智能裁剪 (Smart Crop)
按目标比例自动裁剪图片，通过显著性检测（Saliency Detection）智能选择裁剪框，确保画面中最重要的主体区域被完整保留。
适用场景
- 社交媒体发布：朋友圈 1:1 方图、小红书 3:4、抖音 9:16 竖屏
- 封面图制作：文章封面 16:9、视频封面、公众号头图
- 多平台适配：同一张照片裁剪为不同比例，适配各平台头图规格
- 批量裁剪：对一批图片按统一比例自动裁剪，无需手动选框
- 主体保护：避免裁剪到人物面部、建筑主体等关键内容
依赖
| 依赖包 | 用途 |
|---|---|
opencv-python-headless |
图像处理、显著性检测、人脸检测 |
numpy |
数组运算、加权中心计算 |
安装命令：
pip install opencv-python-headless numpy
使用流程
- 用户提供图片（单张或多张）
- 指定目标比例（如
16:9、1:1、9:16），不指定则默认1:1 - 脚本自动检测画面显著性区域，计算最优裁剪框
- 输出裁剪后的图片，并打印检测到的主体中心坐标与裁剪区域
参数说明
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
input |
位置参数 | （必填） | 输入图片路径 |
-o / --output |
可选参数 | 自动生成 | 输出图片路径 |
--ratio |
字符串 | 1:1 |
目标比例，支持 16:9、1:1、4:3、3:2、9:16、3:4、2:3 |
--method |
字符串 | saliency |
裁剪策略：saliency（显著性）、face（人脸优先）、center（纯居中） |
--margin |
整数 | 0 |
裁剪框四周留白像素数 |
调用示例
# 默认 1:1 方图裁剪
python smart_crop.py photo.jpg
# 16:9 宽屏裁剪，输出到指定路径
python smart_crop.py photo.jpg -o cover.jpg --ratio 16:9
# 人脸优先裁剪（适合人像照片）
python smart_crop.py portrait.jpg --ratio 3:4 --method face
# 带留白的居中裁剪
python smart_crop.py landscape.jpg --ratio 16:9 --method center --margin 20
技术要点说明
1. 显著性检测 (Saliency Detection)
使用 OpenCV 的 StaticSaliencyFineGrained_create() 生成显著性图谱，该图谱反映画面中各区域的视觉显著程度。通过计算显著性图的加权质心（image moments），确定画面主体的大致位置。
2. 人脸感知策略 (Face-Aware)
当 --method face 或显著性检测失败时，使用 Haar 级联分类器检测人脸，并在显著性图谱中对人脸区域赋予更高权重，确保裁剪不会切到人物面部。
3. 最优裁剪框算法
- 根据目标比例与原图比例的关系，确定以宽度或高度为基准
- 将裁剪框中心对齐到显著性加权质心
- 若裁剪框越界，则向图像内部平移修正
- 可选 margin 参数在裁剪框四周增加留白
文件结构
smart-crop/
├── SKILL.md # 技能说明文档
└── scripts/
└── smart_crop.py # 核心裁剪脚本
