openCV代码在vc++中实现图片缩放功能

参考如下：

用vc6新建一个win32控制台程序；

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功能：实现加载jpg，并进行缩放显示

开发环境: winXP + vc6 + openCV10

头文件路径:

D:\opensource\opencv10\cv\include

D:\opensource\opencv10\cxcore\include

D:\opensource\opencv10\otherlibs\highgui

lib文件目录:

D:\opensource\opencv10\lib

用到的lib文件: cxcorelib cvlib highguilib

/

#include <stdioh>

#include <cvh>

#include <highguih>

#include <mathh>

int main(int argc, char argv[])

{

const char imgName[] = {"源图像", "缩放后图像"};

IplImage src = 0; //源图像指针

IplImage dst = 0; //目标图像指针

float scale = 05f; //缩放倍数为0618倍

CvSize dst_cvsize; //目标图像尺寸

if ( argc == 2 && (src = cvLoadImage(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED)) != 0 )

{

}

else

{

src = cvLoadImage("3jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

if(!src)

{

printf("Load source image failed, please check!\n");

return -1;

}

}

dst_cvsizewidth = (int)(src->width scale); //目标图像的宽为源图象宽的scale倍

dst_cvsizeheight = (int)(src->height scale); //目标图像的高为源图象高的scale倍

dst = cvCreateImage( dst_cvsize, src->depth, src->nChannels); //构造目标图象

// cvResize(src, dst, CV_INTER_LINEAR); //缩放源图像到目标图像

cvResize(src, dst, CV_INTER_CUBIC); //缩放源图像到目标图像

cvNamedWindow(imgName[0], CV_WINDOW_AUTOSIZE); //创建用于显示源图像的窗口

cvNamedWindow(imgName[1], CV_WINDOW_AUTOSIZE); //创建用于显示目标图像的窗口

cvShowImage(imgName[0], src); //显示源图像

cvShowImage(imgName[1], dst); //显示目标图像

cvWaitKey(-1); //等待用户响应

cvReleaseImage(&src); //释放源图像占用的内存

cvReleaseImage(&dst); //释放目标图像占用的内存

cvDestroyWindow(imgName[0]);

cvDestroyWindow(imgName[1]);

return 0;

}

由于有些输出的图像与输入图像相比，大小深度和通道数目都不一样，所以不能使用输出图像覆盖输入图像的方法。有几个封装好的函数在这方面很有用，它们包含了为输出图像分配内存的工作，也同时包含了图像处理等变换。

首先对原RGB图像进行灰度处理。

然后利用cvPyrDown()创建一幅高度宽带均为输入图像一半尺寸的图像。

最后利用Canny边缘检测输出一个单通道（灰度级）图像。

环境：WIN7 32bits+VS2010+OpenCV220

代码如下：

#include "stdafxh"

#include "cvh"

#include <cxcoreh>

#include <highguih>

//第一个函数：缩放处理函数

IplImagedoPyrDown(IplImagein,int filter=IPL_GAUSSIAN_5x5){

assert(in->width%2==0 && in->height%2==0);//确认长宽像素是偶数（否则无法缩放一半）

IplImage out=cvCreateImage(

cvSize(in->width/2,in->height/2),

in->depth,

in->nChannels

);//创建新图像，长宽各一半，同深度，同通道数

cvPyrDown(in,out);

return(out);

};

//第二个函数：Canny边缘检测

IplImage doCanny(IplImage in,double lowThresh,double highThresh,double aperture){

if(in->nChannels!=1)

return(0);//Canny只能处理灰度图

IplImage out = cvCreateImage(

cvGetSize( in ),

in->depth, //IPL_DEPTH_8U,

1);

cvCanny( in, out, lowThresh, highThresh, aperture );

//函数的第二及第三个参数为两个阈值。小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割

return( out );

};

int main( int argc, char argv ){

cvNamedWindow("Example RGB", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvNamedWindow("Example Gray", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvNamedWindow("Example Pyr", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvNamedWindow("Example Canny", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

IplImage img_rgb = cvLoadImage("cubejpg");//载入原RBG图

IplImage out;

cvShowImage("Example RGB",img_rgb );//显示原RBG图

out = cvCreateImage( cvSize( img_rgb->width,img_rgb->height ), img_rgb->depth, 1);

cvCvtColor(img_rgb, out ,CV_BGR2GRAY);//把载入图像转换为灰度图

cvShowImage("Example Gray", out );//显示灰度图

out = doPyrDown( out );

out = doPyrDown( out );//执行两次缩小处理

cvShowImage("Example Pyr", out );//显示缩小图

out = doCanny( out, 10, 100, 3 );//进行Canny边缘检测

cvShowImage("Example Canny", out );//显示canny边缘检测图

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage( &out);//通过每个独立独立阶段处理图像，简化了流程

cvDestroyWindow("Example Gray");

cvDestroyWindow("Example Pyr");

cvDestroyWindow("Example Canny");

}

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