OpenCV图像剪切，超出图像区域指定颜色填充

深藏阁楼爱情的钟 2022-06-09 00:15 335阅读 0赞

OpenCV图像剪切，超出图像区域指定颜色填充   【尊重原创，转载请注明出处】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/77486096    在OpenCV中实现图像裁剪和剪切是很简单的，但剪切时常常会出现超出边界的区域的情况，对于超出图像边界的区域，我们希望可以采用指定的颜色来填充。OpenCV3中提供了一个填充边界的函数cv::copyMakeBorder（对应opencv2中的cvCopyMakeBorder），利用这个函数，可以实现这个功能。下面实现一个Demo，对于超出剪切的区域，用红色填充。    若想在Matlab中实现图像剪切，对超出图像区域指定颜色填充，可参考本人的博客：http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/77507969 #include "stdafx.h"
    #include <iostream>  
    #include <opencv2\opencv.hpp>  
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>  
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    cv::Mat im_crop1(cv::Mat srcImage, cv::Rect rect)
    {
    	cv::Mat destImage = cv::Mat::zeros(rect.height, rect.width, 0);// 目标图像  
    								       // 获取可填充图像  
    	int crop_x1 = cv::max(0, rect.x);
    	int crop_y1 = cv::max(0, rect.y);
    	int crop_x2 = cv::min(srcImage.cols - 1, rect.x + rect.width - 1); // 图像范围 0到cols-1, 0到rows-1  
    	int crop_y2 = cv::min(srcImage.rows - 1, rect.y + rect.height - 1);
    
    	cv::Mat roiImage = srcImage(cv::Range(crop_y1, crop_y2 + 1), cv::Range(crop_x1, crop_x2 + 1));// 左包含，右不包含  
    
    																							// 如果需要填边  
    	int left_x = (-rect.x);
    	int top_y = (-rect.y);
    	int right_x = rect.x + rect.width - srcImage.cols;
    	int down_y = rect.y + rect.height - srcImage.rows;
    
    	if (top_y > 0 || down_y > 0 || left_x > 0 || right_x > 0)//只要存在边界越界的情况，就需要边界填充
    	{
    		left_x = (left_x > 0 ? left_x : 0);
    		right_x = (right_x > 0 ? right_x : 0);
    		top_y = (top_y > 0 ? top_y : 0);
    		down_y = (down_y > 0 ? down_y : 0);
    		cv::copyMakeBorder(roiImage, destImage, top_y, down_y, left_x, right_x, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0,0,255));//cv::Scalar(0,0,255)指定颜色填充
    		// 自带填充边界函数，top_y, down_y, left_x, right_x为非负正数  
    		// 而且I.cols = roi_img.cols + left_x + right_x, I.rows = roi_img.rows + top_y + down_y  
    	}
    	else//若不存在边界越界的情况，则不需要填充了
    	{
    		destImage = roiImage;
    	}
    	return destImage;
    }
    
    cv::Mat im_crop2(cv::Mat img, cv::Rect rect)
    {
    	cv::Mat I = cv::Mat::zeros(rect.height, rect.width, 0);// 目标图像  
    
    														   // 获取可填充图像  
    	int crop_x1 = cv::max(0, rect.x);
    	int crop_y1 = cv::max(0, rect.y);
    	int crop_x2 = cv::min(img.cols - 1, rect.x + rect.width - 1); // 图像范围 0到cols-1, 0到rows-1  
    	int crop_y2 = cv::min(img.rows - 1, rect.y + rect.height - 1);
    
    	cv::Mat roi_img = img(cv::Range(crop_y1, crop_y2 + 1), cv::Range(crop_x1, crop_x2 + 1));// 左包含，右不包含  
    
    																							// 截取图像在I中位置  
    	int x1 = crop_x1 - rect.x;
    	int y1 = crop_y1 - rect.y;
    	int x2 = crop_x2 - rect.x;
    	int y2 = crop_y2 - rect.y;
    
    	I(cv::Range(y1, y2 + 1), cv::Range(x1, x2 + 1)) = I(cv::Range(y1, y2 + 1), cv::Range(x1, x2 + 1)) + roi_img;
    	// 此处用加法，虽然I初始设置值全0，但是如果不用加法，直接“=”赋值，结果为0，不是想要的结果  
    	return I;
    }
    int main(int argc)
    {
    
    	Mat src = imread("E:\\MatlabTest2\\images\\liuyifei.jpg");//原始图像是700*500
    	cv::imshow("src", src);
    	//cv::cvtColor(src, src, CV_RGB2GRAY);
    	cv::Mat resize_img;
    	cv::resize(src, resize_img, cv::Size(src.cols*0.5, src.rows*0.5), 0, 0, CV_INTER_LINEAR);// 缩小图像
    	cv::imshow("resize_img", resize_img);
    	cv::Rect rect(50, 50, 100, 100);
    	// 裁剪图像，越界部分指定颜色填充
    	// 函数im_crop1：使用与RGB和灰度图像
    	// 函数im_crop2：使用与灰度图像
    	cv::Mat crop_im1 = im_crop1(resize_img, rect);
    	//cv::Mat crop_im = im_crop2(src1, rect);
    	cv::imshow("crop_im1", crop_im1);
    	cvWaitKey(0);
    	return 0;
    }