作者：翟天保Steven
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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

/*** @brief ImageCropping                    图像裁剪* @param phase                            所需裁剪的图像* @return                                 裁剪后图像*/
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;
}
/*** @brief ImageCropping                    图像裁剪* @param phase                            所需裁剪的图像* @return                                 裁剪后图像*/
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

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。

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~

如果文章帮助到你了，可以点个赞让我知道，我会很快乐~加油！

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C++-图像目标区裁剪ImageCropping

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