[5.13]图像的像素块化效果

最新推荐文章于 2025-04-30 13:35:26 发布
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本文介绍了如何通过简单的步骤实现图像的像素块化效果，并提供了源码以供实践。块化效果为图像处理领域常用技术，适用于简化图像、增强视觉冲击力等应用场景。

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EmilMatthew
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5种最佳像素化图像的方法
qq_40985985的博客
03-19 4436
像素化是计算机图形学中用来描述图像中模糊或模糊部分的术语。这篇博客将讨论像素化及如何以五种最佳方式对图像进行像素化。有时希望在在线共享照片时保护照片的隐私。因此在共享图像之前会对图像的某些部分进行像素化。无论是想向某人提供匿名信息还是隐藏敏感信息。
图像的边缘检测及亚像素级别的边缘细化c++代码分析及延申应用
m0_44975814的博客
01-07 860
当某个线程完成特定阶段任务（如梯度计算完成、幅值角度合并完成等），通过条件变量通知主线程或其他依赖该结果的线程，减少不必要的忙等待，提升整体效率。在算法优化上，探索基于快速傅里叶变换（FFT）的卷积算法，将空域卷积转换到频域进行计算，对于大尺寸图像能显著加速，尽管前期的变换与后期的逆变换有一定开销，但在大规模数据处理时优势明显。该代码是一个功能较为强大的图像边缘检测和亚像素细化的实现，结合了多线程、OpenCV 库的各种图像处理功能，为进一步的图像处理和计算机视觉应用提供了很好的基础。
实践篇·让你的图片特别起来—自定义像素化
u013884777的专栏
08-18 2312
今天我们来进行一个项目的实践。 我们准备克隆一个Git上的项目，然后使用它做一些事情。 当然，我们不会写代码到底怎么运行的，因为那样要写上千字，还不一定能讲清楚，感兴趣的盒友，可以自己根据之前我讲的东西，自行研究。 项目介绍 Tiler是一个创建图片的工具，它可以使用不同种类的，更小的其他图片来组成新的图片—tiles。 我们可以认为这就是一个把正常图片，进行像素化的工具。 它与其他类似工具不同的地方在于，它可以适应不同大小，不同形状的tiles（不局限说正方形）。 可以使用圆圈，线段，波纹，
图像处理------像素格效果
weixin_33826609的博客
07-24 200
图像中的像素格效果是最常见的图像特效，可以隐藏或者模糊一些不想被显示出来的图像细 节，是常用的图像处理手段。 像素格效果的算法其实非常的简单，只是对图像进行块扫描，求出每个像素块的平均RGB 值，然后赋值到块中的每个像素点，最后输出处理以后的图像，而像素块的扫描有点类似 卷积的处理。具体算法步骤如下： 1.按照从左到右，自上而下的顺序，扫...
超像素分割学习笔记
weixin_43077546的博客
02-05 1585
学习目标 掌握超像素分割的原理、超像素分割方法的推导过程以及实现方法 1.1 超像素 超像素是指将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成某一个像素块。结合超像素的思想，使得少量的像素块可以用来代替原本大量的像素。目前超像素广泛应用于图像分割、目标识别等领域。 1.2 SLIC SLIC（Simple Linear IterativeClustering，简单线性迭代聚类)是超像素分割中使用比较多的方法，主要特点（优点）如下： 1.基于LAB颜色空间 2.运行速度快，生成的超像素紧凑 3.思想比较简
5.13ROC代码说明1
08-08
这种方法对于评估PSPNet或其他类似的像素级别分割模型在实际应用中的效果非常有用，尤其是在医学影像分析、遥感图像解析等场景中。 总的来说，这段代码提供了一种集成ROC曲线评估的机制，帮助开发者或研究人员了解...
【图像去噪/超分】论文精读：Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps（CEM）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-30 268
论文题目：Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps —— 用因果效应图解释低级视觉模型TPAMI 2025！深度神经网络显着提高了低级视觉任务的性能，但也增加了可解释性的难度。对深度模型的深入理解有利于网络设计和实际可靠性。为了应对这一挑战，我们引入了因果理论来解释低级视觉模型，并提出了一种称为因果效应图 (CEM)的模型/任务不可知方法。使用 CEM，我们可以可视化和量化正负效应的输入-输出关系。
实战28：数字图像可视化水印系统的设计与实现(LSB算法、DCT算法、随机间隔算法、区域校验位算法、图像降级算法、图像降级算法改进等6种数字水印算法的实现)
01-30 2217
数字图像可视化水印系统的设计与实现(LSB算法、DCT算法、随机间隔算法、区域校验位算法、图像降级算法、图像降级算法改进等6种数字水印算法的实现)
【图像融合】基于matlab像素的多焦点和多光谱图像融合【含Matlab源码 7572期】
Matlab_TangMen的博客
10-01 1069
像素的多焦点和多光谱图像融合 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
图像处理基础(一)_图像的像素是什么？
专注 图像处理+模式识别+机器学习+深度学习
02-26 1万+
像素概述 　　虽然人们经常听到“像素”一词，也依稀知道一些含义，但不少人对其确切意义和特点并不清楚。像素就是组成数字图像的最小单元，即一个一个彩色的颜色点。像素一词是个外来词，在英文中，像素这个单词Pixels就是由“Picture（图像）”和“Element（元素）”两个单词的词头“Pi-el-”拼合而成的。是构成图像的元素的意思。从中文来说，像素这个术语是“图像元素”一词的简称。
图像处理-用Python3 处理图像像素
leemboy的博客
10-28 6234
python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后，只要是在python中进行数字图像处理，我们都需要导入这些包： from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
UnityShader 图片像素化风格渲染
糯米团子的博客
08-14 7183
原理 图片像素化实际上与马赛克的生成一样，我们可以通过对图形UV值进行放大，然后截取整数部分，在缩放回原来大小，此时图片UV的精度丢失了，形成了马赛克的效果。 例如： 两个点P1(0.1,0),P2(0.12,0),先同时放大10倍获得，点为P1'(1.0,0),P2'(1.2,0),此时我们只取点的整数部分得到P1''(1,0),P2(1,0),最后再缩放回原来的大小那么P1,P2所对应的...
centos 8 的图形操作界面在哪_文泰刻绘2020下载-文泰刻绘2020官方版下载[图形化编程平台]...
weixin_39889792的博客
11-09 245
文泰刻绘2020官方版是一款高效实用的电脑刻绘软件。文泰刻绘2020最新版采用最新V10版专用刻绘程序，可以直接刻绘输出，支持USB刻字机，软件支持最新win10操作系统。文泰刻绘2020官方版还提供编辑、排版、图像处理、彩色处理、表格排版、刻绘输出等功能，软件界面简洁，操作简便，用户可以放心使用。 文泰刻绘2020基本简介 文泰刻绘2020是一款专业的电脑刻绘软件，文泰刻...
matlab图像网格化像素提取像素扩大图片分块
weixin_38470243的博客
09-03 5656
图片像素提取。 有童鞋需要把图片变成大的像素点然后做手工送给老师，同样可以应用于钉子画之类的送男票女票，彩色图片原理相同。 原理：图像灰度化 -> 图像二值化 -> 灰度阈值处理 -> 按照一定长度像素的小格子划分 -> 小格子黑色大于一定比例设为黑色否则白色 原图不带划线的图片带划线的图片 参数： imagepath = '7d270e2e121daeabaf...
【数字图像处理系列二】基本概念：亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率
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【AI机器学习与知识图谱】的博客
09-18 7万+
本系列python版本：python3.5.4 本系列opencv-python版本：opencv-python3.4.2.17 本系列使用的开发环境是jupyter notebook，是一个python的交互式开发环境，测试十分方便，并集成了vim操作，安装教程可参考：windows上jupyter notebook主题背景、字体及扩展插件配置(集成vim环境) 在上文【数字图...
照片像素化项目(on Github)
架构设计
04-25 410
项目背景 女朋友喜欢十字绣，一直想着想要有个可以定制十字绣图片的软件或者应用。这件事也被她催了很久，我如果再不行动，一来丢了IT程序猿们的脸，二来她自己都要开始学神马计算机图形学，计算机视觉(明明更应该看看图像处理的好嘛！)。于是我google怒搜“图片像素化”。好吧，本以为这是一件图像处理的事情，结果最后得到了一个js的库，叫seuratjs。这个库本身是基于raphael,js的。把图片的像...
神经网络预测反应堆燃耗深度
最新发布
08-15
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/8edf2c006d84 神经网络预测反应堆燃耗深度（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【python毕业设计】声音识别青少年防沉迷系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+PPT）.zip
08-15
本次开发的基于python的声音识别青少年防沉迷系统，其主要的功能有用户的注册登录，应用的声音录制识别，可以查看使用记录，查看个人消息，对注册的用户进行管理。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
qt将16位图像转为8位
07-23
<think>我们正在处理一个关于Qt图像转换的问题：将16位图像转换为8位图像。由于用户要求的是代码示例，我们将重点放在Qt中处理图像深度转换的方法上。 在Qt中，图像通常使用QImage类来处理。QImage支持不同的格式，包括16位和8位深度。常见的16位格式有QImage::Format_Grayscale16（单通道16位）和QImage::Format_RGB16（5-6-5 RGB）。8位格式则包括QImage::Format_Grayscale8和QImage::Format_RGB888等。 将16位图像转换为8位图像的基本思路是： 1. 读取16位图像。 2. 将16位的像素值线性映射到8位范围（0-255）。由于16位范围是0-65535，而8位范围是0-255，因此我们需要将每个像素值除以256（即右移8位）或者根据实际数据范围进行缩放（例如，如果16位图像的实际数据范围不是全范围，我们可能需要进行归一化后再映射）。 但是，需要注意的是，直接除以256可能会导致图像对比度降低（因为丢弃了低8位），特别是当16位图像的实际数据范围较窄时。因此，更好的做法是先找到图像中的最小值和最大值，然后进行线性拉伸到0-255。 步骤： - 遍历图像像素，找到最小值和最大值。 - 然后根据公式：$output = \frac{(value - min) \times 255}{max - min}$ 将每个像素值映射到0-255。 然而，对于16位深度图像，如果直接遍历所有像素来求最小最大值，可能会比较慢，尤其是大图像。因此，我们可以考虑使用并行处理或者使用Qt的某些优化函数（但Qt本身没有直接提供这样的函数）。另一种折中方法是使用直方图，但这里我们采用直接遍历。 由于用户需要的是示例代码，我们将提供一个简单的实现，注意效率问题。 示例代码： ```cpp #include <QImage> #include <QDebug> QImage convert16BitTo8Bit(const QImage &srcImage) { // 确保输入图像是16位的灰度图（如果是彩色16位，需要单独处理每个通道，这里以灰度为例） if (srcImage.format() != QImage::Format_Grayscale16) { qWarning() << "Input image is not 16-bit grayscale."; return QImage(); } int width = srcImage.width(); int height = srcImage.height(); // 创建8位灰度图像 QImage destImage(width, height, QImage::Format_Grayscale8); // 先找到最小和最大像素值 quint16 minVal = 0xFFFF; quint16 maxVal = 0; for (int y = 0; y < height; ++y) { const quint16 *srcLine = reinterpret_cast<const quint16*>(srcImage.scanLine(y)); for (int x = 0; x < width; ++x) { quint16 val = srcLine[x]; if (val < minVal) minVal = val; if (val > maxVal) maxVal = val; } } // 如果图像全是一个值（比如全0），则避免除以0 if (minVal == maxVal) { // 如果全相同，则直接设为0或者任意值，这里设为0 destImage.fill(0); return destImage; } // 根据最小最大值进行线性映射 double range = maxVal - minVal; for (int y = 0; y < height; ++y) { const quint16 *srcLine = reinterpret_cast<const quint16*>(srcImage.scanLine(y)); uchar *destLine = destImage.scanLine(y); for (int x = 0; x < width; ++x) { quint16 val = srcLine[x]; // 映射到0-255 double normalized = (val - minVal) / range; destLine[x] = static_cast<uchar>(normalized * 255.0); } } return destImage; } ``` 注意： 1. 上述代码假设输入是16位灰度图像（QImage::Format_Grayscale16）。如果是16位彩色图像（如QImage::Format_RGB16），则需要分别处理每个通道（但注意RGB16是5-6-5格式，每个通道的位数不同，转换需要分别处理）。 2. 对于彩色图像，通常需要将每个通道单独进行线性拉伸（或者先转换为灰度？），这取决于需求。如果是彩色图像，建议先转换为RGB32（8位每通道）再处理，或者使用其他格式。 如果用户处理的是16位彩色图像（RGB16），则转换示例： ```cpp QImage convertRGB16ToRGB32(const QImage &srcImage) { if (srcImage.format() != QImage::Format_RGB16) { qWarning() << "Input image is not 16-bit RGB."; return QImage(); } int width = srcImage.width(); int height = srcImage.height(); QImage destImage(width, height, QImage::Format_RGB32); for (int y = 0; y < height; ++y) { const uchar *srcLine = srcImage.scanLine(y); QRgb *destLine = reinterpret_cast<QRgb*>(destImage.scanLine(y)); for (int x = 0; x < width; ++x) { // RGB16格式：每个像素16位，5位红，6位绿，5位蓝 quint16 pixel = *reinterpret_cast<const quint16*>(srcLine + x * 2); // 提取RGB分量 int r = (pixel & 0xF800) >> 11; // 高5位 int g = (pixel & 0x07E0) >> 5; // 中间6位 int b = (pixel & 0x001F); // 低5位 // 将5/6位扩展到8位：乘以255再除以最大可能值（5位最大31，6位最大63） // 注意：这里也可以使用移位操作，例如：r = (r << 3) | (r >> 2); 这样可以将5位扩展到8位（左移3位并复制高3位到低3位） r = (r * 255) / 31; g = (g * 255) / 63; b = (b * 255) / 31; destLine[x] = qRgb(r, g, b); } } return destImage; } ``` 但是，如果用户想要将16位深度的每个通道（比如48位每像素的RGB图像）转换为24位（8位每通道），那么Qt的标准格式并不直接支持48位每像素的图像。这种情况下，可能需要使用其他库（如OpenCV）或者自定义处理。不过，Qt5.12及以上版本支持QImage::Format_RGBX64（64位每像素，16位每通道）和QImage::Format_RGBA64等格式。 总结： - 对于16位灰度图像，使用第一个示例。 - 对于RGB565（16位彩色），使用第二个示例。 - 对于16位每通道的RGB图像（48位每像素），Qt没有内置格式，需要自定义处理。这种情况下，可能需要使用QImage::Format_RGBX64（64位，包含16位每通道，但实际是4通道，其中有一个通道未用）或QImage::Format_RGBA64，然后将其转换为8位每通道。 如果用户有16位每通道的图像（例如医学图像），通常存储为自定义格式，那么需要先构建一个QImage（使用Format_Grayscale16或Format_RGBX64等），然后再进行转换。 由于用户问题中没有具体说明16位图像的具体格式，我们提供了两种常见情况的示例。用户可以根据自己的图像格式选择合适的方法。 注意：在转换过程中，性能可能是一个问题，特别是大图像。如果性能要求高，可以考虑使用多线程或GPU加速。 最后，我们提供相关的问题供用户进一步探索。</think>### Qt 16位图像转8位图像的方法 在Qt中处理16位图像转换为8位图像的核心是使用`QImage`类进行像素深度转换和范围映射。以下是两种常用方法： #### 方法1：直接缩放（快速但可能丢失细节） ```cpp QImage convert16to8(const QImage& src) { // 确保输入是16位灰度图像 if (src.format() != QImage::Format_Grayscale16) { qWarning() << "Unsupported format"; return QImage(); } // 创建目标8位图像 QImage dst(src.size(), QImage::Format_Grayscale8); for (int y = 0; y < src.height(); ++y) { const uint16_t* srcLine = reinterpret_cast<const uint16_t*>(src.scanLine(y)); uint8_t* dstLine = dst.scanLine(y); for (int x = 0; x < src.width(); ++x) { // 16位转8位：右移8位相当于除以256 dstLine[x] = static_cast<uint8_t>(srcLine[x] >> 8); } } return dst; } ``` #### 方法2：动态范围拉伸（保留更多细节） ```cpp QImage convertWithContrastStretch(const QImage& src) { if (src.format() != QImage::Format_Grayscale16) return QImage(); // 1. 查找最小/最大像素值 uint16_t minVal = 65535, maxVal = 0; for (int y = 0; y < src.height(); ++y) { const uint16_t* line = reinterpret_cast<const uint16_t*>(src.scanLine(y)); for (int x = 0; x < src.width(); ++x) { if (line[x] < minVal) minVal = line[x]; if (line[x] > maxVal) maxVal = line[x]; } } // 2. 计算缩放因子 const double scale = (maxVal != minVal) ? 255.0 / (maxVal - minVal) : 1.0; // 3. 创建并填充目标图像 QImage dst(src.size(), QImage::Format_Grayscale8); for (int y = 0; y < src.height(); ++y) { const uint16_t* srcLine = reinterpret_cast<const uint16_t*>(src.scanLine(y)); uint8_t* dstLine = dst.scanLine(y); for (int x = 0; x < src.width(); ++x) { // 线性映射到0-255范围 dstLine[x] = static_cast<uint8_t>((srcLine[x] - minVal) * scale); } } return dst; } ``` #### 使用示例 ```cpp // 加载16位图像 QImage src16("medical_image.tif"); if (src16.format() == QImage::Format_Grayscale16) { // 方法1：快速转换 QImage result1 = convert16to8(src16); result1.save("output_fast.png"); // 方法2：增强对比度 QImage result2 = convertWithContrastStretch(src16); result2.save("output_contrast.png"); } ``` ### 关键说明 1. **格式支持**： - 输入图像需为`QImage::Format_Grayscale16` - 输出为`QImage::Format_Grayscale8` - 彩色图像需分离通道处理 2. **性能优化**： - 大图像建议使用OpenCV的`cv::Mat`转换 - 可添加多线程处理（`QtConcurrent`） 3. **注意事项**： - 方法1适合全范围数据（0-65535） - 方法2更适合实际数据范围较小的图像（如医学影像） - 处理前建议检查图像格式：`qDebug() << "Image format:" << image.format();` > 对于高级需求（如直方图均衡化），建议结合OpenCV的`cv::normalize()`或`cv::equalizeHist()`函数实现更专业的转换效果[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何处理Qt中的彩色16位图像转换？ 2. 在Qt中如何实现图像直方图均衡化？ 3. Qt图像处理性能优化的常用技巧有哪些？ 4. 如何将处理后的8位图像实时显示在QLabel上？ 5. Qt与OpenCV混合编程的最佳实践是什么？ [^1]: 引用自Qt图像处理文档：http://doc.qt.io/qt-5/qimage.html#Format-enum [^2]: Qt源码下载参考：http://mirrors.ustc.edu.cn/qtproject/archive/qt/5.13/5.13.1/single/
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