这篇“C++如何实现图像目标区裁剪ImageCropping”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“C++如何实现图像目标区裁剪ImageCropping”文章吧。
场景需求
在做图像处理时，有时候会需要适当地进行一些裁剪工作，比如我做干涉测量领域，我们所要处理的图像区域是条纹所在区域，而原图又远大于我所想分析的目标区，此时就需要对图像进行裁剪，这样做的好处：
1）缩减计算量，提高程序运行速度；
2）裁剪后的图像尺寸正好是归一化的图像尺寸，如果有归一化的需求，可以直接用裁剪图像尺寸建立归一化数据网格图。
我就是为了计算柱面的拟合系数才写了这个函数，若要得到同光学领域标准一致的系数，需要先归一化数据，而归一化的范围就正好是裁剪的图像大小。
函数通俗易懂，就是用掩膜锁定目标区，再分析掩膜在原图中的上下左右边界，用roi提取出来即可。
话不多说，下方为具体实现函数和测试代码。
功能函数代码
cv::Mat ImageCropping(const cv::Mat &phase) {// 非测量区一般都进行了NaN处理，所以掩膜绘制只需要判断是否为NaN值即可cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);mask.setTo(255, phase == phase);int roi_up = 10000;int roi_down = 0;int roi_left = 10000;int roi_right = 0;int row = phase.rows;int col = phase.cols;for (int i = 0; i < row; i++){uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < col; j++){if (m[j] != 0){if (j < roi_left)roi_left = j;if (j > roi_right)roi_right = j;if (i < roi_up)roi_up = i;if (i > roi_down)roi_down = i;}}}int w = roi_right - roi_left;int h = roi_down - roi_up;// 一般提取奇数尺寸，方便计算if (w % 2 == 0)w++;if (h % 2 == 0)h++;cv::Mat crop_phase = phase(cv::Rect(roi_left, roi_up, w, h)).clone();return crop_phase;}C++测试代码
#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<ctime>using namespace std;using namespace cv;cv::Mat ImageCropping(const cv::Mat &phase);int main(void){cv::Mat phase(100, 100, CV_32FC1, nan(""));cv::circle(phase, cv::Point(50, 50), 30, 255, -1);cv::Mat crop = ImageCropping(phase);imshow("original", phase);imshow("result", crop);waitKey(0);system("pause");return 0;}cv::Mat ImageCropping(const cv::Mat &phase) {// 非测量区一般都进行了NaN处理，所以掩膜绘制只需要判断是否为NaN值即可cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(phase.size(), CV_8UC1);mask.setTo(255, phase == phase);int roi_up = 10000;int roi_down = 0;int roi_left = 10000;int roi_right = 0;int row = phase.rows;int col = phase.cols;for (int i = 0; i < row; i++){uchar *m = mask.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < col; j++){if (m[j] != 0){if (j < roi_left)roi_left = j;if (j > roi_right)roi_right = j;if (i < roi_up)roi_up = i;if (i > roi_down)roi_down = i;}}}int w = roi_right - roi_left;int h = roi_down - roi_up;// 一般提取奇数尺寸，方便计算if (w % 2 == 0)w++;if (h % 2 == 0)h++;cv::Mat crop_phase = phase(cv::Rect(roi_left, roi_up, w, h)).clone();return crop_phase;}测试效果
图1 裁剪前后对比图
在测试案例中，随机生成了一个100*100的数据矩阵，中间一个30半径的圆，也是我需要的目标区域，运用ImageCropping函数实现了目标区域的提取。
以上就是关于“C++如何实现图像目标区裁剪ImageCropping”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注编程网行业资讯频道。
