您好,登錄后才能下訂單哦!
本篇內容介紹了“OpenCV圖像算法怎么實現圖像切分圖像合并”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
最近用到一個功能,需要將一張原圖切分成多個小圖像,然后對小圖像進行處理,處理之后再將其整合成一張大圖像。達到對原圖進行處理的目的,這樣做的好處是將一個大任務劃分為多個小任務,分別進行處理以節約時間(當然需要多線程進行協助,效果才會更明顯)。
下面,就以2個模塊進行介紹
/* 圖像切分(我是按列進行切分的,按照行也是同樣的原理。亦或是按塊) 核心代碼如下: */ //用于存儲切分后的小圖像 vector<Mat> imgs; //src:待切分原圖像 splitCols:切分的每個小圖像列數 void imgSplit(Mat src,int splitCols) { //設置分割后圖像存儲路徑 string outpath = ".\\split\\"; int col = src.cols, row = src.rows; //切分后圖像數量 int sum = 0; //被整除 if ((col%num == 0)) { sum = col / num; //迭代器ceil_img存儲子圖像 //vector<Mat> ceil_img; //迭代器name存儲子圖像的名字,從0到m*n-1 vector<int> name; for (int i = 0; i < sum; i++) { name.push_back(i); } Mat image_cut, roi_img, tim_img; //存儲完整圖像 for (int i = 0; i < sum; i++) { Rect rect(i*num, 0, num, row); image_cut = Mat(src, rect); roi_img = image_cut.clone(); imgs.push_back(roi_img); } //寫入到指定文件夾 for (int i = 0; i < sum; i++) { imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]); } } else //不能整除 { sum = col / num + 1; //迭代器ceil_img存儲子圖像 //vector<Mat> ceil_img; //迭代器name存儲子圖像的名字,從0到m*n-1 vector<int> name; for (int i = 0; i < sum; i++) { name.push_back(i); } Mat image_cut, roi_img, tim_img; //存儲完整圖像 for (int i = 0; i < sum - 1; i++) { Rect rect(i*num, 0, num, row); image_cut = Mat(src, rect); roi_img = image_cut.clone(); imgs.push_back(roi_img); } //留余圖像(因為有時候原圖像總列數不能被整除,但又不能有損原圖) Rect rect((sum - 1)*num, 0, col%num, row); image_cut = Mat(src, rect); roi_img = image_cut.clone(); imgs.push_back(roi_img); //寫入到指定文件夾 for (int i = 0; i < sum; i++) { imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]); } } }
/* 圖像合并 只要學會合并兩幅圖像,那么多幅圖像合并就不在話下了 */ //按列合并兩幅圖像 Mat mergeCols(Mat src1, Mat src2) { int totalCols = src1.cols + src2.cols; Mat dst(src1.rows, totalCols, src1.type()); Mat submat = dst.colRange(0, src1.cols); src1.copyTo(submat); submat = dst.colRange(src1.cols, totalCols); src2.copyTo(submat); return dst; } //多幅圖像合并 void imgMerge() { int imgSum = imgs.size(); Mat dst = imgs[0]; for (int i = 1; i < imgSum; i++) { dst = mergeCols(dst, imgs[i]); } }
執行下面代碼可以驗證(當然,你要根據自己的需求進行個別修改,比如切分后圖像保存路徑這些細節)
void split_mergeRun() { Mat src = imread("img.jpg"); imgSplit(src, 100); imgMerge(); }
“OpenCV圖像算法怎么實現圖像切分圖像合并”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。