【FPGA图像处理实战】- 图像裁剪

本文转载自:FPGA入门到精通

今天我们来聊一聊FPGA图像处理中图像裁剪功能的实现。

通过本文可以了解:

  • 图像内坐标计算规则?
  • 图像裁剪的基本逻辑梳理
  • 如何保存任意尺寸的BMP图片?
  • 一、图像裁剪

    图像裁剪是一种用于图像处理的技术,旨在从原始图像中裁剪出感兴趣的区域,同时丢弃不相关的部分。

    这种算法广泛应用于各种场景,例如人脸识别、目标跟踪、图像分割等。

    图像裁剪算法的基本原理是根据一定的规则或条件来确定裁剪区域,然后将该区域内的像素保留下来,将区域外的像素丢弃。

    图像内像素坐标,一般是以左上角顶点为原点,如下图所示:

    二、矩形选窗图像裁剪

    矩形选窗方式的图像裁剪是图像处理中经常使用的方法,今天我们就介绍一下python实现和FPGA实现。

    1、python实现

    使用OpenCV进行图像裁剪并没有特定的功能函数,因为读取的图像会被存储在二维数组中,每个颜色通道都有一个对应的数组。

    只需指定想要裁剪区域的高度和宽度(以像素为单位),就可以轻松地完成图像裁剪。

    import cv2
    import numpy as np

    img = cv2.imread('test.jpg')
    print(img.shape) # Print image shape
    cv2.imshow("original", img)

    # Cropping an image
    cropped_image = img[100:700, 400:1200]

    # Display cropped image
    cv2.imshow("cropped", cropped_image)

    # Save the cropped image
    cv2.imwrite("Cropped Image.jpg", cropped_image)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    效果图:

    2、FPGA实现

    FPGA图像处理实现图像裁剪时,需要计算每个像素的坐标,根据裁剪图像的起始点、宽度和高度,截取指定矩形范围内的图像即可。

    图像裁剪后,图像的宽和高都有变化,需要修改BMP里面的信息,才能保存成正常图片。

    这里只分享思路,源码暂不公开。

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