自动切割图像——负样本自动生成代码 C++

	Mat image;

	image = imread("D:\\neg31.tif",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//改成自己的图片路径

	int minSize=30, maxSize=100;  //切图的大小范围是30*30-100*100

	int number=400;  //切400 个图

	for( int i = 0; i < number; i++ )	

	{

		int x=rand()%(image.cols-maxSize*2)+maxSize,y=rand()%(image.rows-maxSize*2)+maxSize,r=rand()%(maxSize-2*minSize)+minSize;

		Mat sub_src;

		Rect rect(x, y , r, r);

		image(rect).copyTo(sub_src);

		string tempDir="D:\\RADI\\neg\\";   //切好后的图的储存路径

		stringstream ss;

		ss << i;	

		string str = ss.str();// 给图像命名为 1.jpg 2.jpg ……

		tempDir+=str;

		tempDir+=".jpg";

		imwrite( tempDir, sub_src );

	}

该代码需要在opencv环境下运行， 可自动将一整张图片切割成指定大小和数量的子图像。

用机器学习做目标识别的时候，需要大量的负样本图片，通过该程序可以快速获得这些样本。

输入图像：

输出图像：