Opencv— — Twirl Filter


// define head function
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED

#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hpp"
#include "cxcore.hpp"
#include "math.h"

using namespace std;
using namespace cv;

void Show_Image(Mat&, const string &);

#endif // PS_ALGORITHM_H_INCLUDED

/*

generate the twirl effect

*/

#include "PS_Algorithm.h"
#include <time.h>

using namespace std;
using namespace cv;

#define pi 3.1415926

int main()
{
    string Img_name("4.jpg");
    Mat Img;
    Img=imread(Img_name);

    Mat Img_out(Img.size(), CV_8UC3);
    Img.copyTo(Img_out);

    int width=Img.cols;
    int height=Img.rows;

    float angle = pi/3;
    float centreX = 0.5;
    float centreY = 0.5;
    float radius = 0;

    if (radius==0) radius=std::min(width, height)/2;

    float icentreX=width*centreX;
    float icentreY=height*centreY;
    float radius2=radius*radius;

    float dx,dy,new_x,new_y;
    float p,q,x1,y1;
    float distance, distance2;
    float a;

    for (int y=0; y<height; y++)
    {
        for (int x=0; x<width; x++)
        {

             dx=x-icentreX;
             dy=y-icentreY;

             distance2=dx*dx+dy*dy;

             if (distance2>radius2)
             {
                 new_x=x;
                 new_y=y;
             }
             else
             {
                 distance=sqrt(distance2);
                 a = std::atan2(dy, dx) + angle * (radius-distance) / radius;
                 new_x = icentreX + distance*cos(a);
                 new_y = icentreY + distance*sin(a);
             }

            if(new_x<0)         new_x=0;
            if(new_x>=width-1)  new_x=width-2;
            if(new_y<0)         new_y=0;
            if(new_y>=height-1) new_y=height-2;

            x1=(int)new_x;
            y1=(int)new_y;

            p=new_x-x1;
            q=new_y-y1;

            for (int k=0; k<3; k++)
            {
                Img_out.at<Vec3b>(y, x)[k]=(1-p)*(1-q)*Img.at<Vec3b>(y1, x1)[k]+
                                        (p)*(1-q)*Img.at<Vec3b>(y1,x1+1)[k]+
                                        (1-p)*(q)*Img.at<Vec3b>(y1+1,x1)[k]+
                                        (p)*(q)*Img.at<Vec3b>(y1+1,x1+1)[k];
            }

        }
    }

    Show_Image(Img_out, "out");
    cout<<"All is well"<<endl;

   // imwrite("Out.jpg", Img_out);

    waitKey();
}

// define the show image
#include "PS_Algorithm.h"
#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;
using namespace cv;

void Show_Image(Mat& Image, const string& str)
{
    namedWindow(str.c_str(),CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(str.c_str(), Image);

}

图像效果可以参考:

http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46789311

时间: 2024-10-15 19:34:49

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Opencv— — kaleidoscope Filter

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Opencv— — Circle Filter

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PS 滤镜— —Twirl Filter

clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm'); I=imread('4.jpg'); I=double(I); Image=I/255; [height, width, depth]=size(Image); angle=pi/2; centreX = 0.5; centreY = 0.5; radius=200; icentreX=width*centreX;

图像平滑技术之盒滤波、均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波的原理概要及OpenCV代码实现

图像平滑是指直接对源图像的每个像素数据做邻域运算以达到平滑图像的目的.实质上主要就是通达卷积核算子实现的,卷积核算子的相关知识大家可以参考我写的博文http://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51691410 图像平滑也称为模糊或滤波,是图像处理中常用的技术之一,进行平滑处理时需要用到滤波器核(其实就是卷积核算子),根据滤波器核函数来实现不同的滤波技术.下面介绍几种 常用的图像平滑方法的大概原理及OpenCV下的实现代码. 一.盒滤波(均值滤波)

解析opencv的 Box Filter的实现并提出进一步加速的方案。

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别

OpenCV导向滤波实现(Guided Filter)代码,以及使用颜色先验算法去雾

本文主要介绍导向滤波,但是在网上看这算法还能去雾,不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的,希望过来人指点迷津,这快主要是重写了导向滤波应用与彩色图像的部分代码,希望与大家共同交流. 论文主要如下: Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理,十分巧妙,有兴趣者可以看看.这里使用OpenCV实现文中的去雾算法

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解析opencv中Box Filter的实现并提出进一步加速的方案(源码共享)。

说明:本文所有算法的涉及到的优化均指在PC上进行的,对于其他构架是否合适未知,请自行试验. Box Filter,最经典的一种领域操作,在无数的场合中都有着广泛的应用,作为一个很基础的函数,其性能的好坏也直接影响着其他相关函数的性能,最典型莫如现在很好的EPF滤波器:GuideFilter.因此其优化的档次和程度是非常重要的,网络上有很多相关的代码和博客对该算法进行讲解和优化,提出了不少O(1)算法,但所谓的0(1)算法也有优劣之分,0(1)只是表示执行时间和某个参数无关,但本身的耗时还是有区别