如果我们要修改图片长宽比例，比方说把 4：3 的图片拉宽成 16：9，最常遇到的问题就是比例失真让图片看了不太舒服（人物变得矮胖），然而 Seam Carving 图像算法可透过分析，剔除图像中不重要的部分，让主要人物或物品比例不受影响。
变形或裁切的两难
笔者直接以下列范例，来说明改变图片长宽比例会造成的问题。假设我们将原始比例为 4：3 的图片，直接放到 16：9 的屏幕，就会发现左右两侧空间没有内容。
但将画面拉伸至满版的话，就会产生建筑物比例失真；然而照比例放大的话，则会遇到建筑物被裁切、无法显示完整图片。
三菱电子研究实验室（Mitsubishi Electric Research Labs）的 Shai Avidan、以色列 Interdisciplinary Center 学院的 Ariel Shamir 研发的 Seam Carving 图像算法，就能解决这个两难问题。
调整不明显的区域来改变比例
Seam Carving 图像算法的概念，是辨识图片中哪些区域是重要物件，哪些区域改变比例后失真较轻微，程式就会透过拉伸或压缩不明显的区域，来达到改变比例的效果。
实际应用时，程式会先边缘侦测，产生图片的能量分布图（Energy Map），并分析这些数据，找出代表不重要的能量最低区域。接下来程式会根据改变比例为垂直或水平方向，由上到下或由左至右，透过算法计算出每条“缝合线”权值，权值越高代表该缝合线上的像素越重要。
有了这些数据后，程式会估算各种连接各缝合线的可能方式，找出累积最少能量的连接方式，并反复计算，找出改变比例后，影响视觉最少的区域，最后就能透过“牺牲”这些区域，改变图片的比例。
Seam Carving 除了能调整比例，还能应用于其他图像处理领域，举例来说，要移除图中物件，也能透过 Seam Carving 维持图片视觉的一致性。
如果读者想更深入了解 Seam Carving，可详细阅读开发团队释出的白皮书；若想动手玩玩看，可尝试 Endre Simo 开发的 Caire，看看这个算法的效果如何。
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