Opencv9：实现图像尺寸压缩（降采样）功能

（1）实现功能:

对图像实现一个类似于最大池化（max-pooling）的功能，缩减图像的尺寸，用n*n局部内灰度值最大的像素替换这个n*n局部块。

稍加改动，可以实现类似平均池化（用n*n局部内像素的灰度平均值替换）的功能，或将n*n替换为m*n等。

（2）实现思路：

首先，将源图像边界扩充至可以整除设置好的sigma值（即图像尺寸缩小倍数，也是所取局部块的尺寸）；

然后，对输出图像（降采样后图像）进行尺寸设置；

外两层循环以sigma的间隔遍历源图像上的像素，内两层循环对当前源图像像素附近的局部块进行最大像素值计算；

最后对输出图像上像素赋予像素值，其中输出图像像素值的索引以统计外层循环次数的方式获取，赋予的像素值为上一步计算出的局部最大像素值。

（3）实现代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "FunctionsHalcon.h"
using namespace cv;
using namespace std;//图像尺寸缩减函数
void ReductionImage(const Mat image, Mat &imageReduction, int sigma)
{//[1]int rows = image.rows;int cols = image.cols;int ra = rows%sigma;int ca = cols%sigma;//[2]边界扩充，设置输出图像尺寸Mat imageDilate;copyMakeBorder(image, imageDilate, 0, ra, 0, ca, BORDER_REFLECT);imageReduction = Mat::zeros(imageDilate.size() / sigma, CV_8U);//[3]像素值计算int indexR = 0;for (int i = sigma/2;i<rows + ra- 2;i=i+sigma){int indexC = 0;for (int j = sigma/2;j<cols + ca- 2;j = j + sigma){//1.记录下块内灰度值，找出最大值int maxgray=0;for (int a = i - sigma / 2; a <= i + sigma / 2; a++){for (int b = j - sigma / 2; b <= j + sigma / 2; b++){if (imageDilate.at<uchar>(a,b) > maxgray){maxgray = imageDilate.at<uchar>(a, b);}}}//2.块内最大值并赋给输出图像的当前像素imageReduction.at<uchar>(indexR, indexC) = maxgray;indexC++;}indexR++;}
}//3.主函数
int main(int argc, char *argv[])
{//【1】图像读取Mat image = imread("3-3.png", 0);Mat imageInt;image.convertTo(imageInt, CV_8U);//【2】图像尺寸缩小Mat imageReduction;ReductionImage(imageInt,imageReduction, 15);//【3】结果显示imshow(" window1", image);imshow(" window2", imageReduction);waitKey(0);return 0;}

（4）运行结果：

①原图较大，直接显示sigma=3的处理结果：

②显示sigma=7的处理结果：

③ 显示sigma=9的处理结果：

④显示sigma=15的处理结果：

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