Opencv(C++)笔记--图像的resize方法

1--近邻算法代码

# include
# include
using namespace cv;

// 近邻算法
void xresize(Mat &src, Mat &des, Size size){
    des.create(size, src.type());
    // 映射的原图坐标
    int sx, sy = 0;
    // 比例
    float fx = (float)src.cols / des.cols;
    float fy = (float)src.rows / des.rows;
    for(int x = 0; x < des.cols; x++){
        sx = fx * x + 0.5; // x为目标图的坐标
        for(int y = 0; y < des.rows; y++){
            sy = fy * y + 0.5; // y目标图的坐标
            des.at(y, x) = src.at(sy, sx);
        }
    }
}
int main(int argc, char *argv[]){
    Mat src = imread("./test1.jpg");
    Mat img256;
    Mat des256;

    xresize(src, img256, Size(256, 256)); // 自定义函数
    resize(src, des256, Size(256, 256), 0, 0, INTER_NEAREST); // OpenCV自定义函数, 后两个0表示fx，fy，当Size为None时使用fx，fx进行resize
    namedWindow("src");
    namedWindow("img256");
    namedWindow("des256");
    imshow("src", src);
    imshow("img256", img256);
    imshow("des256", des256);

    waitKey(0);
    printf("All Done!\n");

    return 0;
}

2--近邻算法结果

3--双线性插值算法代码

# include
# include
using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[]){
    Mat src = imread("./test1.jpg");
    Mat img1024;
    Mat des1024;

    resize(src, img1024, Size(1024, 1024), 0, 0, INTER_NEAREST); // OpenCV近邻算法自定义函数, 后两个0表示fx，fy，当Size为None时使用fx，fx进行resize
    resize(src, des1024, Size(1024, 1024), 0, 0, INTER_LINEAR); // OpenCV双线性插值自定义函数
    namedWindow("src");
    namedWindow("img1024");
    namedWindow("des1024");
    imshow("src", src);
    imshow("img1024", img1024);
    imshow("des1024", des1024);

    waitKey(0);
    printf("All Done!\n");
    
    return 0;
}

4--双线性插值算法结果

原理分析：双线性插值实质上是使用两次单线性插值操作进行数据的处理，原理如下（字丑莫怪）（参考）：

结果分析：双线性插值的结果更平滑，分析原理可知利用邻近的四个像素点进行处理，类似一个滤波的操作；

5--图像金字塔

①高斯金字塔：用于向下采样；

②拉普拉斯金字塔：用来从金字塔底层图像重建上层未采样图像；

③原理：参考

代码：

# include
# include
using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[]){
    Mat src = imread("./test1.jpg");
    Mat gsrc;
    Mat lsrc;
    pyrDown(src, gsrc);
    pyrUp(src, lsrc);

    namedWindow("src");
    namedWindow("gsrc");
    namedWindow("lsrc");
    imshow("src", src);
    imshow("gsrc", gsrc);
    imshow("lsrc", lsrc);

    waitKey(0);
    printf("All Done!\n");

    return 0;
}

结果：