1 图像裁剪
在实际工作中，经常需要根据研究工作要求对图像进行裁剪（Subset Image），按照实际图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪（Rectangle Subset），不规则分幅裁剪（Pdygon Subset）。
规则分幅裁剪：裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。
不规则分幅裁剪：裁剪图像的边界范围是任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域，可以是一个AOI多边形，也可以是ArcInfo的一个Polygon Coverage，针对不同的情况采用不同的裁剪过程。
2 源码实现(C语言)
由于不规则分幅裁剪比较复杂，在常规图像处理中并不常见，因此我们通常进行的是规则分幅裁剪，如下是利用C实现的图像规则裁剪，源码如下：
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h" int myCutOut(IplImage* src, IplImage* dst, int x, int y, int w, int h)
{
//x,y为矩形框左上角点坐标,w为宽度，h为高度
int width_src = src->widthStep;
int height_src = src->height;
byte* gray_src = (byte*)src -> imageData; int width_dst = dst ->widthStep;
int height_dst = dst ->height;
byte* gray_dst = (byte*)dst -> imageData; for (int i = ; i < height_dst; i++)
{
for (int j = ; j < width_dst; j++)
{
gray_dst[i * width_dst + j] = gray_src[(y + i) * width_src + x + j];
}
} return ;
} int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
IplImage* Img_src = cvLoadImage("lena.bmp", -);
//目标大小为150x50
IplImage* Img_dst = cvCreateImage(cvSize(,),IPL_DEPTH_8U,Img_src->nChannels);
//起始点坐标为(250,250)
myCutOut(Img_src, Img_dst, , , Img_dst -> width, Img_dst -> height); cvShowImage("src", Img_src);
cvShowImage("cutout", Img_dst);
cvWaitKey(); return ;
}
仿真效果图如下：
输入图片：
输出图片：