Seam Carving 圖像演算法，改變圖片長寬比例後不違和

如果我們要修改圖片長寬比例，比方說把 4：3 的圖片拉寬成 16：9，最常遇到的問題就是比例失真讓圖片看了不太舒服（人物變得矮胖），然而 Seam Carving 圖像演算法可透過分析，剔除圖像中不重要的部分，讓主要人物或物品比例不受影響。

變形或裁切的兩難

筆者直接以下列範例，來說明改變圖片長寬比例會造成的問題。假設我們將原始比例為 4：3 的圖片，直接放到 16：9 的螢幕，就會發現左右兩側空間沒有內容。

但將畫面拉伸至滿版的話，就會產生建築物比例失真；然而照比例放大的話，則會遇到建築物被裁切、無法顯示完整圖片。

三菱電子研究實驗室（Mitsubishi Electric Research Labs）的 Shai Avidan、以色列 Interdisciplinary Center 學院的 Ariel Shamir 研發的 Seam Carving 圖像演算法，就能解決這個兩難問題。

▲ 將 4：3 的圖片放到 16：9 螢幕，會讓左右兩側沒有內容。

▲ 直接拉伸至滿版會讓比例錯誤。

▲ 如果強制放大，則會讓圖中物件被裁切。

▲ Seam Carving 可在改變圖片比例的過程中，避免影響物件比例。

調整不明顯的區域來改變比例

Seam Carving 圖像演算法的概念，是辨識圖片中哪些區域是重要物件，哪些區域改變比例後失真較輕微，程式就會透過拉伸或壓縮不明顯的區域，來達到改變比例的效果。

實際應用時，程式會先邊緣偵測，產生圖片的能量分布圖（Energy Map），並分析這些數據，找出代表不重要的能量最低區域。接下來程式會根據改變比例為垂直或水平方向，由上到下或由左至右，透過演算法計算出每條「縫合線」權值，權值越高代表該縫合線上的像素越重要。

有了這些數據後，程式會估算各種連接各縫合線的可能方式，找出累積最少能量的連接方式，並反覆計算，找出改變比例後，影響視覺最少的區域，最後就能透過「犧牲」這些區域，改變圖片的比例。

Seam Carving 除了能調整比例，還能應用於其他圖像處理領域，舉例來說，要移除圖中物件，也能透過 Seam Carving 維持圖片視覺的一致性。

▲ 左方為待處理的原始圖片，右方 3 格是演算法計算的能量分布。（Source：Seam Carving for Content-Aware Image Resizing）

▲ 上方為利用 Seam Carving 處理，與下方一般方式處理相比，能降低許多改變比例造成的違和感。（Source：Seam Carving for Content-Aware Image Resizing）

▲ 開發團隊也利用 Seam Carving 來拉伸浮世繪展示成果。（Source：Seam Carving for Content-Aware Image Resizing）

▲ Seam Carving 也能用於移除物件，左為原始圖，小圖的綠色區為欲移除物件，紅色區則為不希望改變比例的物件。處理後已看不到女子，而男子還維持原樣。（Source：Seam Carving for Content-Aware Image Resizing）

如果讀者想更深入了解 Seam Carving，可詳細閱讀開發團隊釋出的白皮書；若想動手玩玩看，可嘗試 Endre Simo 開發的 Caire，看看這個演算法的效果如何。

（本文由 T客邦 授權轉載；圖片來源：Caire GitHub）