<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
最近用到一個功能,需要將一張原圖切分成多個小影象,然後對小影象進行處理,處理之後再將其整合成一張大影象。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(當然需要多執行緒進行協助,效果才會更明顯)。
下面,就以2個模組進行介紹
/* 影象切分(我是按列進行切分的,按照行也是同樣的原理。亦或是按塊) 核心程式碼如下: */ //用於儲存切分後的小影象 vector<Mat> imgs; //src:待切分原影象 splitCols:切分的每個小影象列數 void imgSplit(Mat src,int splitCols) { //設定分割後影象儲存路徑 string outpath = ".\split\"; int col = src.cols, row = src.rows; //切分後影象數量 int sum = 0; //被整除 if ((col%num == 0)) { sum = col / num; //迭代器ceil_img儲存子影象 //vector<Mat> ceil_img; //迭代器name儲存子影象的名字,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; //儲存完整影象 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); } //寫入到指定資料夾 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儲存子影象 //vector<Mat> ceil_img; //迭代器name儲存子影象的名字,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; //儲存完整影象 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); } //留餘影象(因為有時候原影象總列數不能被整除,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); //寫入到指定資料夾 for (int i = 0; i < sum; i++) { imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]); } } }
/* 影象合併 只要學會合並兩幅影象,那麼多幅影象合併就不在話下了 */ //按列合併兩幅影象 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; } //多幅影象合併 void imgMerge() { int imgSum = imgs.size(); Mat dst = imgs[0]; for (int i = 1; i < imgSum; i++) { dst = mergeCols(dst, imgs[i]); } }
執行下面程式碼可以驗證(當然,你要根據自己的需求進行個別修改,比如切分後影象儲存路徑這些細節)
void split_mergeRun() { Mat src = imread("img.jpg"); imgSplit(src, 100); imgMerge(); }
萬變不離其宗,上述我分了兩個模組分別為影象切分、合併。你也可以結合其它資料或者自己對程式碼進行理解,達到自己的最終目的,如果以上描述有什麼有待改進之處,希望能夠留言指正,更多關於OpenCV切分合並影象演演算法的資料請關注it145.com其它相關文章!
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