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
- jquery性能优化的38个建议
一.注意定义jQuery变量的时候添加var关键字 这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下: $loading = $('#loading'); ...
- P1352 没有上司的舞会
题目描述 某大学有N个职员,编号为1~N.他们之间有从属关系,也就是说他们的关系就像一棵以校长为根的树,父结点就是子结点的直接上司.现在有个周年庆宴会,宴会每邀请来一个职员都会增加一定的快乐指数Ri, ...
- Python人工智能之-三大数学难点 !
1. 微积分: 定积分与不定积分.全微分.最小二乘法.二重积分.微分方程与差分方程等... 2. 线性代数: 行列式.矩阵.向量.线性方程组.矩阵的特性和特性向量.二次型等... 3. 概率论和统计学 ...
- RA layer request failed
新整的Eclipse环境出现这个问题,细化内容是不能connect,后来想起切换Eclipse底层库的事情,然后打开Eclipse的SVN设置.把SVN Client借口由JavaHL改为PureJa ...
- Ubuntu 16.04开启SSH服务
安装: sudo apt-get install openssh-server 启动: sudo service ssh start 查询服务启动状态: sudo ps -e | grep ssh 或 ...
- 遍历php数组的几种方法
第一.foreach() foreach()是一个用来遍历数组中数据的最简单有效的方法. <?php $urls= array('aaa','bbb','ccc','ddd'); foreach ...
- css多类选择器
<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <style type="text/css ...
- git-------基础(一)
更改连接仓库只用操作一次(先删后加) (1)git remote rm origin //若本地已经关联了一个远程库,则先删除已关联的 ...
- POJ 2411 解题报告
传送门:http://poj.org/problem?id=2411 题目简述 有一个\(W\)行\(H\)列的广场,需要用\(1*2\)小砖铺满,小砖之间互相不能重叠,问 有多少种不同的铺法? 输入 ...
- 转 Web用户的身份验证及WebApi权限验证流程的设计和实现
前言:Web 用户的身份验证,及页面操作权限验证是B/S系统的基础功能,一个功能复杂的业务应用系统,通过角色授权来控制用户访问,本文通过Form认证,Mvc的Controller基类及Action的权 ...