OpenCV（十）：图像缩放、翻转、拼接的介绍与使用

川长思鸟来 2024-03-24 23:50 51阅读 0赞

**目录**

（1）图像缩放：resize()

（2）图像翻转： flip()

（3）图像拼接：hconcat() 和vconcat()

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###### （1）图像缩放：resize() ######

使用 cv2.resize() 函数可以实现图像的缩放。你需要指定目标图像的大小或缩放比例以及插值方法。

> void cv::resize ( InputArraysrc
> 
> OutputArray dst,
> 
> Size dsize,
> 
> double fx，
> 
> double fy,
> 
> int interpolation = INTER LINEAR（双线性插值）
> 
> ）

*  src:输入图像。
 *  dst:输出图像，图像的数据类型与src相同。
 *  dsize:输出图像的尺寸。
 *  fx:水平轴的比例因子，如果将水平轴变为原来的两倍，则赋值为2。
 *  fy:垂直轴的比例因子，如果将垂直轴变为原来的两倍，则赋值为2。
 *  interpolation:差值方法的标志。

以下是常用的 interpolation 参数及其描述：

1.  cv2.INTER\_NEAREST：最近邻插值
    
     *  这是一种最简单的插值方法，它根据目标位置附近的最近一个已知像素的值来估算新的像素值。速度很快，但可能会导致块状的图像效果，特别是在放大图像时。
2.  cv2.INTER\_LINEAR：双线性插值
    
     *  双线性插值考虑了目标位置附近的四个最近已知像素的值，然后根据距离和权重进行插值计算。这通常提供比最近邻插值更平滑的结果。
3.  cv2.INTER\_CUBIC：双三次插值
    
     *  双三次插值使用目标位置附近的16个最近已知像素，根据距离和权重进行插值。它可以提供更高质量的图像，但计算开销较大。
4.  cv2.INTER\_LANCZOS4：Lanczos 插值
    
     *  Lanczos 插值是一种高质量的插值方法，它使用一个较大的像素邻域来进行插值。它通常用于需要高质量图像的情况，但计算成本更高。
5.  cv2.INTER\_AREA：像素区域重采样
    
     *  像素区域重采样是一种在图像缩小时常用的插值方法，它会根据目标位置附近的像素区域的平均值来计算新的像素值。这可以减少图像的模糊程度。

例子：

![70df70c2a9534bc9bd0286fef84d1dd4.png][] ![35045a71573644358289e193e4f4e459.jpeg][]

（原图） （gray）

Mat gray;
    
    cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);
    
    Mat smallmg,bigImg0,bigImg1,bigImg2;
    
    resize(gray,smallmg,Size(15,15),0,0,INTER_AREA);//先将图像缩小
    
    resize(smallmg,bigImg0,Size(30,30),0,0,INTER_NEAREST);//最近邻插值
    
    resize(smallmg,bigImg1,Size(30,30),0,0,INTER_LINEAR);//双线性插值
    
    resize(smallmg,bigImg2,Size(30,30),0,0,INTER_CUBIC);//双三次插值

###### ![4b38411238384b72ae7f1f94a1604cc5.jpeg][]![29f2aecd5a7d4770b5d321935e136930.jpeg][]![9d6c6aa9396d4bfaac0c54cf2c2a94e5.jpeg][]![3de74c0034d1428ea8dde9d01dca5f1f.jpeg][] ######

（smallmg） （bigImg0） （bigImg1） （bigImg2）

###### （2）图像翻转： flip() ######

使用 cv2.flip() 函数可以实现图像的翻转。你需要指定图像和翻转方向（水平、垂直或同时水平和垂直）。

> void cv::flip ( InputArray src，
> 
> OutputArray dst,
> 
> int flipCode
> 
> ）

*  src:输入图像
 *  dst: 输出图像，与src具有相同的大小和数据类型以及通道数。
 *  flipCode: 翻转方式标志，当 flipCode 的值大于0时，图像将在水平方向上进行翻转，即左右镜像。 当 flipCode 的值为 0 时，图像将在垂直方向上进行翻转，即上下镜像。 当 flipCode 的值小于0时，图像将在水平和垂直方向上同时进行翻转，即左右上下镜像。

例子：

Mat img_x,img_y,img_xy;
    
    flip(gray,img_x,0);//沿x轴对称
    
    flip(gray,img_y,1);//沿y轴对称
    
    flip(gray,img_xy,-1);//沿x轴对称,再沿y轴对称

![dc63293d67424494909ab6d721620aba.jpeg][] ![6e89af56a4454ece9c94a471cddc87ba.jpeg][]![85fc0121a616448cb07a1d22420ba1a2.jpeg][]

（img\_x） （img\_y） （img\_xy）

###### （3）图像拼接：hconcat() 和vconcat() ######

图像拼接通常涉及将多个图像在水平或垂直方向上连接起来，创建一个更大的图像。使用 cv2.hconcat() 和 cv2.vconcat() 函数可以在水平和垂直方向上进行图像拼接。

> void cv::hconcat ( InputArray src1,
> 
> InputArray src2,
> 
> OutputArray dst
> 
> ）
> 
> void cv::vconcat ( InputArray src1,
> 
> InputArray src2，
> 
> OutputArray dst
> 
> ）

*  src1:第一个需要连接的Mat类矩阵。
 *  src2:第二个需要连接的Mat类矩阵，与第一个参数具有相同的宽度、数据类型和通道数。
 *  dst:连接后的Mat类矩阵。

例子：

//图像横向连接
    
    Mat imgh,imgv;
    
    hconcat(img_x,img_y,imgh);
    
    //图像竖向连接
    
    vconcat(img_x,img_y,imgv);

![c07d0773027b4d6b8d28eb448a366c05.jpeg][] ![e646c3a68cfb4459af5bcc8aa5d94c19.jpeg][]

（imgh） (imgv)

[70df70c2a9534bc9bd0286fef84d1dd4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/70df70c2a9534bc9bd0286fef84d1dd4.png
[35045a71573644358289e193e4f4e459.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/ae83f7f5703c4f8badb3516a70de6bad.png
[4b38411238384b72ae7f1f94a1604cc5.jpeg]: https://img-blog.csdnimg.cn/4b38411238384b72ae7f1f94a1604cc5.jpeg
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