Boost.GIL模块中resize_view的数字扩展示例编程

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
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本文介绍了Boost.GIL库中resize_view函数模板的使用，通过示例代码展示了如何调整图像尺寸。首先，确保安装了Boost库并包含相关头文件，然后从文件读取图像，使用resize_view调整尺寸，最后将调整后的图像保存到新文件。

Boost.GIL（Boost Generic Image Library）是一个强大的C++图像处理库，提供了各种图像处理和操作功能。其中，resize_view是一个用于调整图像尺寸的函数模板。本文将介绍如何使用resize_view函数模板来进行图像大小调整的示例编程。

在开始编程之前，我们需要确保已经正确安装了Boost库，并且已经包含了相应的头文件。以下是一个使用resize_view函数模板调整图像尺寸的示例代码：

#include <boost/gil.hpp>
#include <boost/gil/extension/io/jpeg_io.hpp>
#inclu
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boost::gil模块数字扩展中的 resize_view() 示例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-03 408
boost::gil模块数字扩展中的 resize_view(示例实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil模块数字扩展中的 resize_view() 示例 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/io/jpeg.hpp> #include <boost/gil/extension/numeric/sampler.hpp> #include <boost/gil/ex
使用 Boost.GIL 调整图像大小的示例
techDM的博客
08-16 259
Boost.GIL 是一个用于处理图像的 C++ 库，其 core 模块提供了一组基本的功能，如访问图像像素及其颜色。在 Boost.GIL 的 Digitization 模块中，提供了 resize_view 等数字化操作，可通过类似于 STL 中的缩写算法来扩展或改变图像视图的大小。接下来，我们可以使用 resize_view 函数来调整图像大小。Boost.GIL 还提供了其他数字化扩展操作，如旋转、缩放、裁剪和镜像等，这些操作可以帮助我们快速、高效地操作图像，从而实现更多的图像处理任务。
C/C++ 开源库及示例代码
iloveyankitty的博客
01-22 5140
转至：http://blog.csdn.net/x356982611/article/details/53187766?%3E 说明 本页面汇总俺收集的各种 C 和 C++ 的开源代码库，不定期更新。 如果你发现本页面的开源库有错漏之处，非常欢迎给俺提供反馈——有 GitHub 帐号的同学，可以给俺发 issue；没帐号的同学，可以去俺博客留言。 1 综合性的库
《Boost程序完全开发指南》
JUSTACES 的博客
01-27 9242
1.3开发环境 由于Boost大量使用了C++高级特性（如模板偏特化、ADL），因此不是所有的编译器都 能够很好地支持Boost。 在VC集成环境中使用嵌入工程编译的方式需要定义宏BOOST_ALL_NO_LIB或者 BOOST_XXX_NO_LIB(XXX是某个库的名称)，以指示BOOST库不要使用自动链接功能。 如果在debug版工程，不要忘记在Preprocesso
可以在c++中使用PIL库中的resize方法吗
04-23
同样，Boost.GIL是Boost的一个图像处理库，虽然功能强大，但可能需要更多的模板编程经验，对于新手可能不够友好。 此外，用户可能在处理图像时需要考虑性能问题。OpenCV由于其优化和广泛使用，通常在性能上表现良好...
期刊研究热点扫描｜一文了解计算机视觉顶刊TIP的研究热点
audyxiao001的博客
11-24 584
本推文主要分析了《IEEE Transactions on Image Processing》9月发布的60篇论文，呈现了当前的研究热点，以便为图像处理领域的研究人员提供一些有价值的参考。
MATLAB双树复小波变换（DTCWT）工具包详解
wuk998的博客
11-24 582
MATLAB双树复小波变换（DTCWT）工具包详解
目标检测YOLO[04]:跑通最简单的YOLO模型训练
paopao_wu的专栏
11-24 108
本文介绍了YOLO模型训练的基础流程和关键要素。主要内容包括：1）训练流程概述，即通过数据集迭代训练模型；2）训练核心关注点：数据集准备、模型选择及训练参数设置；3）演示了最简单的YOLO训练实例代码；4）重点解析了数据集结构，包括训练集、验证集和测试集的划分；5）详细说明了YOLO数据集的目录结构和标签文件格式；6）介绍了标签可视化工具LabelImg的安装方法。文章通过具体代码示例和文件结构图解，帮助读者快速掌握YOLO模型训练的基本方法。
快速上手大模型：深度学习12（目标检测、语义分割、序列模型）
weixin_45728280的博客
11-24 985
本文介绍了计算机视觉中的目标检测、语义分割和序列模型三大任务。目标检测部分详细讲解了边界框表示方法及代码实现，并概述了R-CNN系列、SSD、YOLO等经典算法的发展历程和特点。语义分割部分简要说明其像素级分类的特性。序列模型部分则介绍了时间序列数据的建模方法，包括马尔科夫假设和潜变量模型等自回归模型计算方法。文章还指出当前主流算法已转向YOLOv8/v9、DINOv2、SAM等更先进的模型。
向量搜索技术深度研究报告：架构原理、核心算法与企业级应用范式
north_eagle的专栏
11-24 1553
信息检索技术的演进历程，本质上是人类试图让机器理解语言深层含义的漫长探索。从早期的布尔逻辑检索、倒排索引（Inverted Index）到如今的向量搜索（Vector Search），这一领域的每一次飞跃都重塑了数据交互的边界。当前，随着大语言模型（LLM）的爆发式增长和检索增强生成（RAG）架构的普及，向量搜索技术已从学术界的边缘课题跃升为企业级AI基础设施的核心组件。
【LeetCode】算法技巧专题（持续更新）
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11-24 634
持续记录更新。
【算法】day 20 leetcode 贪心
最新发布
2401_86272648的博客
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类似层序遍历，left 标记当前第 x 跳的左边界，right 标记当前第 x 跳的右边界，遍历 left 到 right 区间的值，计算 num[i]+i = 下一跳到达的位置，最大位置标记为 maxIndex，即下一跳的右边界。遍历数组，找到每种字母的右边界，用 hash 表存储，每种字母的最后一个字母的位置会覆盖前面的位置，从而获得每种字母的右边界。再遍历数组，获取已经遍历过的字母中，右边界最大位置，如果最大位置就是当前遍历字母的右边界，则此字母是分割点。时间复杂度：O(n)，只遍历了一遍数组。
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力扣137题：只出现一次的数字 ||
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第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
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本文介绍了寻找最长连续序列的高效算法。通过使用哈希集合存储数字，我们能够快速判断数字是否存在。关键在于只从每个连续序列的起点开始扩展，避免重复计算，从而在O(n)时间复杂度内解决问题。算法首先将所有数字存入集合，然后遍历集合寻找序列起点，最后扩展序列并记录最大长度。
c++ 算法
分享unity，c#，c++相关内容
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本文将开启C++算法系列教程，涵盖11大类常用算法。主要内容包括：基础排序算法（冒泡、快排等）；搜索算法（二分、DFS/BFS）；图算法（最短路、最小生成树）；动态规划（背包、LCS）；贪心与分治算法；回溯递归（N皇后）；数论算法（筛法、GCD）；字符串处理（KMP、Trie）；几何算法（凸包、点位置判断）以及其他实用技巧（双指针、线段树）。复杂算法将分篇讲解，适合系统学习各类算法实现与应用。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 749
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
ID3 算法为什么可以用来优化决策树
m0_37225702的博客
11-24 85
信息增益驱动：每次选择最能区分类别的特征，减少树的不确定性。贪心递归构建：快速生成高效结构，尽可能少的分支和深度。提前停止划分：避免冗余节点，提高分类效率。ID3 用“最优划分特征优先”的策略，让树更短、更准确、更高效。
boost.gil 读取文件
10-01
如果你想使用Boost.GIL从文件中读取图片，首先需要包含必要的头文件，并使用`read_image`函数。 以下是一个简单的步骤示例： 1. 包含必要的头文件： ```cpp #include <boost/gil/image_view_factory.hpp> #include...
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