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C++和OpenCV编写图像游程编码表示的代码实现
2023-07-28 08:29:15 深夜i     --     --
C++ OpenCV 图像 游程编码 代码实现

图像游程编码是一种用于压缩图像的算法,它可以有效地减少图像的存储空间,同时保持图像的质量。在本文中,我们将使用C++和OpenCV来实现图像游程编码的代码。

首先,我们需要安装OpenCV库,并在代码中引用它们。可以使用以下命令来安装OpenCV:


pip install opencv-python

接下来,我们需要编写C++代码来实现图像游程编码。下面是一个简单的实现示例:


#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

#include <vector>

using namespace cv;

using namespace std;

vector<pair<int, int>> runLengthEncoding(Mat image) {

  vector<pair<int, int>> encoding;

  

  int currentPixel = image.at<uchar>(0, 0);

  int count = 1;

  

  for (int i = 0; i < image.rows; i++) {

    for (int j = 0; j < image.cols; j++) {

      if (image.at<uchar>(i, j) == currentPixel) {

        count++;

      } else {

        encoding.push_back(make_pair(currentPixel, count));

        currentPixel = image.at<uchar>(i, j);

        count = 1;

      }

    }

  }

  

  encoding.push_back(make_pair(currentPixel, count));

  

  return encoding;

}

int main() {

  Mat image = imread("image.jpg", 0);

  

  vector<pair<int, int>> encoding = runLengthEncoding(image);

  

  for (int i = 0; i < encoding.size(); i++) {

    cout << encoding[i].first << " " << encoding[i].second << endl;

  }

  

  return 0;

}

在上面的代码中,我们首先读取了一个灰度图像,然后调用`runLengthEncoding`函数来执行图像游程编码。函数遍历图像的每一个像素,并计算连续像素的数量。当遇到一个不同的像素时,我们将当前像素和它的数量添加到编码中,并更新当前像素和计数。最后,我们将编码打印到控制台上。

为了运行上述代码,我们需要将图像保存为`image.jpg`,并将其与代码放在同一个目录中。然后,我们可以使用以下命令来编译和运行代码:


g++ -o runlengthcoding runlengthcoding.cpp `pkg-config --libs opencv`

./runlengthcoding

运行代码后,我们将在控制台上看到图像的游程编码表示。每一行代表一个编码,其中第一列是像素值,第二列是连续相同像素的数量。

通过使用C++和OpenCV,我们可以很容易地实现图像游程编码。这种编码方法可以极大地减少图像的存储空间,同时保持图像的质量,非常适合在图像压缩和传输方面使用。

  
  

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