OpenCV图像算法怎么实现图像切分图像合并

OpenCV图像算法怎么实现图像切分图像合并

本篇内容介绍了“OpenCV图像算法怎么实现图像切分图像合并”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

将一张图片切分成多个小图片并将小图片合并为原图

最近用到一个功能，需要将一张原图切分成多个小图像，然后对小图像进行处理，处理之后再将其整合成一张大图像。达到对原图进行处理的目的，这样做的好处是将一个大任务划分为多个小任务，分别进行处理以节约时间（当然需要多线程进行协助，效果才会更明显）。

下面，就以2个模块进行介绍

图像切分

/*  图像切分（我是按列进行切分的，按照行也是同样的原理。亦或是按块）  核心代码如下:  */  //用于存储切分后的小图像  vector<Mat> imgs;  //src:待切分原图像 splitCols:切分的每个小图像列数  void imgSplit(Mat src,int splitCols)  {  	//设置分割后图像存储路径  	string outpath = ".\split\";  	int col = src.cols, row = src.rows;  	//切分后图像数量  	int sum = 0;  	//被整除  	if ((col%num == 0))  	{  		sum = col / num;  		//迭代器ceil_img存储子图像  		//vector<Mat> ceil_img;  		//迭代器name存储子图像的名字，从0到m*n-1  		vector<int> name;  		for (int i = 0; i < sum; i++)  		{  			name.push_back(i);  		}  		Mat image_cut, roi_img, tim_img;  		//存储完整图像  		for (int i = 0; i < sum; i++)  		{  			Rect rect(i*num, 0, num, row);  			image_cut = Mat(src, rect);  			roi_img = image_cut.clone();  			imgs.push_back(roi_img);  		}  		//写入到指定文件夹  		for (int i = 0; i < sum; i++)  		{  			imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]);  		}  	}  	else //不能整除  	{  		sum = col / num + 1;  		//迭代器ceil_img存储子图像  		//vector<Mat> ceil_img;  		//迭代器name存储子图像的名字，从0到m*n-1  		vector<int> name;  		for (int i = 0; i < sum; i++)  		{  			name.push_back(i);  		}  		Mat image_cut, roi_img, tim_img;  		//存储完整图像  		for (int i = 0; i < sum - 1; i++)  		{  			Rect rect(i*num, 0, num, row);  			image_cut = Mat(src, rect);  			roi_img = image_cut.clone();  			imgs.push_back(roi_img);  		}  		//留余图像(因为有时候原图像总列数不能被整除，但又不能有损原图）  		Rect rect((sum - 1)*num, 0, col%num, row);  		image_cut = Mat(src, rect);  		roi_img = image_cut.clone();  		imgs.push_back(roi_img);  		//写入到指定文件夹  		for (int i = 0; i < sum; i++)  		{  			imwrite(outpath + to_string(long long((name[i]))) + ".jpg", imgs[i]);  		}  	}  }

图像合并

/*  图像合并  只要学会合并两幅图像，那么多幅图像合并就不在话下了  */  //按列合并两幅图像  Mat mergeCols(Mat src1, Mat src2)  {  	int totalCols = src1.cols + src2.cols;  	Mat dst(src1.rows, totalCols, src1.type());  	Mat submat = dst.colRange(0, src1.cols);  	src1.copyTo(submat);  	submat = dst.colRange(src1.cols, totalCols);  	src2.copyTo(submat);  	return dst;  }  //多幅图像合并  void imgMerge()  {  	int imgSum = imgs.size();  	Mat dst = imgs[0];  	for (int i = 1; i < imgSum; i++)  	{  		dst = mergeCols(dst, imgs[i]);  	}  }

验证

执行下面代码可以验证（当然，你要根据自己的需求进行个别修改，比如切分后图像保存路径这些细节）

void split_mergeRun()  {  	Mat src = imread("img.jpg");  	imgSplit(src, 100);  	imgMerge();  }

“OpenCV图像算法怎么实现图像切分图像合并”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注高防服务器网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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