降低图像分辨率的几种方法

#include<iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;void color_reduce(Mat& image, int x);
void colorReduce3(Mat& image, int div);//将一张图片的像素改为64x64
void colorReduce4(Mat& image, int div);
void colorReduce5(Mat& image, int div);
int main()
{Mat image = imread("大教堂.jpg");resize(image,image,Size(),0.4,0.4);colorReduce5(image,64);imshow("结果",image);waitKey(0);return 0;
}//方法1
void colorReduce1(Mat& image, int div = 64)//将一张图片的像素改为64x64
{//大体思路：将图片中的每个像素的值改为其像素空间中，256/64大小方格中的中间的值。int n1 = image.rows;//图片的行数。int nc = image.cols * image.channels(); //列数乘以图片的通道值。//因为rgb是逐行连续存储的。r   g    b  for (int j = 0; j < n1; j++){uchar* data = image.ptr<uchar>(j);//取图片第j行的首个像素点for (int i = 0; i < nc; i++){data[i] = data[i] / div * div + div / 2;//将此像素值改为其方格中间的像素值。}}
}//方法2 指针法
void colorReduce2(Mat& image, int div = 64)
{int nl = image.rows;int nc = image.cols*image.channels();for (int i = 0; i < nl; ++i){uchar* p = image.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < nc; ++j){p[j] = p[j] / div * div + div / 2;}}}//方法3 位运算法。
void colorReduce3(Mat& image, int div = 64)
{//由256到64就是位左移动6位。int nl = image.rows;int nc = image.cols * image.channels();int n = 0xff << static_cast<int>(log(static_cast<double>(div)) / log(2.0));//0xff代表了256  for (int i = 0; i < nl; ++i){uchar* p = image.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < nc; j++){p[j] = p[j] & n + div / 2;}}}//方法3 at（）函数法
void colorReduce4(Mat& image, int div = 64)
{int nl = image.rows;int nc = image.cols;for(int i=0;i<nl;i++)for (int j = 0; j < nc; j++){image.at<uchar>(i, j) = image.at<uchar>(i, j) / div * div + div / 2;}}//方法4 向量vector法。
void colorReduce5(Mat& image, int div = 64)
{Mat_<Vec3b>::iterator it = image.begin<Vec3b>();for (; it != image.end<Vec3b>(); ++it){(*it)[0] = saturate_cast<uchar>(((*it)[0]) / div * div + div / 2);(*it)[1] = saturate_cast<uchar>(((*it)[1]) / div * div + div / 2);(*it)[2] = saturate_cast<uchar>(((*it)[2]) / div * div + div / 2);}}

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