用C语言写一个图像缩放的代码

时间: 2023-12-29 16:32:01 浏览: 222
当使用C语言进行图像处理时,可以使用图像处理库来实现图像缩放。下面是一个使用OpenCV库进行图像缩放的示例代码: ```c #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取原始图像 cv::Mat image = cv::imread("input.jpg"); // 指定目标尺寸 cv::Size targetSize(800, 600); // 执行图像缩放 cv::Mat resizedImage; cv::resize(image, resizedImage, targetSize); // 保存缩放后的图像 cv::imwrite("output.jpg", resizedImage); return 0; } ``` 在这个示例中,我们首先使用`imread`函数读取原始图像。然后,我们指定目标尺寸为800x600,可以根据实际需求进行修改。接下来,我们使用`resize`函数对原始图像进行缩放操作,并将结果存储在`resizedImage`中。最后,我们使用`imwrite`函数将缩放后的图像保存到磁盘上。 请确保在编译和运行代码之前,已经正确安装了OpenCV库,并将输入
相关问题

使用c语言写一个图片缩放算法

下面是一个简单的图片缩放算法的 C 语言实现,使用了双线性插值法来进行图像的缩放: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef unsigned char BYTE; // 读取 BMP 图像文件 BYTE* ReadBMP(char* bmpFileHeader, char* bmpInfoHeader, char* bmpPixelData) { FILE* fp = fopen("image.bmp", "rb"); if (fp == NULL) { printf("Failed to open the file!\n"); return NULL; } BYTE* bmpData = NULL; BYTE* bmpPixel = NULL; int width = *(int*)(bmpInfoHeader + 4); int height = *(int*)(bmpInfoHeader + 8); int bitCount = *(int*)(bmpInfoHeader + 14); int lineByte = (width * bitCount / 8 + 3) / 4 * 4; bmpData = (BYTE*)malloc(lineByte * height); memset(bmpData, 0, lineByte * height); bmpPixel = (BYTE*)malloc(bitCount / 8); memset(bmpPixel, 0, bitCount / 8); for (int i = height - 1; i >= 0; i--) { for (int j = 0; j < width; j++) { fread(bmpPixel, bitCount / 8, 1, fp); bmpData[i * lineByte + j * bitCount / 8 + 0] = bmpPixel[0]; bmpData[i * lineByte + j * bitCount / 8 + 1] = bmpPixel[1]; bmpData[i * lineByte + j * bitCount / 8 + 2] = bmpPixel[2]; } fseek(fp, lineByte - width * bitCount / 8, SEEK_CUR); } fclose(fp); free(bmpPixel); return bmpData; } // 写入 BMP 图像文件 void WriteBMP(char* bmpFileHeader, char* bmpInfoHeader, BYTE* bmpData) { FILE* fp = fopen("output.bmp", "wb"); if (fp == NULL) { printf("Failed to open the file!\n"); return; } int width = *(int*)(bmpInfoHeader + 4); int height = *(int*)(bmpInfoHeader + 8); int bitCount = *(int*)(bmpInfoHeader + 14); int lineByte = (width * bitCount / 8 + 3) / 4 * 4; fwrite(bmpFileHeader, 1, 14, fp); fwrite(bmpInfoHeader, 1, 40, fp); for (int i = height - 1; i >= 0; i--) { fwrite(bmpData + i * lineByte, lineByte, 1, fp); } fclose(fp); } // 图像缩放 BYTE* Resize(BYTE* bmpData, int width, int height, float ratio) { int newWidth = (int)(width * ratio); int newHeight = (int)(height * ratio); int bitCount = 24; int lineByte = (newWidth * bitCount / 8 + 3) / 4 * 4; BYTE* newBmpData = (BYTE*)malloc(lineByte * newHeight); memset(newBmpData, 0, lineByte * newHeight); for (int i = 0; i < newHeight; i++) { for (int j = 0; j < newWidth; j++) { int x = (int)(j / ratio); int y = (int)(i / ratio); float u = j / ratio - x; float v = i / ratio - y; int pos1 = y * width + x; int pos2 = pos1 + 1; int pos3 = (y + 1) * width + x; int pos4 = pos3 + 1; BYTE b1 = bmpData[pos1 * 3 + 0]; BYTE g1 = bmpData[pos1 * 3 + 1]; BYTE r1 = bmpData[pos1 * 3 + 2]; BYTE b2 = bmpData[pos2 * 3 + 0]; BYTE g2 = bmpData[pos2 * 3 + 1]; BYTE r2 = bmpData[pos2 * 3 + 2]; BYTE b3 = bmpData[pos3 * 3 + 0]; BYTE g3 = bmpData[pos3 * 3 + 1]; BYTE r3 = bmpData[pos3 * 3 + 2]; BYTE b4 = bmpData[pos4 * 3 + 0]; BYTE g4 = bmpData[pos4 * 3 + 1]; BYTE r4 = bmpData[pos4 * 3 + 2]; BYTE b = (BYTE)((1 - u) * (1 - v) * b1 + u * (1 - v) * b2 + (1 - u) * v * b3 + u * v * b4); BYTE g = (BYTE)((1 - u) * (1 - v) * g1 + u * (1 - v) * g2 + (1 - u) * v * g3 + u * v * g4); BYTE r = (BYTE)((1 - u) * (1 - v) * r1 + u * (1 - v) * r2 + (1 - u) * v * r3 + u * v * r4); newBmpData[i * lineByte + j * bitCount / 8 + 0] = b; newBmpData[i * lineByte + j * bitCount / 8 + 1] = g; newBmpData[i * lineByte + j * bitCount / 8 + 2] = r; } } return newBmpData; } int main() { char bmpFileHeader[14]; char bmpInfoHeader[40]; char bmpPixelData[100000]; BYTE* bmpData = ReadBMP(bmpFileHeader, bmpInfoHeader, bmpPixelData); int width = *(int*)(bmpInfoHeader + 4); int height = *(int*)(bmpInfoHeader + 8); float ratio = 0.5; BYTE* newBmpData = Resize(bmpData, width, height, ratio); WriteBMP(bmpFileHeader, bmpInfoHeader, newBmpData); free(bmpData); free(newBmpData); return 0; } ``` 这个示例代码使用了双线性插值算法,可以将原始图像缩小到原来的一半。你可以根据实际需求来修改代码,以适应更多的图像缩放需求。

在ubuntu中用c语言写一个实现图片缩放的代码

好的,下面是一个简单的图片缩放的C语言代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION #include "stb_image.h" #define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION #include "stb_image_write.h" int main(int argc, char* argv[]) { if (argc < 4) { printf("Usage: %s input_file output_file scale\n", argv[0]); return 1; } char* input_file = argv[1]; char* output_file = argv[2]; float scale = atof(argv[3]); int width, height, channels; unsigned char* image_data = stbi_load(input_file, &width, &height, &channels, STBI_rgb_alpha); if (!image_data) { printf("Error: Failed to load image file %s\n", input_file); return 1; } int new_width = (int)round(scale * width); int new_height = (int)round(scale * height); unsigned char* new_image_data = (unsigned char*)malloc(new_width * new_height * 4); for (int y = 0; y < new_height; y++) { for (int x = 0; x < new_width; x++) { int src_x = (int)round(x / scale); int src_y = (int)round(y / scale); src_x = src_x >= width ? width - 1 : src_x; src_y = src_y >= height ? height - 1 : src_y; int src_index = (src_y * width + src_x) * 4; int dst_index = (y * new_width + x) * 4; new_image_data[dst_index] = image_data[src_index]; new_image_data[dst_index + 1] = image_data[src_index + 1]; new_image_data[dst_index + 2] = image_data[src_index + 2]; new_image_data[dst_index + 3] = image_data[src_index + 3]; } } stbi_write_png(output_file, new_width, new_height, STBI_rgb_alpha, new_image_data, new_width * 4); stbi_image_free(image_data); free(new_image_data); return 0; } ``` 这个代码依赖于STB的图像处理库,可以使用以下命令安装: ``` sudo apt-get install libstb-dev ``` 然后使用以下命令编译: ``` gcc -o image_scale image_scale.c -lm -lstb_image -lstb_image_write ``` 使用方式如下: ``` ./image_scale input_file output_file scale ``` 其中,input_file为原始图片路径,output_file为缩放后图片路径,scale为缩放比例。例如: ``` ./image_scale input.png output.png 0.5 ``` 会将input.png缩放为原始图片的一半大小,并保存为output.png。
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