Масштабирование и поворот изображения в C / C ++

Нет простого способа добиться этого. Ни масштабирование, ни вращение не являются тривиальными процессами.

Поэтому рекомендуется использовать библиотеку 2D-изображений. Идея Magick ++ может быть идеей, но есть и другие.

Есть много способов масштабировать и вращать изображения. Самый простой способ масштабирования:

dest[dx,dy] = src[dx*src_width/dest_width,dy*src_height/dest_height]

но это дает блочные эффекты при увеличении размера и потерю деталей при уменьшении размера. Есть способы улучшить внешний вид результатов, например, билинейной фильтрацией.

Для поворота местоположение src-пикселя можно рассчитать с помощью матрицы поворота:

sx,sy = M(dx,dy)

где M - матрица, которая отображает целевые пиксели на исходное изображение. Опять же, вам нужно будет выполнить интерполяцию, чтобы получить неблочные результаты.

Но существует множество доступных библиотек, если вы не хотите углубляться в математику обработки изображений.

Что вы делаете, так это сопоставляете набор входных точек с набором выходных точек. Первая часть проблемы - определить отображение для изменения размера или поворота; вторая часть предназначена для обработки точек, которые не лежат точно на границе пикселя.

Сопоставление для изменения размера очень просто:

x' = x * (width' / width)
y' = y * (height' / height)

Составить карту для вращения немного сложнее.

x' = x * cos(a) + y * sin(a)
y' = y * cos(a) - x * sin(a)

Метод определения значения пикселей, лежащих за пределами сетки, называется интерполяцией. Существует множество таких алгоритмов, различающихся по скорости и качеству конечного изображения. Некоторые из них в порядке возрастания качества / времени - это ближайший сосед, билинейный, бикубический и фильтр Sinc.

Вы хотите делать грязную работу самостоятельно или можете ImageMagick сделать это за вас?

Дублирование или отбрасывание пикселей - не лучший метод изменения размера изображения, поскольку результаты покажут пикселизацию и неровности. Для достижения наилучших результатов вам следует пересчитать изображение, чтобы получить более гладкий вид. Существует множество методов передискретизации, например билинейный, бикубический, метод Ланцоша и т. Д.

Взгляните на функцию Resamples wxWidgets. Он работает со всеми видами изображений, не только в оттенках серого, но вы должны иметь возможность адаптировать его к своим потребностям. Также есть код передискретизации из VirtualDub. Google Codesearch может выявить больше связанного кода.

РЕДАКТИРОВАТЬ: ссылки выглядят нормально в предварительном просмотре, но не работают при публикации. Это странно. Перейдите в google codesearch и запросите «wxwidgets resamplebicubic» и «virtualdub resample» соответственно, чтобы получить те же результаты.

Об этом еще не упоминалось, поэтому я отмечу, что OpenCV имеет функции для масштабирования и поворота изображений, а также огромное количество других утилит. Он может содержать много функций, которые не имеют отношения к вопросу, но его очень легко настроить и использовать для подобной библиотеки.

Вы можете попробовать реализовать подобные преобразования вручную, но простой подход к масштабированию и повороту обычно приводит к значительной потере деталей.

Используя OpenCV, масштабирование можно сделать так:

float scaleFactor = 0.68f;
cv::Mat original = cv::imread(path);
cv::Mat scaled;
cv::resize(original, scaled, cv::Size(0, 0), scaleFactor, scaleFactor, cv::INTER_LANCZOS4);
cv::imwrite("new_image.jpg", scaled);

Это уменьшает изображение с коэффициентом 0,68 с использованием интерполяции Ланцоша.

Я не так хорошо знаком с поворотами, но вот часть примера из одного из руководств на веб-сайте OpenCV, который я отредактировал до соответствующих частей. (В оригинале тоже был перекос и перевод ...)

/// Compute a rotation matrix with respect to the center of the image
Point center = Point(original.size().width / 2, original.size().height / 2);
double angle = -50.0;
double scale = 0.6;

/// Get the rotation matrix with the specifications above
Mat rot_mat( 2, 3, CV_32FC1 );
rot_mat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

/// Rotate the image
Mat rotated_image;
warpAffine(src, rotated_image, rot_mat, src.size());

Веб-сайт OpenCV

У них тоже есть очень хорошая документация.

CxImage - это бесплатная библиотека для обработки изображений, которая может делать то, что вы хотите. Я лично не использовал его, за исключением тривиальных вещей, но я видел, как его неоднократно рекомендовали.

Методы изменения размера CxImage дают странный результат. Я использовал функции Resample и Resample2 со всеми доступными вариантами методов интерполяции с тем же результатом. Например, попробуйте изменить размер изображения 1024 x 768, залитого белым цветом, до размера 802 x 582. Вы обнаружите, что на изображении есть пиксели, цвет которых отличается от белого! Вы можете проверить это: откройте изображение с измененным размером в Windows Paint и попробуйте залить его черным цветом. Результат наверняка вас развеселит.

Ознакомьтесь с примитивами производительности Intel. Я использовал его раньше, и он дает почти оптимальную производительность на x86. Также есть тестовая программа, которая позволяет поиграть с различными алгоритмами.