如果我們要修改圖片的長寬比例，比方說把4:3的圖片拉寬成16:9的話，最常遇到的問題就是會因為比例失真而讓圖片看了不太舒服（人物會變得矮胖），然而Seam Carving圖像演算法則可以透過分析，剔除圖像中不重要的部分，讓畫面中的主要人物或物品比例不受影響。
變形或裁切的兩難
筆者直接以下列的範例圖片，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的螢幕上顯示的話，就會發現左右兩側的空間沒有內容。
如果直接將畫面拉伸至滿版的話，就會產生圖片中的建築物比例失真，然而如果照比例放大的話，則會遇到建築物被裁切、無法顯示完整圖片的問題。
然而由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所研發的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，就是會辨識圖片中哪些區域是重要的物件，而哪些區域則是改變比例後造成的失真較輕微，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。
在實際應用時，程式會先透過邊緣偵測的方式，產生圖片的能量分佈圖（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」的權值，當權值越高則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，並反覆迭代計算，來找出改變比例後，影響視覺感受最少的區域，最後就能透過「犧牲」這些區域的方式，來改變圖片的比例。
Seam Carving除了能夠用於調整比例外，還能應用於其他圖像處理的領域，舉例來說，要移除圖片中的物件，也能透過Seam Carving來維持結果圖片在視覺上的一致性。
如果讀者想要更深入瞭解Seam Carving的話，可以詳細閱讀開發團隊釋出的白皮書，而想要動手玩玩看的話，也可以嘗試由Endre Simo所開發的Caire，看看這個演算法的效果如何。
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