我正在尝试使用OpenCV将分辨率为2048x2048的图像划分为较小的图像,用于某些*像素,该像素的分辨率为90x90。后来在那些较小的图像上,我想用foveation。我在foveation上跟随这个例子一个图像,但是python我正在使用C ++。
Mat mask = Mat::ones(Size(90,90), CV_8UC1) * 255;
circle(mask, CvPoint(45,45), 30, 0, -1);
Mat out; // = Mat::ones(Size(90,90), CV_32FC1) * 0;
distanceTransform(mask, out, CV_DIST_L2, CV_DIST_MASK_PRECISE);
int scale_factor = 10;
Mat filtered = outputImage.clone();
Mat img_float;
filtered.convertTo(img_float,CV_32F,1,0);
for(int k = 0; k < 90; k++){ // y
for(int l = 0; l < 90; l++){ // x
if(out.at<float>(k,l) == 0.0) continue;
float mask_val = ceil(out.at<float>(k,l)/scale_factor);
if(mask_val <= 3) mask_val = 3;
int beginx = l - int(mask_val/2);
if (beginx < 0)
beginx = 0;
int beginy = k - int(mask_val/2);
if (beginy < 0)
beginy = 0;
int endx = l+int(mask_val/2);
if (endx >= 90)
endx = 90-1;
int endy = k+int(mask_val/2);
if (endy >= 90)
endy = 90-1;
int num = 0;
float total = 0;
for (int a = beginx; a < endx; a++){
for(int b = beginy; b < endy; b++){
num ++;
total += img_float.at<float>(a,b);
}
}
filtered.at<float>(k,l) = (total/num);
}
}
namedWindow( "Display window", WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( "Display window", filtered );
waitKey(0);
imwrite( ss.str(), filtered, compression_params );
在这里的另一个问题中我读到,不是使用3或5作为distanceTransform中的参数,我应该使用CV_DIST_MASK_PRECISE。
问题是我的Mat out有时是黑色的,有时是白色的圆圈,但它无法在代码中保存或使用。
结果如下:
但是当我使用python脚本时,我没有遇到问题:
规格:
OpenCV ver。 3.0.0
*我说过一些像素,大约300万像素。
编辑
这是代码的其余部分。问题中的这一部分在保存裁剪图像之前就已经出现了。
http://pastebin.com/49rLhDcF
Mat outputImage = temp(Rect(lx,ty,abs(rx - lx),abs(by-ty)));
ps:因为有很多像素,在生成大量图像后,我得到分段错误(核心转储)。我知道这与记忆有关,我正在尝试修复它,但我也想听听你的意见。
答案 0 :(得分:0)
问题解决了,
我只是添加这一行。
我使用高斯模糊来平滑整个画面,然后我复制了原始像素的值以预先形成我想要的效果。
for(int j = 0; j < pixels_gray.size(); j++) {
int x = pixels_gray[j].x;
int y = pixels_gray[j].y;
int lx = pixels_gray[j].lx;
int rx = pixels_gray[j].rx;
int ty = pixels_gray[j].ty;
int by = pixels_gray[j].by;
Mat outputImage = image_original( Rect(lx, ty, abs(rx - lx), abs(by-ty)));
Mat mask = Mat::ones(Size(90,90), CV_8UC1) * 255;
CvPoint c = cvPoint(45, 45);
circle(mask, c, 30, 0, -1);
Mat smooth;
for (int i=1; i<11; i=i+2){
GaussianBlur( outputImage, smooth, Size( i, i ), 0, 0 );
}
for(int my = 0; my < 90; my++){
for(int mx = 0; mx <90; mx++){
Scalar colour = mask.at<uchar>(Point(mx, my));
if(colour.val[0]==255) continue;
smooth.at<Vec3b>(my,mx)[0] = outputImage.at<Vec3b>(my,mx)[0];
smooth.at<Vec3b>(my,mx)[1] = outputImage.at<Vec3b>(my,mx)[1];
smooth.at<Vec3b>(my,mx)[2] = outputImage.at<Vec3b>(my,mx)[2];
}
}
stringstream ss;
ss << dir << "gray_" << y << "_" << x << ".png";
imwrite( ss.str(), smooth, compression_params );
}