ImageCrop

ImageCrop[image]

通过删除均匀颜色的边界对 image 进行剪切.

ImageCrop[image,size]

基于指定 size 的尺寸对 image 进行剪切.

ImageCrop[image,size,spec]

通过从由 spec 指定的边删除像素对 image 进行剪切.

ImageCrop[video,…]

裁剪 video 的帧.

更多信息和选项

  • 图像裁剪（也称为图像修剪）是从图像中去除边界像素的过程，并且可以用于去除不感兴趣的区域或提取感兴趣的区域.
  • ImageCrop[image] 实际上删除 image 的边界，其中图像的像素值基本上服从均匀分布.
  • ImageCrop[image,{width,height}] 默认从 image 对称的清除像素， 或者当 width 或 height 大于 image，则对称的增加像素.
  • 在 ImageCrop[image,size] 中，图像大小的规范 size 可以有以下形式：
  • width特定宽度；基于高宽比的高度
    {width,height}特定宽度和高度
    {width,depth,height}三维空间中的特定宽度、深度和高度
  • 任一维度的规范可以是下面任意一种：
  • dd 个像素
    UpTo[d]最大 d 个像素
    {dmin,dmax}像素范围
    Automatic从高宽比确定数值
    Full在该维度上不进行剪切
  • 在 ImageCrop[image,size,spec] 中的剪切规范 spec 可以具有下列形式：
  • side在指定边的剪切，否则在中心剪切
    {side1,side2}在指定边剪切
    {ax,ay}每边赋予一个剪切分式
  • 边的规范可以是 Left、Right、Bottom、Top. Center 表示对称剪切.
  • 剪切分式介于 和 之间. 在水平情况下， 等于 Left， 等于 Right， 等于 Center. 在垂直情况下， 等于 Bottom， 等于 Top.
  • ImageCrop[image,size] 等价于 ImageCrop[image,size,Center].
  • 若要获取高宽比为 r 的图像，使用 ImageCrop[image,width{1,r}].
  • 如果 ImageCrop[image,…] 指定的最后的图像超出了 image 的范围，则按照 Padding 的设置增加像素.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

自动剪切均匀边界：

把图像剪切成给定尺寸：

范围  (7)

数据  (3)

剪切一幅二维图像：

裁剪视频的帧：

剪切三维图像的常量表面：

大小规范  (2)

将图像裁剪为 100 像素的宽度，保留纵横比：

剪裁为 100×100 像素平方：

不剪裁图像的高度：

将图像裁剪为 100 像素的高度，保留纵横比：

使最大尺寸不大于 100 像素：

通过使用大于图像维度的值填充图像：

剪裁三维图像：

只剪裁垂直维度的三维图像：

指定边  (2)

剪裁左边，保留纵横比：

使用数值剪裁左边：

使用数值从两侧均匀地裁剪：

从左边和底部剪裁：

剪裁三维图像：

剪裁三维图像的上面 23 个切片：

提取三维图像的选择的水平切片：

获取三维图像选择区域的所有切片：

选项  (2)

Padding  (2)

默认情况下，使用黑色填充：

用指定颜色填充图像：

指定不同的填充图案：

使用 Padding->None 避免填充：

结果可能小于给定的尺寸：

设置 Padding->Automatic 下，选择基于边界像素值的颜色：

如果边界像素没有一致的颜色，使用黑色：

应用  (1)

把一个宽图像转化为 320×240 格式的信箱模式：

属性和关系  (3)

ImageCrop 保留图像的高宽比：

用 ImageTake 裁剪图像：

ImageCrop 在边上添加或去除像素以获取指定的输出维度：

使用 ImagePad 在边上添加或去除指定的像素数：

可能存在的问题  (2)

如果相同边界出现在至少两条边上，则进行剪切：

如果只在一边出现边界，则不进行剪切：

使用 BorderDimensions 探测边界，并且使用 ImagePad 剪切：

Wolfram Research (2008)，ImageCrop，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCrop.html （更新于 2021 年）.

文本

Wolfram Research (2008)，ImageCrop，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCrop.html （更新于 2021 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2008. "ImageCrop." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCrop.html.

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Wolfram 语言. (2008). ImageCrop. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageCrop.html 年

BibTeX

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