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。
除此之外，也有一些别的裁剪需求。本文针对图像透明区，设计了一种简单的裁剪算法，将多余的透明区裁剪掉。（PS：这是一位名叫“_Tokgo”的粉丝的需求）
话不多说，下方为具体实现函数和测试代码。
功能函数代码
/** * @brief ImageCroppingTRN 图像透明区裁剪 * @param src 所需裁剪的图像 * @return 裁剪后图像 */ cv::Mat ImageCroppingTRN(const cv::Mat &src) { if (src.channels() != 4) { cout << "Error: The number of image channels is not 4." << endl; return src; } // 通道分离 vector<cv::Mat> channels; cv::split(src, channels); // 判断透明区数据 cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); mask.setTo(255, ~(channels[3] == 0)); // 识别有效矩形区域 int roi_up = 10000; int roi_down = 0; int roi_left = 10000; int roi_right = 0; int row = src.rows; int col = src.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++; // 裁剪 cv::Mat crop_phase = src(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 ImageCroppingTRN(const cv::Mat &phase); int main(void) { // 读取原图，注意四通道图像要用-1（即IMREAD_UNCHANGED）读取 cv::Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_UNCHANGED); // 透明区裁剪 cv::Mat crop = ImageCroppingTRN(src); imwrite("result.png", crop); system("pause"); return 0; } /** * @brief ImageCroppingTRN 图像透明区裁剪 * @param src 所需裁剪的图像 * @return 裁剪后图像 */ cv::Mat ImageCroppingTRN(const cv::Mat &src) { if (src.channels() != 4) { cout << "Error: The number of image channels is not 4." << endl; return src; } // 通道分离 vector<cv::Mat> channels; cv::split(src, channels); // 判断透明区数据 cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1); mask.setTo(255, ~(channels[3] == 0)); // 识别有效矩形区域 int roi_up = 10000; int roi_down = 0; int roi_left = 10000; int roi_right = 0; int row = src.rows; int col = src.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++; // 裁剪 cv::Mat crop_phase = src(cv::Rect(roi_left, roi_up, w, h)).clone(); return crop_phase; }
测试效果
图1 原图
图2 裁剪效果图
注意透明图想要读取四通道，要用IMREAD_UNCHANGED，存储透明图格式为png。
如果函数有什么可以改进完善的地方，非常欢迎大家指出，一同进步何乐而不为呢~
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