DevC++ easyx 从图片放缩理解双线性插值意义

2023-12-28 21:52

本文主要是介绍DevC++ easyx 从图片放缩理解双线性插值意义,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

很久就想实现的一个功能,图片能够拖动,图片能够通过视口局部显示,但是图片放大缩小还是解决。

于是心心念念半年过去了。

恰逢校园地图大作业,按意思来说是可视化,想着能不能改改代码,搓一个地图,然后实现放大缩小。

功夫不负有心人

找到上古传说,感谢大哥:

【图像缩放】基于双线性插值算法的图像缩放函数_easyx吧_百度贴吧 (baidu.com)

 但是只有纯粹的算法和一个函数,需要更好适配鼠标滚轮的话,还得现找,就又尝试找鼠标滚轮,翻出来代码,原来easyx图形库还是内置了这个的。

如何用鼠标滚轮实现绘图窗口的缩放呢 - CodeBus

然后去了解大哥用的处理图像的算法,但是现在还是一点也不明白,只能说是图片像素是固定的屏幕的像素只能是0.02毫秒长宽,但是图片放大,原来的一个像素就能表示的图片,现在需要四个像素来表示,那么像素要怎么选择颜色。

另一个是缩小,原来一个像素点了,但是图片缩小了,一个像素顶原来的四个像素,如何确定这个像素的颜色,同样也是问题。

而插值法,简单来说,就是在两个数据中间猜一个数据。这样描述起来就是无中生有了一个新像素。对应放大。

另一种缩小,两个数据中间猜一个,去替换这两个数据中间的一堆数据,以一当百。对应缩小。

目前理解程度就是这样。

至于双线性,就是x方向补上像素,对应x方向拉伸,拉伸完,再往y方向拉伸,补充像素。

而这样的结果却是x会插值两次,然后y插值一次。如下面链接的图。

后来瞪图才明白,x插值其实是形成了矩形,y需要确定一个区间,这样才能在矩形的中心插入像素。替代去整个矩形。这样面积就缩小了,整个矩形的信息就拿中心插值产生的像素代替了。

这样原图有多少个矩形,新图就有多少个像素。正好信息一一对应,一个矩形丢失其他像素的信息,拿中心插值产生的像素代替矩形。

详解理解自:

图像处理+双线性插值法_双线性插值计算任意位置处的灰度值-CSDN博客

 不多说,上代码。

#include <graphics.h>
#include <iostream>
#include <graphics.h>
#include <conio.h>
//#include"BIA_ZoomImage.h"void ZoomImage(IMAGE* P,IMAGE* Q,double ZoomRate,bool HighQuality=false,double ZoomRate2=0) {//不填写第二缩放参数则默认和第一相等if(ZoomRate2==0)ZoomRate2=ZoomRate;//根据缩放比率设定目标图像大小P->Resize((int)(Q->getwidth()*ZoomRate),(int)(Q->getheight()*ZoomRate2));//分别对原图像和目标图像获取指针DWORD* M=GetImageBuffer(P);DWORD* N=GetImageBuffer(Q);//选择高质量则使用双线性插值算法if(HighQuality) {for(int i=0; i<P->getheight(); i++) {for(int j=0; j<P->getwidth(); j++) {//求出目标图像对应像素点在原图的浮点坐标并取整int X_=(int)((j+0.5)/ZoomRate-0.5);int Y_=(int)((i+0.5)/ZoomRate2-0.5);//根据取整坐标求A1(X,Y), A2(X+1,Y), A3(X,Y+1), A4(X+1,Y+1)即浮点坐标临近4个点的颜色平均值。M[j+i*P->getwidth()]=RGB((GetRValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,(GetGValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,(GetBValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4);}}} else//选择低质量则按常规方法缩放{for(int i=0; i<P->getheight(); i++)for(int j=0; j<P->getwidth(); j++)//根据目标图像像素点位置逆推算原图像像素点赋值M[j+i*P->getwidth()]=N[(int)(j/ZoomRate)+(int)(i/ZoomRate2)*Q->getwidth()];}
}int main() {initgraph(1640, 1480);IMAGE p(1200,1000);IMAGE b(500,400);cleardevice();SetWorkingImage(&p);setbkcolor(BLUE);cleardevice();circle(320, 240, 100);ZoomImage(&b,&p,0.9,0,0);
//	把p放缩到b里面,0.9小于1,所以是缩小了的p。SetWorkingImage();putimage(0,0,&b);ExMessage msg;double t=1;while(1) {
//	m=getmessage();if (peekmessage(&msg, EM_MOUSE)) {if (msg.message == WM_MOUSEWHEEL) {
//				鼠标滚轮滚动的话 if (msg.wheel > 0) {t+=0.1;
//					放大} else {t-=0.1;
//					缩小}ZoomImage(&b,&p,t,0,0);SetWorkingImage();setbkcolor(BLACK);cleardevice();putimage(0,0,&b);fillrectangle(300,600,500,800);}}}getch();closegraph();return 0;
}

贴吧上古传说,代码自大哥的百度网盘而来。

【图像缩放】基于双线性插值算法的图像缩放函数_easyx吧_百度贴吧 (baidu.com) 

#ifndef ZOOM_H
#define ZOOM_Hvoid ZoomImage(IMAGE* P,IMAGE* Q,double ZoomRate,bool HighQuality=false,double ZoomRate2=0)
{//不填写第二缩放参数则默认和第一相等if(ZoomRate2==0)ZoomRate2=ZoomRate;//根据缩放比率设定目标图像大小P->Resize((int)(Q->getwidth()*ZoomRate),(int)(Q->getheight()*ZoomRate2));//分别对原图像和目标图像获取指针DWORD* M=GetImageBuffer(P);DWORD* N=GetImageBuffer(Q);//选择高质量则使用双线性插值算法if(HighQuality){for(int i=0;i<P->getheight();i++){for(int j=0;j<P->getwidth();j++){//求出目标图像对应像素点在原图的浮点坐标并取整int X_=(int)((j+0.5)/ZoomRate-0.5);int Y_=(int)((i+0.5)/ZoomRate2-0.5);//根据取整坐标求A1(X,Y), A2(X+1,Y), A3(X,Y+1), A4(X+1,Y+1)即浮点坐标临近4个点的颜色平均值。M[j+i*P->getwidth()]=RGB((GetRValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetRValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetRValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,(GetGValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetGValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetGValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4,(GetBValue(N[X_+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+Y_*Q->getwidth()])+GetBValue(N[X_+(Y_+1)*Q->getwidth()])+GetBValue(N[(X_+1)+(Y_+1)*Q->getwidth()]))/4);}}}else//选择低质量则按常规方法缩放{for(int i=0;i<P->getheight();i++)for(int j=0;j<P->getwidth();j++)//根据目标图像像素点位置逆推算原图像像素点赋值M[j+i*P->getwidth()]=N[(int)(j/ZoomRate)+(int)(i/ZoomRate2)*Q->getwidth()];}
}#endif

 

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