Matlab——彩色图像的拼接与裁剪

Matlab——彩色图像的拼接与裁剪

第一部分：彩色图像的拼接

      有时候我们向老板或上级汇报近期的实验结果（图像），为了提升可视化的效果，我们可以将图片拼接后发给老板一张大图，简单粗暴！！！我做了一个简化版本，具体效果如下：

23张待拼接的原图

拼接后的图stack_1

重点来了，如何使用呢？

      只需要将待整理的图像放到CompareResults文件夹，并保证图像的标号类型是“xxxx”，这里从0001开始。如果图像编号没有处理为该类型，运行会报错，怎么办呢?调用函数number2sring即可。完整代码下载地址：Matlab彩色图像拼接或者链接地址：https://download.csdn.net/download/zichen_ziqi/10325792

Matlab代码如下（1个主函数+2个调用函数+1个辅助函数）：

主函数concatImageDemo：

close all;clear all;clc;
%% 输入与输出文件夹
folder_path = 'CompareResults\';
output_img_name = 'MergeResults\';
%% 开始拼接
for idx = 1
    input_path = folder_path;
    output_path = strcat(output_img_name,'stack-',num2str(idx),'.bmp');
    
    %为了找出文件名的最小与最大编号
    [min,max] = find_min_max(input_path);
    
    %将彩色图像连接起来:ceil(n/4) x 4,不足用0补齐
    concat_write_color( input_path, '%04d.bmp', min, max,  output_path , ceil( size(  dir(folder_path), 1 ) / 4 ), 4,1);
end

调用函数concat_write_color：

%% in order to compare smoothly we contact the images
function concat_write_color(inputPathName,img_format,img_start,img_end,concactBmpPath,rowNum,colNum,label_flag)
if(~exist('label_flag','var'))
    label_flag = 0;
end

rowPadding = 20;
colPadding = 15;

label_flag = 1;
if label_flag
    mkdir('tmp');
    h = figure(1);
    set(h,'visible','off');
    for idx = img_start:img_end
        file_name = sprintf(img_format,idx);
        origin_img_path = fullfile(inputPathName,file_name);
        if ~exist( origin_img_path,'file')
            break;
        end
        
        [img] = imread( origin_img_path );
        
        imshow(img);
        xlabel(file_name);
        print(h,'-dbmp',fullfile('tmp',file_name));
        resize_img = imresize(imread(fullfile('tmp',file_name)),[300,400]);
       % imwrite(resize_img,curcolormap,fullfile('tmp',file_name));
        imwrite(resize_img,fullfile('tmp',file_name));
    end
    inputPathName = 'tmp';
end

%%
[rowLen ,colLen,channel] = size(imread(fullfile(inputPathName,sprintf(img_format,img_start))));
rowLen = uint32(rowLen);
colLen = uint32(colLen);
channel = uint32(channel);
concatImg = zeros(uint32((rowLen + rowPadding )*(rowNum-1)),uint32((colLen + colPadding)*colNum),uint32(channel));

for idx = img_start : img_end
    file_path = fullfile(inputPathName,sprintf(img_format,idx));
    if ~exist( file_path,'file')
        break;
    end
    img = imread( file_path );
    rowStart =uint32( floor((idx - 1)/colNum)*(rowLen + rowPadding)) - uint32( floor((img_start - 1)/colNum)*(rowLen + rowPadding)) ;
    colStart = uint32(mod(idx - 1 ,colNum)*(colLen + colPadding));
    
    concatImg(rowStart + 1:rowStart + rowLen ,colStart + 1:colStart + colLen,:) = img;
end
concatImg = uint8(concatImg);

imwrite(concatImg,concactBmpPath);
rmdir('tmp','s');
end

调用函数find_min_max：

function [min,max] = find_min_max(input_folder, pattern, pa)
    if(~exist('pattern','var'))
        pattern = '\d{4}';

    end
    file_names = dir(input_folder);
    min = 99999999999;
    max = -1;

    for idx = 3:size(file_names,1)
       num = str2num(cell2mat(regexp(file_names(idx).name, pattern, 'match')));
       if num > max
            max = num;
       end
       if num < min
            min = num;
       end
    end
end

图像重命名函数number2string：

function numstr=number2string(num)
    num=num2str(num);
    numzeros='0000';  %可根据需求更改
    numstr=[numzeros(length(num):end) num];

第二部分：彩色图像的裁剪

       假如现有一张超大分辨率的高清图，需要对其进行分割，由于大图分割的效率很低，我们可以将其进行裁剪，如剪裁为256x256尺寸的小图，再进行分割。具体效果如下：

裁剪效果为：

matlab代码：

clc;clear all;close all;
%% 输出路径
outputPath = '图像_256x256\';
if ~exist(outputPath)
    mkdir(outputPath);
end
%% 读入图片，图片大小为：12134x21069？
[filename, filepath] = uigetfile({'*.jpg;*.ppm; jpeg *.;*.bmp;*.png;*.gif'},'Choose Input Image');
if isequal(filename,0) || isequal(filepath,0)
    disp('User pressed cancel')
    return
else
    fullfp = fullfile(filepath, filename);
end
Img = imread(fullfp);

%% 图像划分子图的过程（子图的尺寸：256x256,格式为.png）
[m,n,dim] = size(Img);

ImageNew = Img;
rowNum = m - floor(m/256)*256;
colNum = n - floor(n/256)*256;
%% 行裁边
if (rowNum~=0)
    if(mod(rowNum,2)==0)
        ImageNew = ImageNew((rowNum/2+1):(m-rowNum/2),:,:);
    end
    if(mod(rowNum,2)~=0)
        ImageNew = ImageNew((floor(rowNum/2)+1):(m-ceil(rowNum/2)),:,:);
    end
end

%% 列裁边
if (colNum~=0)
    if(mod(colNum,2)==0)
        ImageNew = ImageNew(:,(colNum/2+1):(n-colNum/2),:);
    end
    if(mod(colNum,2)~=0)
        ImageNew = ImageNew(:,(floor(colNum/2)+1):(n-ceil(colNum/2)),:);
    end
end

%% 划分过程
[mm,nn,dimNew] = size(ImageNew);
% 原图划分：行floor(m/256),列floor(n/256);
rowNewNum = floor(m/256);
colNewNum = floor(n/256);

num = 0;
for ii = 1:rowNewNum
    for jj = 1:colNewNum
        fprintf('\n正在处理第%d张图片,请稍后......\n',num+1);
        subImage = ImageNew((256*(ii-1)+1):256*ii,(256*(jj-1)+1):256*jj,:);
        num = num + 1;
        % imshow(subImage);
        imwrite(subImage,strcat(outputPath,number2string(num),'.png'));
    end
end
 fprintf('\n划分完成！');