使用opencv拉伸图像扩大分辨率示例

使用OPENCV图像处理库,拉伸图像扩大分辨率

代码如下:

//缩放图像文件
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
//隐藏控制台窗口
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")
int main()
{
 const char *pstrImageName = "airplane.jpg";
 const char *pstrSaveImageName = "airplane缩放图.jpg";
 const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图";
 const char *pstrWindowsDstTitle = "缩放图";

double fScale = 2;//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(pSrcImage, pDstImage, CV_INTER_AREA);

//创建窗口
 cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 cvNamedWindow(pstrWindowsDstTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

//在指定窗口中显示图像
 cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);
 cvShowImage(pstrWindowsDstTitle, pDstImage);

//等待按键事件
 cvWaitKey();

//保存图片
 cvSaveImage(pstrSaveImageName, pDstImage);

cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
 cvDestroyWindow(pstrWindowsDstTitle);
 cvReleaseImage(&pSrcImage);
 cvReleaseImage(&pDstImage);
 return 0;
}

(0)

相关推荐

  • python结合opencv实现人脸检测与跟踪

    模式识别课上老师留了个实验,在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪. 然后就开始下载opencv和vs2012,再然后,配置了好几次还是配置不成功,这里不得不吐槽下微软,软件做这么大,这么难用真的好吗? 于是就尝试了一下使用python完成实验任务,大概过程就是这样子的: 首先,配置运行环境: 下载opencv和python的比较新的版本,推荐opencv2.4.X和python2.7.X. 直接去官网下载就ok了,python安装时一路next就行,下载的opencv.exe

  • opencv 做人脸识别 opencv 人脸匹配分析

    机器学习 机器学习的目的是把数据转换成信息. 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息. 人脸识别 人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸. 每个节点的正确识别率很高,但正确拒绝率很低. 任一节点判断没有人脸特征则结束运算,宣布不是人脸. 全部节点通过,则宣布是人脸. 工业上,常用人脸识别技术来识别物体. 对图片进行识别 复制代码 代码如下: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/obj

  • Python+Opencv识别两张相似图片

    在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向. 看到一篇博客是介绍这个,但他用的是PIL中的Image实现的,感觉比较麻烦,于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现. 相关背景 要识别两张相似图像,我们从感性上来谈是怎么样的一个过程?首先我们会区分这两张相片的类型,例如是风景照,还是人物照.风景照中

  • 基于OpenCV的PHP图像人脸识别技术

    openCV是一个开源的用C/C++开发的计算机图形图像库,非常强大,研究资料很齐全.本文重点是介绍如何使用php来调用其中的局部的功能.人脸侦查技术只是openCV一个应用分支. 1.安装 从源代码编译成一个动态的so文件. 1.1.安装 OpenCV (OpenCV 1.0.0) 下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=22870&package_id=16948 #tar xvzf OpenCV-1.0.0.ta

  • 基于C++实现kinect+opencv 获取深度及彩色数据

    开发环境 vs2010+OPENCV2.4.10 首先,下载最新的Kinect 2 SDK  http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/develop/downloads-docs.aspx 下载之后不要插入Kinect,最好也不用插入除了键盘鼠标以外的其它USB设备,然后安装SDK,安装完成之后插入Kinect,会有安装新设备的提示.安装完成之后可以去"开始"那里找到两个新安装的软件,一个是可以显示Kinect深度图,另外一个软件

  • 在Python下利用OpenCV来旋转图像的教程

    OpenCV是应用最被广泛的的开源视觉库.他允许你使用很少的代码来检测图片或视频中的人脸. 这里有一些互联网上的教程来阐述怎么在OpenCV中使用仿射变换(affine transform)旋转图片--他们并没有处理旋转一个图片里的矩形一般会把矩形的边角切掉这一问题,所以产生的图片需要修改.当正确的使用一点代码时,这是一点瑕疵. def rotate_about_center(src, angle, scale=1.): w = src.shape[1] h = src.shape[0] ran

  • 利用Python和OpenCV库将URL转换为OpenCV格式的方法

    今天的博客是直接来源于我自己的个人工具函数库. 过去几个月,有些PyImageSearch读者电邮问我:"如何获取URL指向的图片并将其转换成OpenCV格式(不用将其写入磁盘再读回)".这篇文章我将展示一下怎么实现这个功能. 额外的,我们也会看到如何利用scikit-image从URL下载一幅图像.当然前行之路也会有一个常见的错误,它可能让你跌个跟头. 继续往下阅读,学习如何利用利用Python和OpenCV将URL转换为图像 方法1:OpenCV.NumPy.urllib 第一个方

  • python中使用OpenCV进行人脸检测的例子

    OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的.而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码. 写代码之前应该先安装python-opencv: 复制代码 代码如下: $ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了,可以参考一下这篇文章.直接上源码. 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face De

  • Python中使用OpenCV库来进行简单的气象学遥感影像计算

    OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库.OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用.OpenCV可用于开发实时的图像处理.计算机视觉以及模式识别程序.该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理. OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口.该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE

  • 在树莓派2或树莓派B+上安装Python和OpenCV的教程

    我的Raspberry Pi 2昨天刚邮到,这家伙看上去很小巧可爱. 这小家伙有4核900MHZ的处理器,1G内存.要知道,Raspberry Pi 2 可比我中学电脑实验室里大多数电脑快多了. 话说,自从Raspberry Pi 2发布以来,我收到了很多请求,要求我能写一个在它上面安装OpenCV和Python的详细说明. 因此如果你想在Raspberry Pi启动运行OpenCV和Python,就往下面看! 在博文的剩余部分,我将提供在Raspberry Pi 2 和Raspberry Pi

  • OpenCV 2.4.3 C++ 平滑处理分析

    原理 平滑也称模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理时需要用到一个滤波器. 最常用的滤波器是线性滤波器,线性滤波处理的输出像素值(例如:)是输入像素值(例如:)的加权平均: 称为核, 它仅仅是一个加权系数. 均值平滑 下面是一个使用blur函数的均值平滑: 复制代码 代码如下: #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include &quo

  • Android Studio中配置OpenCV库开发环境的教程

    1.下载 进入官网(http://opencv.org/)下载OpenCV4Android并解压.目录结构如下图所示. 其中,sdk目录即是我们开发opencv所需要的类库:samples目录中存放着若干opencv应用示例(包括人脸检测等),可为我们进行android下的opencv开发提供参考:doc目录为opencv类库的使用说明及api文档等:而apk目录则存放着对应于各内核版本的OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4应用安装包.此应用用来管理手机设备中的opencv类库,

  • 实现opencv图像裁剪分屏显示示例

    使用OPENCV图像处理库,将图片裁剪分屏显示 复制代码 代码如下: //#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp> //#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>#include <vector>using namespa

随机推荐