图像缩放

目的：在缩放算法中，完成目标图像的插值，本质是对图像信息的补充。 方法：将目标图像的坐标，通过缩放比映射到原图，然后根据邻近四点的像素值，依据线性权值完成最终的插值。 参考链接： https://blog.csdn.net/qq_37577735/article/details/80041586 来源： CSDN 作者： weixin_38410551 链接： https://blog.csdn.net/weixin_38410551/article/details/104736488

目录 一、插值与图像缩放 二、最近邻插值 1、原理 2、代码实现 三、双线性插值 1、原理 2、代码实现 一、插值与图像缩放   首先举个例子说明插值过程，先看看matlab的插值函数 interp() 吧： x = - 2 : 1 : 2 ; y = - 2 : 1 : 2 ; [ X , Y ] = meshgrid ( x , y ) ; Z = - X . ^ 2 - Y . ^ 2 ; p = - 2 : 0.33 : 2 ; q = - 2 : 0.33 : 2 ; [ P , Q ] = meshgrid ( p , q ) ; V1 = interp2 ( X , Y , Z , P , Q , 'nearest' ) ; % 最邻近插值 V2 = interp2 ( X , Y , Z , P , Q , 'linear' ) ; % 双线性插值 V3 = interp2 ( X , Y , Z , P , Q , 'spline' ) ; % 球面插值 figure subplot ( 221 ) surf ( X , Y , Z ) ; colormap ( 'autumn' ) title ( 'z = x^2 + y^2' ) subplot ( 222 ) surf ( P , Q , V1 ) ; colormap ( 'autumn' ) title

一)转自http://handspeaker.iteye.com/blog/1545126 最近在编程时用到了双线性插值算法，对图像进行缩放。网上有很多这方面的资料，介绍的也算明白。但是，这些文章只介绍了算法，并没有具体说怎么实现以及怎么实现最好，举个例子，你可以按照网上文章的算法自己写一个双线性插值程序，用它对一张图片进行处理，然后再用matlab或者openCV的resize函数对同一张图片进行处理，得到的结果是不一样的，如果源图片较小，效果差距就更大。以下是对于双线性插值的讲解以及上述现象的解释： 1.双线性插值 假设源图像大小为mxn，目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为：m/a和n/b。注意，通常这个比例不是整数，编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*m/a,j*n/b）。 显然，这个对应坐标一般来说不是整数，而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。双线性插值通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点，来计算该点的值（灰度值或者RGB值）。如果你的对应坐标是（2.5,4.5），那么最近的四个像素是（2，4）、（2，5）、（3，4），（3，5）。 若图像为灰度图像，那么（i，j）点的灰度值可以通过一下公式计算： f(i,j)=w1*p1+w2*p2+w3*p3+w4*p4; 其中，pi

图像缩放是一种比较简单的图像处理操作，这里给出opencv中的代码， opencv的版本C语言接口 int resize_c() { const char *pstrImageName = "lena.jpg"; const char *pstrSaveImageName = "lena缩放图.jpg"; const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图"; const char *pstrWindowsDstTitle = "缩放图 "; double fScale = 0.8; //缩放倍数 CvSize czSize; //目标图像尺寸 //从文件中读取图像 IplImage *pSrcImage = cvLoadImage(pstrImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); IplImage *pDstImage = NULL; //计算目标图像大小 czSize.width = pSrcImage->width * fScale; czSize.height = pSrcImage->height * fScale; //创建图像并缩放 pDstImage = cvCreateImage(czSize, pSrcImage->depth, pSrcImage->nChannels); cvResize

工程下载地址 https://download.csdn.net/download/qq_16596909/11522434 opencv4 java netbeans开发，基于maven 可以按照倍率缩放，也可以指定分辨率缩放（可能会变形） 原图 0.5倍缩放 private void jBresizeActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) { // TODO add your handling code here: System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); org.opencv.core.Mat imgMat = imread("src\\resource\\" + jTFimgName.getText());//读取图片 float scale = 0.5f; float width = imgMat.width(); float height = imgMat.height(); org.opencv.core.Mat dst = new Mat(); Imgproc.resize(imgMat, dst, new Size(width * scale, height * scale)); Imgcodecs.imwrite("src\\resource\\0.5

// image_pyramid.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std; #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <math.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib") using namespace cv; /// 全局变量 Mat src, dst, tmp; char* window_name = "Pyramids Demo"; /** * @函数 main */ int main( int argc, char** argv ) { /// 指示说明 printf( "\n Zoom In-Out demo \n " ); printf( "-------------

OpenCV：图片缩放和图像金字塔 对图像进行缩放的最简单方法当然是调用resize函数啦！ resize函数可以将源图像精确地转化为指定尺寸的目标图像。 要缩小图像，一般推荐使用CV_INETR_AREA来插值；若要放大图像，推荐使用CV_INTER_LINEAR。 现在说说调用方式 第一种，规定好你要图片的尺寸，就是你填入你要的图片的长和高。 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; //图片的缩小与放大 int main() { Mat img = imread("lol5.jpg"); imshow("原始图", img); Mat dst = Mat::zeros(512, 512, CV_8UC3); //我要转化为512*512大小的 resize(img, dst, dst.size()); imshow("尺寸调整之后", dst); waitKey(0); } 第二种，填入你要缩小或者放大的比率。 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using

好啦，在这里我要介绍图像的缩放啦 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放，在y轴方向也按比例缩放，从而获得一幅新的图像。 如果两个方向上缩放比例相等，则为全比例缩放，否则为非全比例缩放 比例缩放用矩阵形式可表示为 代数式为 我们先来看图像的比例缩小变换 介绍两种简单的缩小变换方法： 基于等间隔采样的图像缩小方法 基于局部均值的图像缩小方法 基于等间距采样的图像缩小方法的设计思路是，对画面像素均匀采样来保持所选像素仍旧可以保持图像的特征 说白了，就是选择一些点，舍弃一些点，用选择的点组成一幅图，使它和原图差不多 若比例因子为m和n，原图的矩阵为f[M×N],缩小后的矩阵为g[(M*m)×(N*n)] 由于原图像素点多，映射到g后会出现多点对一点的现象 所以我们从g映射到f， 则有g(i,j) = f(i/m,j/n) 我们可以很快写出测试程序： import cvdef Reduce(image,m,n): H = int(image.height*m) W = int(image.width*n) size = (W,H) iReduce = cv.CreateImage(size,image.depth,image.nChannels) for i in range(H): for j in range(W): x = int(i/m) y = int(j/n)

图像的旋转缩放平移变换公式 在前两天的应用中，用Flex简单写了一个拖动图片缩放的ObjectHandler控件，当时的功能还比较简单，只有缩放功能，不能平移和旋转。太不完整了！ 平移还好，旋转一来，就有点头疼了。旋转必然要涉及旋转中心点的问题。一般的情况是缩放的中心点是图片左上角，旋转的中心点是图片的中心，如果用户每操作一次就要手动去改变一下中心点， 不仅逻辑上繁琐，也给调试带来很大的不便，最后不仅错在哪一步不知道，连怎么错的都不知道！！！。 那么，比较好的解决办法是，指定中心点center，给定平移量shift，缩放量scale，旋转量rotate，及图片的原始宽高size 即可保证图片正确显示。（图片默认缩放中心为左上角） 首先，这里我们需要几个简单的数学变换，主要针对缩放和旋转： OK，想清楚了变换的过程，下面的工作就更加简单了，套用一下公式就行： /** * transforms:{ * shift: {x:'', y:''} * rotate: '', * scale: '' * } * origin: { * originWidth:'', * originHeight: '', * originLeft: '', * originTop: '' * } * * */ private function fixTransformToCenter(center:Point

本文转载自： https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html 作者：wangguchangqing 转载请注明该声明。 在 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1) 主要介绍了图像变换中的向前映射、向后映射、处理变换过程中浮点坐标像素值的插值算法，并且基于 OpenCV2 实现了两个简单的几何变换：平移和镜像变换。本文主要稍微复杂点的两个几何变换：缩放和旋转。 1.图像缩放 图像的缩放主要用于改变图像的大小，缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化。水平缩放系数，控制图像宽度的缩放，其值为1，则图像的宽度不变；垂直缩放系数控制图像高度的缩放，其值为1，则图像的高度不变。如果水平缩放系数和垂直缩放系数不相等，那么缩放后图像的宽度和高度的比例会发生变化，会使图像变形。要保持图像宽度和高度的比例不发生变化，就需要水平缩放系数和垂直缩放系数相等。 左边的图像水平缩放系数和垂直缩放系数都是0.5；右边的图像的水平缩放系数为1，垂直缩放系数为0.5,缩放后图像宽度和高度比例发生变化，图像变形。 1.1 缩放原理 设水平缩放系数为sx，垂直缩放系数为sy，(x0,y0)为缩放前坐标，(x,y)为缩放后坐标，其缩放的坐标映射关系： 矩阵表示的形式为： 这是向前映射，在缩放的过程改变了图像的大小