实现multbandblend-低调大师

实现multbandblend

2016-06-04 559

一、首先实现 laplacian金字塔的分割和重构

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

#include <vector>

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>

#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

Mat src = imread("Lena.jpg");

src.convertTo(src,CV_32F,1.0/255);

imshow("src",src);

/*src.convertTo(src,CV_32F,1/255);*/

Mat src2= src.clone();

Mat dst;

Mat lastmat;

vector<Mat> vecMats;

Mat tmp;

for (int i=0;i<4;i++)

{

pyrDown(src2,src2);

pyrUp(src2,tmp);

resize(tmp,tmp,src.size());

tmp = src - tmp;

vecMats.push_back(tmp);

src = src2;

}

lastmat = src;

//重建

for (int i=3;i>=0;i--)

{

pyrUp(lastmat,lastmat);

resize(lastmat,lastmat,vecMats[i].size());

lastmat = lastmat + vecMats[i];

}

imshow("dst",lastmat);

waitKey();

return 0;

}

使用工具比对也是完全一样的

二、实现每个金字塔层面的linearblend

还有许多需要优化的地方，并且应该去寻找知识的支持。

目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/649567

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实现LUT

//实现LUT查找表 #include"stdafx.h" #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> usingnamespacestd; usingnamespacecv; voidcolorReduce(Mat&image,intdiv=64){ Matlookup(1,256,CV_8U); for(inti=0;i<256;i++) lookup.at<uchar>(i)=256-i; LUT(image,lookup,image); } int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { Matsrc=imread("banner2.bmp"); imshow("src",src); colorReduce(src); imshow("dst",src); waitKey(); return0; } 效果是很简单的。其实我认为这是提供了一种模块化的解决问题的办法。因为同样的结果，我即使不适用函数也是可以来实现了。 LUT方法用于解决离散的像素装换的问...

2016-06-05

716

//openmptest的测试程序 // #include"stdafx.h" voidTest(intn){ for(inti=0;i<10000;i++) { intj=0; j=j+1; } printf("%d",n); } int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { for(inti=0;i<10;i++) { Test(i); } getchar(); return0; } 而开启openmp 代码 //openmptest的测试程序 // #include"stdafx.h" voidTest(intn){ for(inti=0;i<10000;i++) { intj=0; j=j+1; } printf("%d",n); } int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { for(inti=0;i<10;i++) { Test(i); } getchar(); return0; } 速度更快。在最简单的层次上，openmp提供了粗颗粒的并行算法。一直以来，我都在寻找图像处理的加速算法，...

2016-06-05

608

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