OpenCV像素化算法

Question

所有人。

我想知道我正在研究的像素化算法是否有任何改进。

该算法是在C++中使用OpenCV库编写的，其工作方式如下：

• 稍微增加垫的对比度；
• 使用nearest-neighbor interpolation；将Mat调整为其大小的D%
• 调整Mat的大小回到原来的大小，也使用nni；

D =密度，函数的一个参数

有什么办法让结果看起来更好吗？

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;
}

Answer 1

两年零9个月后，但我认为值得分享的是，我用来对图像进行像素化的方法是：

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，你就可以选择每一个奇数像素(大小变量)，并以与选择的像素颜色相同的颜色对其邻接进行修改。

注意到这并不能处理边缘，但是您可以理解这个算法

这里我留下了一些参数为1(无)、7(中等)和21(非常)的图片。为了改进，您可以选择“大小”var来改变抽象参数的函数和图像的大小。好吧，希望它能帮上忙，甚至迟了3年！