使用OpenCV C++，通过3*3矩阵实现图像放缩 |21xrx.com

2023-10-05 09:31:33 深夜i -- --

OpenCV C++ 3*3 matrix image scaling

图像放缩是图像处理中常见的操作之一，它可以改变图像的尺寸大小。在这篇文章中，我们将使用OpenCV C++库来实现图像放缩功能。

首先，我们需要了解如何通过一个3*3矩阵来实现图像放缩。假设我们有一个输入图像矩阵I和输出图像矩阵O，它们之间的关系可以用以下公式表示：

O(x, y) = I(a*x + b*y + c, d*x + e*y + f)

其中，(x, y)是输入图像I中的像素坐标，(a, b, c, d, e, f)是我们需要调整的参数。根据这个公式，我们可以将输入图像中的每个像素点根据这个转换函数映射到输出图像中的对应位置。

接下来，我们将使用OpenCV C++库来实现这个功能。

首先，我们需要在代码中引入OpenCV库：


#include <opencv2/opencv.hpp>

然后，我们可以开始加载图像并创建输出图像：


cv::Mat image = cv::imread("input.jpg"); // 加载输入图像
cv::Mat output(image.rows * 2, image.cols * 2, image.type()); // 创建输出图像，尺寸为输入图像的两倍

接下来，我们需要定义图像放缩的转换矩阵参数，这里我们将将图像放大为原来的两倍：


cv::Mat transformationMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 2, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1);

然后，我们可以使用warpAffine函数来实现图像放缩：


cv::warpAffine(image, output, transformationMatrix, output.size());

最后，我们可以保存输出图像并显示结果：


cv::imwrite("output.jpg", output); // 保存输出图像
cv::imshow("Output", output); // 显示输出图像
cv::waitKey(0); // 等待用户按键退出

通过以上步骤，我们就可以使用OpenCV C++库来实现图像放缩功能了。你可以根据需要调整转换矩阵的参数来实现不同的图像放缩效果。

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