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OpenCV圖像算法實(shí)現(xiàn)圖像切分圖像合并示例

 更新時(shí)間:2022年06月06日 14:57:21   作者:忘·月  
這篇文章主要為大家介紹了python圖像算法OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像切分圖像合并操作示例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

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(huì)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(chǔ)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(chǔ)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(chǔ)子圖像
		//vector<Mat> ceil_img;
		//迭代器name存儲(chǔ)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(chǔ)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(chǔ)子圖像
		//vector<Mat> ceil_img;
		//迭代器name存儲(chǔ)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(chǔ)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(huì)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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