cvResize缩放“边缘检测”的图像后,图像变得模糊,如何解决?

本文探讨了图像缩放过程中不同差分方法的影响,并指出使用立方差方法相较于双线性差方法在边缘检测图像缩放时能获得更好的效果。通过实例分析了如何将定位好的区域统计缩放成指定大小,并强调了在特定场景下选择适当差分方法的重要性。

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void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );

src:输入图像.
dst:输出图像.
interpolation:差值方法:
• CV_INTER_NN - 最近邻差值,
• CV_INTER_LINEAR -  双线性差值 (缺省使用)
• CV_INTER_AREA -  使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于  CV_INTER_NN  方法..
• CV_INTER_CUBIC -  立方差值.
函数  cvResize 将图像  src 改变尺寸得到与  dst 同样大小。若设定ROI,函数将按常规支持 ROI.

把定位好的区域统计缩放成510*30大小,目前是在切割时,宽度有一个参考

cvResize函数图象放缩 时要用立方差值效果会好点,之前用的是双线性差值(注:把边缘检测的图像用“立方差值“进行缩放果会好点)

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