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[推荐] 图像拉伸算法 [问题点数：60分，结帖人wangyaninglm]

⋅图像拉伸算法 ⋅要深入C++的学习研究，应该再学些什么，看些什么书 更多帖子 关注私聊空间博客 ly512014574 本版专家分：0 结帖率 50%: 大家好！
我想实现一个图片方块拉伸算法，类似于哈哈镜的功能，但是不知道如何入手。实现语言是C/C++,opencv图形库。效果如效果图。谢谢大家

4 2015-02-21 14:44:00

回复数 18 只看楼主引用举报楼主

⋅如何计算统计值的百分比呢？ ⋅游戏服务器中实时显示的全服排名是怎么实现的？ ⋅请问一个数据导入的命令应该如何写的问题？impdp 更多帖子 关注私聊空间博客 shiter 本版专家分：7726 版主



// haha_mirror.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//



#include "stdafx.h"



#include<iostream>





#include "cv.h"

#include "highgui.h"

#include "math.h"

#include "opencv2/core/core.hpp"



#pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib")              

#pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib")              

#pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib")   







#define DOWNRESIZE 0 // 缩小

#define UPRESIZE   1 // 放大

#define HORAO      2 // 水平外凹

#define HORTU      3 // 水平外凸

#define LADDER     4 // 梯形变形

#define TRIANGLE   5 // 三角形变形

#define SSHAPE     6 // S形变形

#define WAVESHAPE  7 // 波浪形变形

#define Concentrated 8 //集中形变形

#define Scattered   9 // 散开形变形



#define RANGE     100 // 水平外凹或外凸的幅度

#define PI        3.1415926



using namespace std;

using namespace cv;



void MaxFrame(IplImage* frame)

{

	uchar* old_data = (uchar*)frame->imageData;

	uchar* new_data = new uchar[frame->widthStep * frame->height];



	int center_X = frame->width / 2;

	int center_Y = frame->height / 2;

	int radius = 400;

	int newX = 0;

	int newY = 0;



	int real_radius = (int)(radius / 2.0);

	for (int i = 0; i < frame->width; i++)

	{

		for (int j = 0; j < frame->height; j++)

		{

			int tX = i - center_X;

			int tY = j - center_Y;



			int distance = (int)(tX * tX + tY * tY);

			if (distance < radius * radius)

			{

				newX = (int)((float)(tX) / 2.0);

				newY = (int)((float)(tY) / 2.0);



				newX = (int) (newX * (sqrt((double)distance) / real_radius));

				newX = (int) (newX * (sqrt((double)distance) / real_radius));



				newX = newX + center_X;

				newY = newY + center_Y;



				new_data[frame->widthStep * j + i * 3] = old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 1];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 2];

			}

			else

			{

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3] =  old_data[frame->widthStep * j + i * 3];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =  old_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =  old_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2];

			}

		}

	}

	memcpy(old_data, new_data, sizeof(uchar) * frame->widthStep * frame->height);

	delete[] new_data;

}





void MinFrame(IplImage* frame)

{

	uchar* old_data = (uchar*)frame->imageData;

	uchar* new_data = new uchar[frame->widthStep * frame->height];



	int center_X = frame->width / 2;

	int center_Y = frame->height / 2;



	int radius = 0;

	double theta = 0;

	int newX = 0;

	int newY = 0;



	for (int i = 0; i < frame->width; i++)

	{

		for (int j = 0; j < frame->height; j++)

		{

			int tX = i - center_X;

			int tY = j - center_Y;



			theta = atan2((double)tY, (double)tX);

			radius = (int)sqrt((double)(tX * tX) + (double) (tY * tY));

			int newR = (int)(sqrt((double)radius) * 12);

			newX = center_X + (int)(newR * cos(theta));

			newY = center_Y + (int)(newR * sin(theta));



			if (!(newX > 0 && newX < frame->width))

			{

				newX = 0;

			}

			if (!(newY > 0 && newY < frame->height))

			{

				newY = 0;

			}



			new_data[frame->widthStep * j + i * 3] = old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3];

			new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 1];

			new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 2];

		}

	}

	memcpy(old_data, new_data, sizeof(uchar) * frame->widthStep * frame->height);

	delete[] new_data;

}



// 哈哈镜制作

int main( int argc, char** argv )

{

	IplImage* pImg; //声明IplImage指针

	IplImage* pImg1; //声明IplImage指针

	int i,j;

	int method = 0;

	CvSize size;

	double tmp;



	method = 8;

	//method = HORAO;



	//载入图像

	pImg = cvLoadImage( "lena.jpg", 1);

	cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口

	cvShowImage( "Image", pImg );//显示图像

	printf("imageSize: %d height: %d, width: %d, nChannels: %d\n", pImg->imageSize, pImg->height, pImg->width, pImg->nChannels);



	//MaxFrame(pImg);

	//MinFrame(pImg);



	switch(method)

	{

		// 图像缩小

	case DOWNRESIZE:

		size = cvGetSize(pImg);

		size.width = (size.width>>3)<<2; // 在OpenCV里边，widthStep必须是4的倍数，从而实现字节对齐，有利于提高运算速度。

		size.height =  size.height>>1;

		pImg1 = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1);

		printf("imageSize: %d height: %d, width: %d, nChannels: %d\n", pImg1->imageSize, pImg1->height, pImg1->width, pImg1->nChannels);

		for(i=0;i<pImg1->height;i++)

			for(j=0;j<pImg1->width;j++)

			{

				pImg1->imageData[i*pImg1->width+j] = pImg->imageData[i*2*pImg->width+j*2];

			}

			break;

			// 图像放大

	case UPRESIZE:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 水平外凹

	case HORAO:

		pImg1 = cvCreateImage( cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1);

		printf("imageSize: %d height: %d, width: %d, nChannels: %d\n", pImg1->imageSize, pImg1->height, pImg1->width, pImg1->nChannels);

		for(i=0;i<pImg1->height;i++)

		{

			tmp = RANGE*sin(i*PI/pImg1->height);

			for(j=tmp;j<pImg1->width-tmp;j++)

			{

				pImg1->imageData[i*pImg1->width+j] = pImg->imageData[i*pImg->width+(int)((j-tmp)*(pImg->width)/(pImg->width-2*tmp))];

			}

		}

		break;

		// 水平外凸

	case HORTU:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 梯形变形

	case LADDER:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 三角形变形

	case TRIANGLE:

		/* 添加代码 */

		break;

		// S形变形

	case SSHAPE:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 波浪形变形

	case WAVESHAPE:

		/* 添加代码 */

		break;

	case Concentrated:

		MaxFrame(pImg);

		break;

	case Scattered:

		MinFrame(pImg);

		break;

	default:

		printf("no method support\n");

		break;

	}



	// 显示结果

	cvNamedWindow( "Image1", 1 );//创建窗口

	cvShowImage( "Image1", pImg );//显示图像



	cvWaitKey(0); //等待按键



	//销毁窗口 释放内存

	cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口

	cvReleaseImage( &pImg ); //释放图像

	cvDestroyWindow( "Image1" );//销毁窗口

	cvReleaseImage( &pImg1 ); //释放图像



	return 0;



}

网上找的代码，凑活能用

0 2015-02-22 00:39:15

只看TA 引用举报 #1 得分 0

[ios2] iOS图片拉伸技巧【转】纵观移动市场，一款移动app，要想长期在移动市场立足，最起码要包含以下几个要素：实用的功能、极强的用户体验、华丽简洁的外观。华丽外观的背后，少不了美工的辛苦设计，但如果开发人员不懂得怎么合理展示这些设计好的图片，将会糟蹋了这些设计，功亏一篑。比如下面张图片，本来是设计来做按钮背景的： button.png，尺寸为：24x60 现在我们把它用作为按钮背景，按钮尺寸是150x50： ...

⋅如何计算统计值的百分比呢？ ⋅游戏服务器中实时显示的全服排名是怎么实现的？ ⋅请问一个数据导入的命令应该如何写的问题？impdp 更多帖子 关注私聊空间博客 shiter 本版专家分：7726 版主: 主要还要添加一些线性插值的东西：
http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/17335477

你这个效果我还不太明白是怎么做到的，大家可以探讨一下

0 2015-02-22 00:40:35

只看TA 引用举报 #2 得分 0

拉伸图片的两种方法在开发时，常常会遇到一个图片作为控件的image显示时，图片太小，此时图片被拉伸后,图片四周显示的并不是我们想要的结果，此时我们就需要对图片进行拉伸操作，有两种方法可以去拉伸图片，一种是进入资产文件夹中，将图片进行拉伸操作。第二种就是代码进行图片拉伸。第一种方法的操作步骤： 1. 使用xcode进入应用程序的资产文件夹下，点击需要拉伸的图片 2

⋅如何计算统计值的百分比呢？ ⋅游戏服务器中实时显示的全服排名是怎么实现的？ ⋅请问一个数据导入的命令应该如何写的问题？impdp 更多帖子 关注私聊空间博客 shiter 本版专家分：7726 版主: 我写了一下，看看还有啥好的，哈哈
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43902103

0 2015-02-22 01:16:53

只看TA 引用举报 #3 得分 0

一种快速图形拉伸算法从数字图像处理的基本理论，我们可以知道：图像的变形变换就是源图像到目标图像的坐标变换。简单的想法就是把源图像的每个点坐标通过变形运算转为目标图像的相应点的新坐标，但是这样会导致一个问题就是目标点的坐标通常不会是整数，而且像放大操作会导致目标图像中没有被源图像的点映射到，这是所谓“向前映射”方法的缺点。所以一般都是采用“逆向映射”法。但是逆向映射法同样会出现映射到源图像坐标时不是整数的问题。这里就需

⋅RuntimeError: Unexpected version found while deserializing dlib::shape_predictor ⋅opencv python 怎么把汉字输出到图片上？ ⋅该博客违反了网站规则被关闭，请与管理员联系 Email：webmaster@csdn.net 更多帖子 关注私聊空间博客 wyx100 本版专家分：6634

引用 1 楼 wangyaninglm 的回复:



// haha_mirror.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//



#include "stdafx.h"



#include<iostream>





#include "cv.h"

#include "highgui.h"

#include "math.h"

#include "opencv2/core/core.hpp"



#pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib")              

#pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib")              

#pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib")   







#define DOWNRESIZE 0 // 缩小

#define UPRESIZE   1 // 放大

#define HORAO      2 // 水平外凹

#define HORTU      3 // 水平外凸

#define LADDER     4 // 梯形变形

#define TRIANGLE   5 // 三角形变形

#define SSHAPE     6 // S形变形

#define WAVESHAPE  7 // 波浪形变形

#define Concentrated 8 //集中形变形

#define Scattered   9 // 散开形变形



#define RANGE     100 // 水平外凹或外凸的幅度

#define PI        3.1415926



using namespace std;

using namespace cv;



void MaxFrame(IplImage* frame)

{

	uchar* old_data = (uchar*)frame->imageData;

	uchar* new_data = new uchar[frame->widthStep * frame->height];



	int center_X = frame->width / 2;

	int center_Y = frame->height / 2;

	int radius = 400;

	int newX = 0;

	int newY = 0;



	int real_radius = (int)(radius / 2.0);

	for (int i = 0; i < frame->width; i++)

	{

		for (int j = 0; j < frame->height; j++)

		{

			int tX = i - center_X;

			int tY = j - center_Y;



			int distance = (int)(tX * tX + tY * tY);

			if (distance < radius * radius)

			{

				newX = (int)((float)(tX) / 2.0);

				newY = (int)((float)(tY) / 2.0);



				newX = (int) (newX * (sqrt((double)distance) / real_radius));

				newX = (int) (newX * (sqrt((double)distance) / real_radius));



				newX = newX + center_X;

				newY = newY + center_Y;



				new_data[frame->widthStep * j + i * 3] = old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 1];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 2];

			}

			else

			{

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3] =  old_data[frame->widthStep * j + i * 3];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =  old_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1];

				new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =  old_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2];

			}

		}

	}

	memcpy(old_data, new_data, sizeof(uchar) * frame->widthStep * frame->height);

	delete[] new_data;

}





void MinFrame(IplImage* frame)

{

	uchar* old_data = (uchar*)frame->imageData;

	uchar* new_data = new uchar[frame->widthStep * frame->height];



	int center_X = frame->width / 2;

	int center_Y = frame->height / 2;



	int radius = 0;

	double theta = 0;

	int newX = 0;

	int newY = 0;



	for (int i = 0; i < frame->width; i++)

	{

		for (int j = 0; j < frame->height; j++)

		{

			int tX = i - center_X;

			int tY = j - center_Y;



			theta = atan2((double)tY, (double)tX);

			radius = (int)sqrt((double)(tX * tX) + (double) (tY * tY));

			int newR = (int)(sqrt((double)radius) * 12);

			newX = center_X + (int)(newR * cos(theta));

			newY = center_Y + (int)(newR * sin(theta));



			if (!(newX > 0 && newX < frame->width))

			{

				newX = 0;

			}

			if (!(newY > 0 && newY < frame->height))

			{

				newY = 0;

			}



			new_data[frame->widthStep * j + i * 3] = old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3];

			new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 1];

			new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 2];

		}

	}

	memcpy(old_data, new_data, sizeof(uchar) * frame->widthStep * frame->height);

	delete[] new_data;

}



// 哈哈镜制作

int main( int argc, char** argv )

{

	IplImage* pImg; //声明IplImage指针

	IplImage* pImg1; //声明IplImage指针

	int i,j;

	int method = 0;

	CvSize size;

	double tmp;



	method = 8;

	//method = HORAO;



	//载入图像

	pImg = cvLoadImage( "lena.jpg", 1);

	cvNamedWindow( "Image", 1 );//创建窗口

	cvShowImage( "Image", pImg );//显示图像

	printf("imageSize: %d height: %d, width: %d, nChannels: %d\n", pImg->imageSize, pImg->height, pImg->width, pImg->nChannels);



	//MaxFrame(pImg);

	//MinFrame(pImg);



	switch(method)

	{

		// 图像缩小

	case DOWNRESIZE:

		size = cvGetSize(pImg);

		size.width = (size.width>>3)<<2; // 在OpenCV里边，widthStep必须是4的倍数，从而实现字节对齐，有利于提高运算速度。

		size.height =  size.height>>1;

		pImg1 = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1);

		printf("imageSize: %d height: %d, width: %d, nChannels: %d\n", pImg1->imageSize, pImg1->height, pImg1->width, pImg1->nChannels);

		for(i=0;i<pImg1->height;i++)

			for(j=0;j<pImg1->width;j++)

			{

				pImg1->imageData[i*pImg1->width+j] = pImg->imageData[i*2*pImg->width+j*2];

			}

			break;

			// 图像放大

	case UPRESIZE:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 水平外凹

	case HORAO:

		pImg1 = cvCreateImage( cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1);

		printf("imageSize: %d height: %d, width: %d, nChannels: %d\n", pImg1->imageSize, pImg1->height, pImg1->width, pImg1->nChannels);

		for(i=0;i<pImg1->height;i++)

		{

			tmp = RANGE*sin(i*PI/pImg1->height);

			for(j=tmp;j<pImg1->width-tmp;j++)

			{

				pImg1->imageData[i*pImg1->width+j] = pImg->imageData[i*pImg->width+(int)((j-tmp)*(pImg->width)/(pImg->width-2*tmp))];

			}

		}

		break;

		// 水平外凸

	case HORTU:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 梯形变形

	case LADDER:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 三角形变形

	case TRIANGLE:

		/* 添加代码 */

		break;

		// S形变形

	case SSHAPE:

		/* 添加代码 */

		break;

		// 波浪形变形

	case WAVESHAPE:

		/* 添加代码 */

		break;

	case Concentrated:

		MaxFrame(pImg);

		break;

	case Scattered:

		MinFrame(pImg);

		break;

	default:

		printf("no method support\n");

		break;

	}



	// 显示结果

	cvNamedWindow( "Image1", 1 );//创建窗口

	cvShowImage( "Image1", pImg );//显示图像



	cvWaitKey(0); //等待按键



	//销毁窗口 释放内存

	cvDestroyWindow( "Image" );//销毁窗口

	cvReleaseImage( &pImg ); //释放图像

	cvDestroyWindow( "Image1" );//销毁窗口

	cvReleaseImage( &pImg1 ); //释放图像



	return 0;



}

网上找的代码，凑活能用

顶

0 2015-02-22 08:37:21

只看TA 引用举报 #4 得分 30

Opencv 图像边缘拉伸需求如下图，需要将绿色点围成的区域（记做inside）到红色点围成的区域（记做outside）拉伸到蓝色点（图片中有两圈蓝点，本文以内圈蓝点为准）围成的区域（记做affine），并且绿色区域内部的图像保持不变，仅拉伸边缘区域，原图中红色区域以外的图像信息忽略。原理：将红点与绿点间的区域切分为多个三角形，记住srcTriangles，将蓝点与绿点间的区域也切分为多个三角形，记住dstTri

imWhiteee 本版专家分：49: 应该先进行人脸检测，然后进行人脸的缩放

0 2015-02-22 09:45:14

只看TA 引用举报 #5 得分 5

ly512014574 本版专家分：0: 不对啊，这个效果应该是类似网格放缩

0 2015-02-26 11:00:44

只看TA 引用举报 #6 得分 0

图像增强－自动灰阶（对比度）/线性拉伸原理转自：https://blog.csdn.net/qq_40711741/article/details/80502476代码转自：https://blog.csdn.net/u010684134/article/details/69246115?locationNum=11&amp;fps=1一、原理1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线...

⋅上海不是实行垃圾分类了吗？ ⋅自动驾驶汽车上路之前，先完善对应的交通事故处理的法律法规再说。 ⋅VC/MFC和VB6拒绝我回帖了！ 更多帖子 关注私聊空间博客 赵4老师 本版专家分：87215 状元 2017年总版技术专家分年内排行榜第一 榜眼 2014年总版技术专家分年内排行榜第二 探花 2013年总版技术专家分年内排行榜第三 进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十 2012年总版技术专家分年内排行榜第七: 使用3D Max将正常的照片贴图到边圆整过的四棱台上，再渲染。

0 2015-02-26 14:12:42

只看TA 引用举报 #7 得分 5

图像处理C语言(读入图像，直方图均衡化，灰度线性变化，灰度拉伸) 用C语言写的图像处理程序，包括读入8位图像，对图像进行直方图均衡化，灰度线性变化和灰度线性拉伸。

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注私聊空间博客 NexTor 本版专家分：1062

引用 2 楼 wangyaninglm 的回复:

主要还要添加一些线性插值的东西：
http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/17335477

你这个效果我还不太明白是怎么做到的，大家可以探讨一下

看代码的话，实现该效果的主要变换应该是void MaxFrame(IplImage* frame)函数中的

 

            int distance = (int)(tX * tX + tY * tY);

            if (distance < radius * radius)

            {

                newX = (int)((float)(tX) / 2.0);

                newY = (int)((float)(tY) / 2.0);

 

                newX = (int) (newX * (sqrt((double)distance) / real_radius));

                newX = (int) (newX * (sqrt((double)distance) / real_radius));

 

                newX = newX + center_X;

                newY = newY + center_Y;

 

                new_data[frame->widthStep * j + i * 3] = old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3];

                new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 1] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 1];

                new_data[frame->widthStep * j + i * 3 + 2] =old_data[frame->widthStep * newY + newX * 3 + 2];

            }

代码中标红的代码是不是有问题，为什么newX做两次变换，还是说第二个应该是newY的变换呀。
这两行代码不用newX，newY来写会比较易懂些吧，将newX，real_radius，newY还原为tX，radius，tY
newX = (int) ((int)((float)(tX) / 2.0) * (sqrt((double)distance) / (int)(radius / 2.0));
newY = (int) ((int)((float)(tY) / 2.0) * (sqrt((double)distance) / (int)(radius / 2.0));
则除2省去，
newX = (int) (tX* (sqrt((double)distance) / radius));
newY = (int) (tY * (sqrt((double)distance) / radius));
那么tX，tY的像素值是原图中tX，tY对应点进行距离比例拉伸后对应点的像素值吧

0 2015-02-27 11:26:01

只看TA 引用举报 #8 得分 5

灰度图像的直方均衡、线性变换与线性拉伸前些天本来打算用VC6.0 + opencv1.0去学习图像处理，但后来发现还是VS + opencv2以上版本做比较顺手，所以装了vs2015，配置了环境什么的（VS2015配置opencv3.1.0）。在把环境配置好后，我就上网学习了别人写的代码，自己也开始写写简单的代码练手。因为作业的要求，所以写了实现了灰度图像的直方均衡、线性变换与线性拉伸的程序。如果对上述几个概念不是很清楚可以参考下这篇

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0 2015-02-27 11:39:32

只看TA 引用举报 #9 得分 5

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⋅马的，删了贴分请还给我。 ⋅sql server 2000发布的问题 更多帖子 关注私聊空间博客 Cvsoftware 本版专家分：5: 楼主这种是不是叫做 image wraping ?

哥也实现了一种，不过与这个还是有点不同

0 2015-06-18 23:30:31

只看TA 引用举报 #10 得分 5

念苍生_君莫笑 本版专家分：386: image warping的方法更满足需求吧

0 2015-08-10 16:36:48

只看TA 引用举报 #11 得分 5

Camera预览图像拉伸修复Bug:现象:原生Camera调用,预览的图像出现拉伸.解决过程三大步骤: 首先根据机型获得一个最佳预览比例根据第一步的最佳预览比例设置好预览View的宽高 Camera.Parameter的一些相关设置按步骤:一 . 获取个最佳预览且Camera可支持的比例,如该项目针对的机型为640 x 480.二 . 通过上述比例进行给预览的View设定宽高. 获取当前机型屏幕宽高,分别赋值为mW

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楼主这种是不是叫做 image wraping ?

哥也实现了一种，不过与这个还是有点不同

上代码！

0 2015-08-10 20:17:57

只看TA 引用举报 #12 得分 0

IOS 播放雪花的两种方式(代码方式) 雪花效果

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只看TA 引用举报 #13 得分 0

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只看TA 引用举报 #16 得分 0

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求数字图形拉伸算法: 实际是一个播放器rnrn得到的数据如果直接播放大小是352×240（352*288...），想对数据扩展成为 704×576。rnrn使用YUY2格式，2个字节一个点。每行是 352×2字节，共240（288）行rnrn求算法。。rn

对比度拉伸代码对比度算法: 对比度拉伸 代码对比度算法 数字图像处理

leeihcy进,关于拉伸算法: 昨天连回了三个回复，准备回第四个的时候，csdn不让回了。所以这里另开一贴。讨论拉伸算法。rnrn已完成：rn 1. 窗口无边框、标题栏，但为了支持拉伸，附带了WS_THICKFRAME样式。rn 2. 利用9宫格将背景图分为9块，在抠掉透明色的时候为了加快效率，只去遍历背景图片9宫格中非中心区域（即四周8个区域），因为中心区域一般不需要透明处理，只需要对边框进行透明。结合CombineRgn函数得到窗口rgnrn请不要做这种假设。当然，如果只针对你自己开发的产品，你可以强制中间区域不透明。但要做到通用的算法。你不能做这种假设。rnrn 3. 通过SetWindowRgn设置窗口异形rn这步也对rnrn为了提高效率，有个很简单的方法：即使是不规则的窗口拉伸，在窗口上，也有部分区域是不变的。可以把这部分不变的保存起来。这样实时拉伸的时候，这部分就不需要重新计算。而正是这部分区域的重新计算，会消耗99%以上的时间。保存起来后，其实上就没有延时了。我自己用的笔记本的分辨率是1920*1200.应该是目前常用的最大分辨率了。在这种分辨率下工作，用我优化后的算法，几乎没有延时的。所以即使以后有更大的分辨率，应该也可以的。

九宫格图像（可拉伸、不变形）: 本课程主要介绍了iOS8中的核心绘图API，包括绘制直线、阴影、渐变、图像等。

图像直方图均衡化和图像一般的拉伸: 1. HE.h HE.c HE.h#ifndef _HE_H_ #define _HR_H_#ifdef __cplusplus extern "C" { #endif //直方图均衡化 int HE(unsigned char * data, int width, int height); //图像一般拉伸 int HETemp(unsigned char * data, int width,

如何对图像进行模拟拉伸，对图像采取应变为0.05的拉伸量进行处理？: -

提高图像的对比度，图像拉伸: #ifndef HISTOGRAM_H_ #define HISTOGRAM_H_ #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; class Histogram1D { private: int histSize[1]; fl

【图像处理】-004 图像灰度拉伸: 图像灰度拉伸 文章目录1 原理2 Matlab实现3 OpenCV实现4 效果 1 原理 图像灰度拉伸是改变图像对比度的一种方法，通过灰度映射，将原图中某一区段中的灰度值映射到另一灰度值，从而拉伸或压缩整个图像的灰度分布范围。 2 Matlab实现 clc; clear; close all; % 对灰度图进行灰度线性变换 ori_img = imread('../images/6.jpg'...

第六章 - 图像变换 - 图像拉伸、收缩、扭曲、旋转[1] - 仿射变换(cvWarpAffine): 拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性建模，利用cvWarpAffine解决密集映射，用cvTransform解决稀疏映射。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个透视变换可以将矩阵转变成梯形。当然，平行四边形也是

关于图片拉伸的几种方法总结: 系统至ios6之后，关于图片拉伸的方法已经扩展至3个函数： 1.ios4提供的方法： - (UIImage *)stretchableImageWithLeftCapWidth:(NSInteger)leftCapWidth topCapHeight:(NSInteger)topCapHeight 这个函数是UIImage的一个实例函数，它的功能是创建一个内容可拉伸，而边

VB OLE图像对象拉伸实例.rar: VB OLE图像对象拉伸实例，改变richtextbox中索引(从0开始)为index的oleobject的dwFlags，如果index小于等于-1，则应用于全部对象，删除当前的oleobject，只所以不用selstart之类的属性控制，是因为ReObject.cp是基于字节的

v4l2采集视频，图像被纵向拉伸: 我在做一套视频系统，之前用同轴摄像头模组都很正常，现在公司买了一款FIREFLY 6S摄像机。用这个摄像机采集的图像总是被纵向拉伸，拍到的东西会显得很高。我是在linux下做的开发，使用v4l2采集视频。有没有高人可以帮忙解决一下这个问题，拖了很久了。

H5图像扭曲、自由拉伸实现代码: canvas+javascript+openGL对图片进行自由拉伸，变形。

实现256色图像的对比度拉伸: 这段代码可以实现256彩色图像的对比度的拉伸

请问在VB.NET中如何改变拉伸图像: 我用bitmap从文件中读入图片rn想把它拉伸充满整个屏幕，该怎么作呢

第六章 - 图像变换 - 图像拉伸、收缩、扭曲、旋转[2] - 透视变换(cvWarpPerspective): 透视变换（单应性？）能提供更大的灵活性，但是一个透视投影并不是线性变换，因此所采用的映射矩阵是3*3，且控点变为4个，其他方面与仿射变换完全类似，下面的例程是针对密集变换，稀疏图像变换则采用cvPerspectiveTransform函数来处理。 ---------------------------------------------------------------------------

灰度图像拉伸方法: 方法原理： 1.找到该灰度图像灰度值的最大值(max_value)和最小值(min_value) 2.确定拉伸后的灰度范围HistogramStrench_min~HistogramStrench_max 3.遍历灰度图像(image)得到拉伸后的灰度图像 公式如下: image[i] = HistogramStrench_min + (((image[i] - min_value) *

图像旋转和拉伸: 　　图像旋转和拉伸　　图像的旋转和拉伸通常是通过在DrawImage中指定destPoints参数来实现，destPoints包含对新的坐标系定义的点的数据。图7.18说明了坐标系定义的方法。　　从图中可以看出，destPoints中的第一个点是用来定义坐标原点的，第二点用来定义X轴的方法和图像X方向的大小，第三个是用来定义Y轴的方法和图像Y方向的大小。若destPoints定义的新坐标系中两轴方

数字图像处理对比度拉伸: 实验题目: 根据下图参考数据和图像，编程实现数字图像的对比度拉伸。实验分析: 根据上图，可得：我们只要把图形中灰度值为28-75的像素点修改灰度值即可以完成本次实验。可以先找出28，75的纵坐标，根据两点式求出该范围内的直线方程。如设两点坐标为（x0,y1）,(x1,y1),则斜率为(y1-y0)/(x1-x0)。实验程序: lab1.m function l

图像拉伸马赛克的处理方法？来者有分。: 如何解决图像因为拉伸所造成的马赛克现象。就如低分辨率的图片放到高分辨率下全屏时，图像效果很差，明显得颗粒状。有什么办法可以让其看得清晰一些，颗粒的边界模糊一些？

JavaScript能否实现图像拉伸变形？: 服务器端有JPEG图片，能否用JAVASCRIPT拉伸到指定大小后输出？rn或者，在用户端上传的图片，能否用JavaScript变形后再保存到服务器？

如何实现图像的拉伸、居中、平铺: 山寨个桌面属性rn1、如何才能用combobox实现图像的拉伸、居中、平铺rn2、combobox变成选颜色的样子。。参见属性--桌面---颜色rn江湖救急999

高分求助一个函数--拉伸图像！: 给一位图，再给四个角坐标，要求把位图拉伸或压缩在这四个坐标确定的平行四边型之内，并且显示出来，平行四边型之外的背影不受影响！

matlab 实现图像的二值化、对比度拉伸变化: 一、将一幅图像转化为二值图像,可以使用如下函数： BW = im2bw(I, level) %输出像素点小于level的像素，I是代表图像的变量，level是阈值，level属于[0 1]. BW = im2bw(RGB, level)%将RGB彩色图像转换为二值图像，转换过程中先转化为灰度图像，再转换为二值图像 二值图像：取值只有0和1的逻辑数组（logical型的数组）。如果是一个

OC_图片拉伸的几种方式（拉伸、切片）: OC_图片拉伸的几种方式（拉伸、切片）

iOS图片拉伸技巧: 纵观移动市场，一款移动app，要想长期在移动市场立足，最起码要包含以下几个要素：实用的功能、极强的用户体验、华丽简洁的外观。华丽外观的背后，少不了美工的辛苦设计，但如果开发人员不懂得怎么合理展示这些设计好的图片，将会糟蹋了这些设计，功亏一篑。比如下面张图片，本来是设计来做按钮背景的： button.png，尺寸为：24x60 现在我们把它用作为按钮背景，按钮尺寸是150x50： //

图像数据的拉伸显示: 1，本文主要是对float 类型的图像数据，进行的拉伸（拉伸到0-255）显示，用到opencv 库// 本程序输入一个src float 类型的数据，经过数据的拉伸显示为图片，用到opencv 库中的显示 // CV_32FC1 * n 维度的数据显示其中的一维 // src 为 CV_32FC1 // src 为float 类型的buffer 数据 // width src 的宽 // hei

利用windows画图工具进行图片拉伸: 项目背景：利用线阵相机采集的设备图片，由于速度没有匹配好，导致图片变形。由于知道设备的长宽比，因此，可结合windows的画图工具以及简单的几行python脚本，实现对图片的拉伸。采集到的原图如下：通过查询设备厂商的信息，得知该设备的长宽是450×260，因此只需要知道该设备在图片中的像素位置，即可计算出拉伸比例。python代码如下： from __future__ import...

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我们是很有底线的

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