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。
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。
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：）
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