opencv之图像采样

opencv中提供了3个将浮点数转换为整数的方法;

cvRound()函数返回和参数最接近的整数值;

cvFloor()返回不大于参数的最大整数值;

cvCeil()返回小于参数的最小整数值;

1. 最近邻插值

关键点事找到缩放倍数,然后邻域向上取整完成坐标映射;

cv::Mat nNeighbourInterpolation(cv::Mat srcImage)
{CV_Assert(srcImage.data != NULL);int rows = srcImage.rows;int cols = srcImage.cols;//构建目标图像cv::Mat dstImage = cv::Mat(cv::Size(150,150), srcImage.type(), cv::Scalar::all(0));int dstRows = dstImage.rows;int dstCols = dstImage.cols;//坐标转换,求取缩放倍数float cx = (float)cols / dstCols;float ry = (float)rows / dstRows;//遍历图像,完成缩放操作for(int i = 0; i < dstCols; i++){int ix = cvFloor(i * cx);for(int j = 0; j < dstRows; j++){int jy = cvFloor(j * ry);//边界处理if(ix > cols -1)ix = cols - 1;if(jy > rows - 1)jy = rows - 1;//映射矩阵dstImage.at<cv::Vec3b>(j, i) = srcImage.at<Vec3b>(jy, ix);}}return dstImage;
}

2. 双线性插值

无

3. resize()函数实现图像大小变换

函数原型如下:

/*实现图像尺寸大小变换功能;_src:源图像          _dst:目的图像        dsize:输出图像的尺寸,若为0,尺寸将被计算为Size(round(fx*src.cols),round(fy*src.rows));inv_scale_x:水平缩放因子;       inv_scale_y:垂直缩放因子; interpolation:插值方法;
*/
void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize,double inv_scale_x, double inv_scale_y, int interpolation )

提供了5中插值方法:最近邻,双线性,像素区域,立方插值,兰索斯插值；

void ResizeExample(cv::Mat srcImage)
{CV_Assert(srcImage.data != NULL);cv::Mat dstImage(256,256,CV_8UC3);//默认参数为双线性插值double tTime;tTime = (double)getTickCount();const int nTimes = 100;for(int i = 0 ;i < nTimes ; i++){resize(srcImage,dstImage,Size(dstImage.rows,dstImage.cols),0,0);}tTime = 1000 * ((double)getTickCount() - tTime) / getTickFrequency();tTime /= nTimes;std::cout << "test1 = " << tTime << endl;cv::imwrite("./lena_resize1.jpg", dstImage);//最近邻插值tTime = (double)getTickCount();for(int i = 0 ;i < nTimes ; i++){resize(srcImage,dstImage,Size(dstImage.rows,dstImage.cols),0,0,cv::INTER_NEAREST);}tTime = 1000 * ((double)getTickCount() - tTime) / getTickFrequency();tTime /= nTimes;std::cout << "test2 = " << tTime << endl;cv::imwrite("./lena_resize2.jpg", dstImage);   //像素区域插值tTime = (double)getTickCount();for(int i = 0 ;i < nTimes ; i++){resize(srcImage,dstImage,Size(dstImage.rows,dstImage.cols),0.5,0.5,cv::INTER_AREA);}tTime = 1000 * ((double)getTickCount() - tTime) / getTickFrequency();tTime /= nTimes;std::cout << "test3 = " << tTime << endl;cv::imwrite("./lena_resize3.jpg", dstImage);  //立方插值tTime = (double)getTickCount();for(int i = 0 ;i < nTimes ; i++){resize(srcImage,dstImage,Size(dstImage.rows,dstImage.cols),0.5,0.5,cv::INTER_CUBIC);}tTime = 1000 * ((double)getTickCount() - tTime) / getTickFrequency();tTime /= nTimes;std::cout << "test4 = " << tTime << endl;cv::imwrite("./lena_resize4.jpg", dstImage);//兰索斯插值tTime = (double)getTickCount();for(int i = 0 ;i < nTimes ; i++){resize(srcImage,dstImage,Size(dstImage.rows,dstImage.cols),0.5,0.5,cv::INTER_LANCZOS4);}tTime = 1000 * ((double)getTickCount() - tTime) / getTickFrequency();tTime /= nTimes;std::cout << "test5 = " << tTime << endl;cv::imwrite("./lena_resize5.jpg", dstImage);  /*test1 = 0.076032test2 = 0.0625323test3 = 0.103261test4 = 1.16022test5 = 2.11283*/
}

4. 图像金字塔

向下采样采用的是高斯金字塔,向上重建技术采用拉普拉斯金字塔;

void cv::pyrDown( InputArray _src, OutputArray _dst, const Size& _dsz, int borderType )

void cv::pyrUp( InputArray _src, OutputArray _dst, const Size& _dsz, int borderType )

int main()
{   cv::Mat srcImage = cv::imread("./lena.jpg");if(srcImage.empty()){std::cout << "imread failed" << endl;return -1;}//下采样cv::Mat dstImage;pyrDown(srcImage, dstImage, Size(srcImage.rows/2,srcImage.cols/2));//上采样,对下采样进行重构;cv::Mat buildImage;pyrUp(dstImage, buildImage, Size(dstImage.rows*2,dstImage.cols*2));//源图像与重构图像作差cv::Mat diffImage;cv::absdiff(srcImage, buildImage, diffImage);cv::imwrite("./lena_diff.jpg", diffImage);return  0;
}

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