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一、resize（缩放）二、filp（翻转）三、裁剪四、拼接
一、resize（缩放）
void cv::resize(
cv::InputArray src, // 输入图像
cv::OutputArray dst, // 输出图像
cv::Size dsize, // 目标图像尺寸
double fx = 0, // 沿水平轴的缩放因子
double fy = 0, // 沿垂直轴的缩放因子
int interpolation = INTER_LINEAR // 插值方法
);
interpolation：插值方法，用于确定如何处理图像的像素值。常见的插值方法有：
cv::INTER_NEAREST：最近邻插值，使用离目标位置最近的像素值。
cv::INTER_LINEAR：双线性插值（默认），使用目标位置附近的四个像素值进行加权平均。
cv::INTER_CUBIC：双三次插值，在 INTER_LINEAR 基础上更加平滑，但计算成本更高。
cv::INTER_LANCZOS4：Lanczos 插值，通过 sinc 函数进行插值，可获得更好的质量和抗锯齿效果。
注：调整 dsize 参数或缩放因子 fx 和 fy 都可以控制图片大小变化，选择一个即可，另一个设定为0，如： cv::Mat out0, out1; cv::resize(img, out0, cv::Size(520, 520), 0, 0); // 调整为520*520大小 cv::resize(img, out1, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5); // 调整为原图的0.5倍 cv::resize(img, out1, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5); // 调整为原图的2倍 二、filp（翻转） void cv::flip( cv::InputArray src, // 输入图像 cv::OutputArray dst, // 输出图像 int flipCode // 翻转模式 ); 常见的翻转模式有： 0：沿 x 轴翻转（水平翻转）。 1：沿 y 轴翻转（垂直翻转）。 -1：同时沿 x 和 y 轴翻转（水平和垂直翻转）。 //cv::Mat img_x, img_y, img_xy; //cv::flip(img, img_x, 0); // 沿x轴 //cv::flip(img, img_y, 1); // 沿y轴 //cv::flip(img, img_xy, -1); // 中心对称 三、裁剪在 OpenCV 中，裁剪的常用方式有两种：cv::Rect 或 数组索引 cv::Range。 cv::Rect是定义裁剪区域的左上角坐标 (x, y) 和区域的宽度和高度。cv::Range是指定行或列的范围，以及像素之间的步长 cv::Mat image = cv::imread("input.jpg"); int x = 100; // 裁剪区域左上角的 x 坐标 int y = 100; // 裁剪区域左上角的 y 坐标 int width = 200; // 裁剪区域的宽度 int height = 150; // 裁剪区域的高度 //1、使用cv::Rect cv::Rect roi(x, y, width, height); cv::Mat croppedImage = image(roi); //2、使用数组索引 cv::Mat croppedImage = image(cv::Range(y, y + height), cv::Range(x, x + width));通常，对一张图片进行裁剪时，采用的是网格裁剪的方法来固定每一小张裁剪图片的大小。下面是一个简单示例： cv::Mat img = cv::imread("C:/Users/Opencv/temp/lena.png", 0); int rows = 2; // 网格行数 int cols = 2; // 网格列数 int grid_w = img.cols / cols; // 每个网格的宽度 int grid_h = img.rows / rows; // 每个网格的高度 int n = 0; for (int i = 0; i // 计算当前网格的左上角坐标 int src_x = j * grid_w; int src_y = i * grid_h; // 裁剪当前网格 cv::Rect roi(src_x, src_y, grid_w, grid_h); cv::Mat gridImg = img(roi); // 保存 string filename = "grid_" + to_string(n) + ".png"; cv::imwrite(filename, gridImg); ++n; } }
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