OpenCV像素化算法

Question

大家。

我想知道我正在研究的像素化算法是否有任何改進。

它使用OpenCV庫以C ++編寫的算法，其工作方式如下：

• 稍微增加Mat的對比度；
• 調整墊到它的大小d％，使用n個 earest-Ñeighbor 我 nterpolation;
• 也可以使用nni將Mat調整為原始大小。

[ D =密度，函數的參數]

有什么方法可以使結果看起來更好？

Mat pixelize(Mat src, int density){
    Size s(src.cols, src.rows);

    src.convertTo(src, -1, 1.1, 0);

    resize(src, src, percent(s, density), 1, 1, INTER_NEAREST);
    resize(src, src, s, 1, 1, INTER_NEAREST);

    resize(src, src, Size(640, 480));
    return src;
}

Answer 1

2年零9個月后，但我認為值得分享，我使用像素化圖像的方法是：

int size = 7;//only odd!
int max_step = (size - 1) / 2;
Mat m = imread("test.jpg");
for (int i = max_step; i < m.rows- max_step; i+=size) {
    for (int j = max_step; j < m.cols- max_step; j+=size) {
        Vec3b colour = m.at<Vec3b>(Point(j, i));
        for (int k = -max_step; k <= max_step; k++) {
            for (int l = -max_step; l <= max_step; l++) {
                m.at<Vec3b>(Point(j - k, i - l)) = colour;
            }
        }
    }
}
imshow("pixeled", m);
waitKey(0);

這樣，您就可以遍歷每一個奇數個像素（大小可變），並用與所選像素相同的顏色環繞其近鄰。

請注意，這不能處理邊緣，但是您可以了解這種算法

在這里，我留下了一些圖像與參數1（無），7（培養基）和21（非常）。 為了提高性能，您可以選擇“ size”變量來改變抽象參數的功能和圖像的大小……嗯，希望對您有所幫助，甚至晚了將近3年！