Opencv(C++)实现二阶线性插值
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream> using namespace cv;
using namespace std; bool enlargedImage(Mat &src, float k1, float k2);//k1,k2表示放大的倍数 void main()
{
Mat srcImage = imread("flower.png");
float k1 = 1.2, k2 = 2.5;
enlargedImage(srcImage, k1, k2);
} bool enlargedImage(Mat &src, float k1, float k2)
{
int height, width, theight, twidth;
int ia, ja;//新的坐标
height = src.rows;//图像的高
width = src.cols;//图像的宽
theight = round(height*k1);//扩大后图像的高
cout << theight << endl;
twidth = round(width*k2);//扩大后图像的宽
cout << twidth << endl;
Mat dstImage(theight, twidth, src.type(), Scalar(0));
//对得到的新图片进行填充 for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width - 1; j++)
{ ia = round(i*k1);
ja = round(j*k2);
//如果位于四个顶角
if (ia == 0 && ja == 0)//左顶角
{
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
else if (ia == theight - 1 && ja == twidth - 1)//左下角
{
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
else if (ia == 0 && ja == twidth - 1)//右顶角
{
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
else if (ia == theight - 1 && ja == twidth - 1)//右下角
{
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(ia, ja)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
else if (ja == twidth - 1)//第三种情况,最右边
{
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
else if (ia == 0)//第一种情况,最上面
{
dstImage.at<Vec3b>(ia, round((j - 1)*k2) + 1)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(ia, round((j - 1)*k2) + 1)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(ia, round((j - 1)*k2) + 1)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
else if (ja == 0)//第二种情况,最左边
{
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
} else if (ia == theight - 1)//第四种情况,最下面
{
dstImage.at<Vec3b>(ia, round((j - 1)*k2) + 1)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(ia, round((j - 1)*k2) + 1)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(ia, round((j - 1)*k2) + 1)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
//最后一种情况,位于中间的,将值赋给左上角的值
else
{
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, round((j - 1)*k2) + 1)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, round((j - 1)*k2) + 1)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, round((j - 1)*k2) + 1)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
}
}
}
for (int i = 0; i < height; i++)
{
//单独考虑最右边
int j = width - 1;
ia = round(i*k1);
ja = round(j*k2);
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja + 1)[0] = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja + 1)[1] = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
dstImage.at<Vec3b>(round((i - 1)*k1) + 1, ja + 1)[2] = src.at<Vec3b>(i, j)[2]; } int a1, a2, b1, b2;//用来表示单线性插值中的上下左右中不为0的坐标
//利用单线性进行了行插值
for (int i = 0; i < theight; i++)
{
for (int j = 0; j < twidth; j++)
{
//首先考虑的满足单线性插值的 if (dstImage.at<Vec3b>(i, 0)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, 0)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, 0)[2] == 0)
{
continue;
} if (dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] == 0&& j>0 && j < twidth)
{
b1 = j - 1;
b2 = j + 1; while (dstImage.at<Vec3b>(i, b1)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, b1)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, b1)[2] == 0 && b1 >= 0)
{
b1--;
} while (dstImage.at<Vec3b>(i, b2)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, b2)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, b2)[2] == 0 && b2 <twidth)
{
b2++;
}
int sfrg0 = floor(((j - b1)*1.0 / (b2 - b1))*dstImage.at<Vec3b>(i, b2)[0] + ((b2 - j)*1.0 / (b2 - b1))*dstImage.at<Vec3b>(i, b1)[0]);
int sfrg1 = floor(((j - b1)*1.0 / (b2 - b1))*dstImage.at<Vec3b>(i, b2)[1] + ((b2 - j)*1.0 / (b2 - b1))*dstImage.at<Vec3b>(i, b1)[1]);
int sfrg2 = floor(((j - b1)*1.0 / (b2 - b1))*dstImage.at<Vec3b>(i, b2)[2] + ((b2 - j)*1.0 / (b2 - b1))*dstImage.at<Vec3b>(i, b1)[2]);
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = saturate_cast<uchar>(sfrg0);
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = saturate_cast<uchar>(sfrg1);
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = saturate_cast<uchar>(sfrg2); }
}
}
//利用单线性对列进行插值 for (int j = 0; j < twidth; j++)
{
for (int i = 0; i < theight; i++)
{ if (dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] == 0 && i>0 && i < theight)
{
a1 = i - 1;
a2 = i + 1; while (dstImage.at<Vec3b>(a1, j)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(a1, j)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(a1, j)[2] == 0 && a1 >= 0)
{
a1--;
} while (dstImage.at<Vec3b>(a2, j)[0] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(a2, j)[1] == 0 && dstImage.at<Vec3b>(a2, j)[2] == 0 && a2 < twidth)
{
a2++;
}
int s0 = floor(((i - a1)*1.0 / (a2 - a1))*dstImage.at<Vec3b>(a2, j)[0] + ((a2 - i)*1.0 / (a2 - a1))*dstImage.at<Vec3b>(a1, j)[0]);
int s1 = floor(((i - a1)*1.0 / (a2 - a1))*dstImage.at<Vec3b>(a2, j)[1] + ((a2 - i)*1.0 / (a2 - a1))*dstImage.at<Vec3b>(a1, j)[1]);
int s2 = floor(((i - a1)*1.0 / (a2 - a1))*dstImage.at<Vec3b>(a2, j)[2] + ((a2 - i)*1.0 / (a2 - a1))*dstImage.at<Vec3b>(a1, j)[2]);
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = saturate_cast<uchar>(s0);
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = saturate_cast<uchar>(s1);
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = saturate_cast<uchar>(s2); }
}
} imshow("原图", src);
//namedWindow("扩大后的图像", CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("扩大后的图像", dstImage); waitKey(0);
return true;
}
效果图:

Opencv(C++)实现二阶线性插值的更多相关文章
- opencv边缘检测的入门剖析(第七天)
---边缘检测概念理解--- 边缘检测的理解可以结合前面的内核,说到内核在图像中的应用还真是多,到现在为止学的对图像的操作都是核的操作,下面还有更神奇的! 想把边缘检测出来,从图像像素的角度去想,那就 ...
- opencv算法学习
1.改变图像的亮度和对比度: 算法介绍:对每一点像素值的r,g,b,值进行乘法和加法的运算. 代码使用: ; y < image.rows; y++ ) { ; x < image.col ...
- opencv的学习笔记5
总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器.(Canny算子, Sobel算子, Laplace算子以及Scharr滤波器) 首先,一般的边缘检测包括三个步骤: 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像 ...
- OpenCV 之 边缘检测
上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中,提到的图像平滑,从信号处理的角度来看,实际上是一种“低通滤波器”. 本篇中,数字图像的边缘,因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”),故可 ...
- opencv 简单模糊和高斯模糊 cvSmooth
cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构. cvSmooth() 是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合. 建议你们也可以花一些时间看一下介绍. 同样,你如果查看opencv/mo ...
- 【OpenCV】边缘检测:Sobel、拉普拉斯算子
推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度 ...
- OpenCV图像金字塔:高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放
这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/detail ...
- 学习OpenCV——Surf(特征点篇)&flann
Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理 ...
- [OpenCV] Feature Extraction
特征检测 特征描述 特征匹配 特征跟踪 “不读白不读,读了还想读” 的一本基础书 低层次特征提取 阈值方法 1. 边缘检测 一阶检测算子 二阶检测算子 相位一致性(频域) 2. 角点检测(局部特征提取 ...
随机推荐
- javascript学习笔记(四) Number 数字类型
数字格式化方法toFixed().toExponential().toPrecision(),三个方法都四舍五入 toFixed() 方法指定小数位个数 toExponential() 方法 用科学 ...
- 如何将程序集安装到全局程序集缓存GAC
针对一些类库项目或用户控件项目(一般来说,这类项目最后编译生成的是一个或多个dll文件),在程序开发完成后,有时需要将开发的程序集(dll文件)安装部署到GAC(全局程序集缓存)中,以便其他的程序也可 ...
- Maven编译中的一些坑
错误1: invalid LOC header 这个错误比较好解决,jar下载不完全,去到相应的Maven包目录,把东西删掉重新编译就行. 错误2: java.lang.TypeNotPresentE ...
- 关于在IJ中使用maven projects 的Lifecycle中打包package报expected START_TAG or END_TAG not TEXT
报错指定到maven本地仓库下的settings.xml某一行,如下列JDK配置: <profiles> <profile> <id>jdk-1.8</ ...
- Heap
#include using namespace std; int heap[100010],cnt=0; void put(int x) { cnt++; heap[cnt]=x; int now= ...
- php中的session_id详解
php中session_id()函数原型及说明session_id()函数说明:stringsession_id([string$id])session_id() 可以用来获取/设置 当前会话 ID. ...
- MongoDb进阶实践之七 MongoDB的索引入门
一.引言 好久没有写东西了,MongoDB系列的文章也丢下好长时间了.今天终于有时间了,就写了一篇有关索引的文章.一说到"索引",用过关系型数据库的人都应该知道它是一个什么 ...
- PAT1107:Social Clusters
1107. Social Clusters (30) 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B 判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue When ...
- activiti工作流框架简介
常见的工作流框架:activiti, JBPM, OSWorkflow activiti框架基于23张基础的表数据, 基于Mybatis操作数据库. JBPM框架基于18张基础的表数据, 基于hibe ...
- JavaScript-通过原型继承一个对象
<script> //通过原型继承一个对象 //inherit()返回了一个继承原自原型对象P的属性的新对象 //這裡使用ECMAScript5中的object.create()函數(如果 ...