OpenCV圖像算法實(shí)現(xiàn)圖像切分圖像合并示例
將一張圖片切分成多個(gè)小圖片并將小圖片合并為原圖
最近用到一個(gè)功能,需要將一張?jiān)瓐D切分成多個(gè)小圖像,然后對小圖像進(jìn)行處理,處理之后再將其整合成一張大圖像。達(dá)到對原圖進(jìn)行處理的目的,這樣做的好處是將一個(gè)大任務(wù)劃分為多個(gè)小任務(wù),分別進(jìn)行處理以節(jié)約時(shí)間(當(dāng)然需要多線程進(jìn)行協(xié)助,效果才會更明顯)。
下面,就以2個(gè)模塊進(jìn)行介紹
圖像切分
/* 圖像切分(我是按列進(jìn)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(gè)小圖像列數(shù) void imgSplit(Mat src,int splitCols) { //設(shè)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(shù)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?yàn)橛袝r(shí)候原圖像總列數(shù)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
/* 圖像合并 只要學(xué)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]); } }
驗(yàn)證
執(zhí)行下面代碼可以驗(yàn)證(當(dāng)然,你要根據(jù)自己的需求進(jìn)行個(gè)別修改,比如切分后圖像保存路徑這些細(xì)節(jié))
void split_mergeRun() { Mat src = imread("img.jpg"); imgSplit(src, 100); imgMerge(); }
友情提示
萬變不離其宗,上述我分了兩個(gè)模塊分別為圖像切分、合并。你也可以結(jié)合其它資料或者自己對代碼進(jìn)行理解,達(dá)到自己的最終目的,如果以上描述有什么有待改進(jìn)之處,希望能夠留言指正,更多關(guān)于OpenCV切分合并圖像算法的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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