数字图像处理（13）：图像裁剪

（1）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一部分区域，同时舍弃不相关的部分。这种算法广泛应用与各种场景，例如：人脸识别、目标跟踪、图像分割等领域。

（2）图像裁剪算法的基本原理是根据一定的规则和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：

（3）matlab实现：

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% 定义输入输出路径
input_path = 'D:\FPGA\Image processing\5_cropped\matlab\1_1920x1080.bmp';
output_dir = 'D:\FPGA\Image processing\5_cropped\matlab\';

% 读取图像
img = imread(input_path);

% 显示原始图像尺寸信息
[height, width, channels] = size(img);
disp(['原始图像分辨率: ', num2str(width), 'x', num2str(height)]);

% 计算裁剪位置（居中裁剪）
start_row = floor((height - 720) / 2);
start_col = floor((width - 1280) / 2);

% 裁剪图像为精确的1280x720
cropped_image = img(start_row+(1:720), start_col+(1:1280), :);

% 创建白色背景的大图
figure('Name', '原图与裁剪结果对比', 'NumberTitle', 'off', ...
       'Position', [100, 100, 1600, 600], 'Color', 'white');

% 左侧显示原图
subplot('Position', [0.05, 0.1, 0.45, 0.8]);
imshow(img);
title('原始图像 (1920x1080)', 'FontSize', 12, 'FontName', '宋体');

% 右侧显示裁剪结果
subplot('Position', [0.55, 0.1, 0.45*1280/1920, 0.8*720/1080]);
imshow(cropped_image);
title('裁剪后的图像 (1280x720)', 'FontSize', 12, 'FontName', '宋体');

% 保存裁剪后的图像
output_filename = fullfile(output_dir, 'cropped_1280x720.bmp');
imwrite(cropped_image, output_filename);

% 保存对比图
saveas(gcf, fullfile(output_dir, '对比图.bmp'));

% 显示裁剪后的尺寸信息
[crop_h, crop_w, ~] = size(cropped_image);
disp(['裁剪后图像分辨率: ', num2str(crop_w), 'x', num2str(crop_h)]);
disp(['裁剪结果已保存至: ', output_filename]);
disp('处理完成！');

（4）FPGA仿真实现：

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module cropped
(
    input   wire            clk         ,
    input   wire            reset_n     ,
    input   wire    [10:0]  img_width   ,
    input   wire    [10:0]  img_height  ,
    input   wire    [10:0]  img_x_start ,
    input   wire    [10:0]  img_x_end   ,
    input   wire    [10:0]  img_y_start ,
    input   wire    [10:0]  img_y_end   ,
    input   wire            valid_i     ,
    input   wire    [23:0]  img_data_i  ,
    
    output  reg             valid_o     ,
    output  reg     [23:0]  img_data_o
    
);

reg [10:0]  h_cnt,v_cnt;
wire        display_valid;

always@(posedge clk or negedge reset_n)
    if(!reset_n)
        h_cnt <= 11'd0;
    else if(valid_i && (h_cnt == img_width - 11'd1))
        h_cnt <= 11'd0;
    else if(valid_i)
        h_cnt <= h_cnt + 11'd1;
    else 
        h_cnt <= h_cnt;
      
always@(posedge clk or negedge reset_n)
    if(!reset_n)
        v_cnt <= 11'd0;      
    else if(valid_i && (h_cnt == img_width - 11'd1) && (v_cnt == img_height - 11'd1))
        v_cnt <= 11'd0;
    else if(valid_i && (h_cnt == img_width - 11'd1))
        v_cnt <= v_cnt + 11'd1;
    else if(valid_i)
        v_cnt <= v_cnt;
    else 
        v_cnt <= v_cnt;
        
assign display_valid = (h_cnt >= img_x_start) && (h_cnt < img_x_end) 
                && (v_cnt >= img_y_start) && (v_cnt < img_y_end);
                    
always@(posedge clk or negedge reset_n)
    if(!reset_n)
        valid_o <= 1'd0;
    else if(valid_i && display_valid)
        valid_o <= valid_i;
    else 
        valid_o <= 1'd0;
        
always@(posedge clk or negedge reset_n)
    if(!reset_n)
        img_data_o <= 24'd0;
    else if(valid_i && display_valid)
        img_data_o <= img_data_i;
    else 
        img_data_o <= 24'd0;

endmodule

测试文件沿用之前的bmp读写文件，修改如下几个参数：

（5）上板验证（沿用先前24色数据的bmp_uart_ddr_hdmi顶层,增添行列设置）