《Java图像处理：基于OpenCV与JVM》 ——1.8　利用子矩阵修剪图像

1.8　利用子矩阵修剪图像

  问题定义

只保存图像指定的子区域。

  解决方法

这篇简短的攻略的主要目标是介绍submat函数。submat的返回值是一个矩阵对象，内容是原图的子矩阵或子区域。

  工作原理

读入一张猫咪图片，通过submat来截取我们想要的那部分内容。这个例子使用的猫咪图片如图1-12所示。

图1-12　一只猫咪

当然，可以使用任何一张你喜欢的猫咪图片。现在，让我们使用imread来读取这个文件。

根据观察可知，println输出了矩阵对象本身的一些信息。它的大部分信息与内存有关，所以你可以直接访问内存，同时它也显示了这个矩阵对象是否是一个子矩阵。在这个例子中，由于这个矩阵对象是原始图片，所以它的isSubmat值是false。

如图1-13所示，Atom编辑器中的自动补全功能会向你提示不同版本的submat函数。

图1-13　使用不同参数的submat函数

现在我们使用submat函数的第一种形式，输入参数是每一行和每一列的起始和终止值。

输出的对象显示新创建的矩阵对象确实是一个子矩阵。

你可以像处理普通矩阵对象那样来处理这个新建的子矩阵，例如可以尝试保存它。

由于边界值是根据原始猫咪图片精心挑选的，我们可以得到图1-14中的漂亮结果。

有一件很好的事情是，当你对子矩阵进行了操作之后，原始矩阵也会受到同样的影响。例如，你对子矩阵中猫咪的脸进行了模糊处理，并且保存了整个矩阵（不是子矩阵），那么就只有猫咪的脸会变得模糊。具体操作如下所示：

blur是org.opencv.imgproc.Imgproc类中的一个核心函数，它的输入参数是size对象，用来指明每个像素模糊区域大小，size越大，模糊的效果也越强。

模糊的结果如图1-15所示，当你仔细看的时候会发现，只有猫咪的脸部被模糊了，这也是我们之前保存的子矩阵的位置。

图1-15　可怜的模糊猫咪

你之前也见到过submat函数的其他定义，还有两种方法可以获得子矩阵。

一种是采用两个Range参数，第一个代表行（y或高度）的范围，第二个代表列（x或宽度）的范围，都是使用Range类来创建的。

另一种方法是使用矩形，首先给出左上角的坐标，然后是矩形的大小。

后一种方法最常用，因为它最自然。同时，当在图片中检测物体时，你可以用该物体的包围框，它的类型是Rect对象。

值得注意的是，修改子矩阵会破坏原矩阵的效果。如果你想把子矩阵改成蓝色：

submat3_2.png和submat3_3.png都会变成如图1-16所示的蓝***咪脸。

图1-16　蓝***咪脸

同时原矩阵也会被变成如图1-17所示的样子！

图1-17　大图中的蓝***咪脸

这里想表达的观点是，无论在何时何地使用submat函数，一定要小心谨慎，通常情况下，它是一个强有力的图像处理工具。