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每个人。

我想知道我正在研究的像素化算法是否有任何改进。

它使用 OpenCV 库用 C++ 编写的算法，其工作原理如下：

  • 稍微增加Mat的对比度；
  • 使用最近邻插值将Mat的大小调整为D % ；
  • 同样使用nni将 Mat 调整回其原始大小；

[ 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;
}
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1 回答 1

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2 年零 9 个月后，但我认为它值得分享，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，你可以走每一个奇数像素（大小可变），并用与所选像素相同的颜色环绕它的邻居。

请注意，这不处理边缘，但您了解此算法的想法

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！

于 2018-07-19T08:51:05.747 回答