（1）图像裁剪是一种用于图像处理的技术，旨在从原始图像中裁剪出一部分区域，同时舍弃不相关的部分。这种算法广泛应用与各种场景，例如：人脸识别、目标跟踪、图像分割等领域。
（2）图像裁剪算法的基本原理是根据一定的规则和条件来确定裁剪区域，然后将该区域内的像素保留下来，将区域外的像素丢弃，图像内像素坐标，一般是以左上角顶点为原点，如下图所示：
（3）matlab实现：
% 定义输入输出路径
input_path = 'D:\FPGA\Image processing\5_cropped\matlab\1_1920x1080.bmp';
output_dir = 'D:\FPGA\Image processing\5_cropped\matlab\';% 读取图像
img = imread(input_path);% 显示原始图像尺寸信息
[height, width, channels] = size(img);
disp(['原始图像分辨率: ', num2str(width), 'x', num2str(height)]);% 计算裁剪位置（居中裁剪）
start_row = floor((height - 720) / 2);
start_col = floor((width - 1280) / 2);% 裁剪图像为精确的1280x720
cropped_image = img(start_row+(1:720), start_col+(1:1280), :);% 创建白色背景的大图
figure('Name', '原图与裁剪结果对比', 'NumberTitle', 'off', ...'Position', [100, 100, 1600, 600], 'Color', 'white');% 左侧显示原图
subplot('Position', [0.05, 0.1, 0.45, 0.8]);
imshow(img);
title('原始图像 (1920x1080)', 'FontSize', 12, 'FontName', '宋体');% 右侧显示裁剪结果
subplot('Position', [0.55, 0.1, 0.45*1280/1920, 0.8*720/1080]);
imshow(cropped_image);
title('裁剪后的图像 (1280x720)', 'FontSize', 12, 'FontName', '宋体');% 保存裁剪后的图像
output_filename = fullfile(output_dir, 'cropped_1280x720.bmp');
imwrite(cropped_image, output_filename);% 保存对比图
saveas(gcf, fullfile(output_dir, '对比图.bmp'));% 显示裁剪后的尺寸信息
[crop_h, crop_w, ~] = size(cropped_image);
disp(['裁剪后图像分辨率: ', num2str(crop_w), 'x', num2str(crop_h)]);
disp(['裁剪结果已保存至: ', output_filename]);
disp('处理完成！');
（4）FPGA仿真实现：
module cropped
(input wire clk ,input wire reset_n ,input wire [10:0] img_width ,input wire [10:0] img_height ,input wire [10:0] img_x_start ,input wire [10:0] img_x_end ,input wire [10:0] img_y_start ,input wire [10:0] img_y_end ,input wire valid_i ,input wire [23:0] img_data_i ,output reg valid_o ,output reg [23:0] img_data_o);reg [10:0] h_cnt,v_cnt;
wire display_valid;always@(posedge clk or negedge reset_n)if(!reset_n)h_cnt <= 11'd0;else if(valid_i && (h_cnt == img_width - 11'd1))h_cnt <= 11'd0;else if(valid_i)h_cnt <= h_cnt + 11'd1;else h_cnt <= h_cnt;always@(posedge clk or negedge reset_n)if(!reset_n)v_cnt <= 11'd0; else if(valid_i && (h_cnt == img_width - 11'd1) && (v_cnt == img_height - 11'd1))v_cnt <= 11'd0;else if(valid_i && (h_cnt == img_width - 11'd1))v_cnt <= v_cnt + 11'd1;else if(valid_i)v_cnt <= v_cnt;else v_cnt <= v_cnt;assign display_valid = (h_cnt >= img_x_start) && (h_cnt < img_x_end) && (v_cnt >= img_y_start) && (v_cnt < img_y_end);always@(posedge clk or negedge reset_n)if(!reset_n)valid_o <= 1'd0;else if(valid_i && display_valid)valid_o <= valid_i;else valid_o <= 1'd0;always@(posedge clk or negedge reset_n)if(!reset_n)img_data_o <= 24'd0;else if(valid_i && display_valid)img_data_o <= img_data_i;else img_data_o <= 24'd0;endmodule
测试文件沿用之前的bmp读写文件，修改如下几个参数：
（5）上板验证（沿用先前24色数据的bmp_uart_ddr_hdmi顶层,增添行列设置）
