最近用到一個功能，需要將一張原圖切分成多個小圖像，然后對小圖像進(jìn)行處理，處理之后再將其整合成一張大圖像。達(dá)到對原圖進(jìn)行處理的目的，這樣做的好處是將一個大任務(wù)劃分為多個小任務(wù)，分別進(jìn)行處理以節(jié)約時間（當(dāng)然需要多線程進(jìn)行協(xié)助，效果才會更明顯）。

下面，就以2個模塊進(jìn)行介紹

圖像切分

/*
圖像切分（我是按列進(jìn)行切分的，按照行也是同樣的原理。亦或是按塊）
核心代碼如下:
*/
//用于存儲切分后的小圖像
vector<Mat> imgs;
//src:待切分原圖像 splitCols:切分的每個小圖像列數(shù)
void imgSplit(Mat src,int splitCols)
{
	//設(shè)置分割后圖像存儲路徑
	string outpath = ".\\split\\";
	int col = src.cols, row = src.rows;
	//切分后圖像數(shù)量
	int sum = 0;
	//被整除
	if ((col%num == 0))
	{
		sum = col / num;
		//迭代器ceil_img存儲子圖像
		//vector<Mat> ceil_img;
		//迭代器name存儲子圖像的名字，從0到m*n-1
		vector<int> name;
		for (int i = 0; i < sum; i++)
		{
			name.push_back(i);
		}
		Mat image_cut, roi_img, tim_img;
		//存儲完整圖像
		for (int i = 0; i < sum; i++)
		{
			Rect rect(i*num, 0, num, row);
			image_cut = Mat(src, rect);
			roi_img = image_cut.clone();
			imgs.push_back(roi_img);
		}
		//寫入到指定文件夾
		for (int i = 0; i < sum; i++)
		{
			imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]);
		}
	}
	else //不能整除
	{
		sum = col / num + 1;
		//迭代器ceil_img存儲子圖像
		//vector<Mat> ceil_img;
		//迭代器name存儲子圖像的名字，從0到m*n-1
		vector<int> name;
		for (int i = 0; i < sum; i++)
		{
			name.push_back(i);
		}
		Mat image_cut, roi_img, tim_img;
		//存儲完整圖像
		for (int i = 0; i < sum - 1; i++)
		{
			Rect rect(i*num, 0, num, row);
			image_cut = Mat(src, rect);
			roi_img = image_cut.clone();
			imgs.push_back(roi_img);
		}
		//留余圖像(因為有時候原圖像總列數(shù)不能被整除，但又不能有損原圖）
		Rect rect((sum - 1)*num, 0, col%num, row);
		image_cut = Mat(src, rect);
		roi_img = image_cut.clone();
		imgs.push_back(roi_img);
		//寫入到指定文件夾
		for (int i = 0; i < sum; i++)
		{
			imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]);
		}
	}
}

圖像合并

/*
圖像合并
只要學(xué)會合并兩幅圖像，那么多幅圖像合并就不在話下了
*/
//按列合并兩幅圖像
Mat mergeCols(Mat src1, Mat src2)
{
	int totalCols = src1.cols + src2.cols;
	Mat dst(src1.rows, totalCols, src1.type());
	Mat submat = dst.colRange(0, src1.cols);
	src1.copyTo(submat);
	submat = dst.colRange(src1.cols, totalCols);
	src2.copyTo(submat);
	return dst;
}
//多幅圖像合并
void imgMerge()
{
	int imgSum = imgs.size();
	Mat dst = imgs[0];
	for (int i = 1; i < imgSum; i++)
	{
		dst = mergeCols(dst, imgs[i]);
	}
}

驗證

執(zhí)行下面代碼可以驗證（當(dāng)然，你要根據(jù)自己的需求進(jìn)行個別修改，比如切分后圖像保存路徑這些細(xì)節(jié)）

void split_mergeRun()
{
	Mat src = imread("img.jpg");
	imgSplit(src, 100);
	imgMerge();
}

友情提示

萬變不離其宗，上述我分了兩個模塊分別為圖像切分、合并。你也可以結(jié)合其它資料或者自己對代碼進(jìn)行理解，達(dá)到自己的最終目的，如果以上描述有什么有待改進(jìn)之處，希望能夠留言指正，更多關(guān)于OpenCV切分合并圖像算法的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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