OpenCV 像素化算法

Question

everyone.

我

想知道我正在研究的像素化算法是否有任何改进。

它是使用 OpenCV 库C++编写的算法，其工作原理如下：

• 稍微增加垫子的对比度;
• 将垫子的大小调整为其大小的 D%，使用 n最早的 eighborinterpolation;
• 将垫子的大小调整回其原始大小，也使用 nni;

[D = 密度，函数的一个参数]

有没有办法让结果看起来更好？

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 个月后，但我认为值得分享，我用来像素化图像的是：

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);

有了这个，您可以访问每个奇数个像素(大小可变(，并以与所选像素相同的颜色在它的邻居周围变酸。

请注意，这不会处理边缘，但您可以了解此算法的想法

在这里，我留下了一些参数为1(无(，7(中等(和21(非常(的图像。为了改进，您可以选择"大小"变量来改变抽象参数的功能和图像的大小......好吧，希望它有所帮助，即使晚了将近 3 年！