现有两张图片,第二张是第一张图片经过平移模糊处理后得到的,请仅使用C++,禁用OpenCV等图像处理库,找出平移方向和距离,请给出具体代码

时间: 2024-03-12 18:46:59 浏览: 12
好的,针对您的问题,我可以给出以下的C++代码实现: ```c++ #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; const int IMAGE_WIDTH = 512; // 图片宽度 const int IMAGE_HEIGHT = 512; // 图片高度 const int BLUR_RADIUS = 5; // 模糊半径 const double THRESHOLD = 0.3; // 阈值 // 计算两张图片的相关系数 double correlation_coefficient(unsigned char* image1, unsigned char* image2) { double mean1 = 0, mean2 = 0, std1 = 0, std2 = 0, cov = 0; for (int i = 0; i < IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT; i++) { mean1 += image1[i]; mean2 += image2[i]; } mean1 /= IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT; mean2 /= IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT; for (int i = 0; i < IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT; i++) { std1 += pow(image1[i] - mean1, 2); std2 += pow(image2[i] - mean2, 2); cov += (image1[i] - mean1) * (image2[i] - mean2); } std1 = sqrt(std1 / (IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT)); std2 = sqrt(std2 / (IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT)); return cov / (std1 * std2 * IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT); } // 计算两张图片平移dx, dy之后的相关系数 double correlation_coefficient(unsigned char* image1, unsigned char* image2, int dx, int dy) { unsigned char* shifted_image = new unsigned char[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT]; for (int i = 0; i < IMAGE_HEIGHT; i++) { for (int j = 0; j < IMAGE_WIDTH; j++) { int x = j + dx, y = i + dy; if (x < 0 || x >= IMAGE_WIDTH || y < 0 || y >= IMAGE_HEIGHT) { shifted_image[i * IMAGE_WIDTH + j] = 0; } else { shifted_image[i * IMAGE_WIDTH + j] = image2[y * IMAGE_WIDTH + x]; } } } double cc = correlation_coefficient(image1, shifted_image); delete[] shifted_image; return cc; } // 对图片进行模糊处理 void blur(unsigned char* image, unsigned char* result) { for (int i = 0; i < IMAGE_HEIGHT; i++) { for (int j = 0; j < IMAGE_WIDTH; j++) { double sum = 0; int count = 0; for (int k = -BLUR_RADIUS; k <= BLUR_RADIUS; k++) { for (int l = -BLUR_RADIUS; l <= BLUR_RADIUS; l++) { int x = j + l, y = i + k; if (x >= 0 && x < IMAGE_WIDTH && y >= 0 && y < IMAGE_HEIGHT) { sum += image[y * IMAGE_WIDTH + x]; count++; } } } result[i * IMAGE_WIDTH + j] = sum / count; } } } int main() { // 读入两张图片 unsigned char* image1 = new unsigned char[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT]; unsigned char* image2 = new unsigned char[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT]; // 进行模糊处理 unsigned char* blurred_image2 = new unsigned char[IMAGE_WIDTH * IMAGE_HEIGHT]; blur(image2, blurred_image2); // 计算相关系数最大的平移方向和距离 double max_cc = -1; int best_dx = 0, best_dy = 0; for (int dx = -IMAGE_WIDTH / 2; dx < IMAGE_WIDTH / 2; dx++) { for (int dy = -IMAGE_HEIGHT / 2; dy < IMAGE_HEIGHT / 2; dy++) { double cc = correlation_coefficient(image1, blurred_image2, dx, dy); if (cc > max_cc) { max_cc = cc; best_dx = dx; best_dy = dy; } } } // 判断平移方向和距离是否超过阈值 if (max_cc > THRESHOLD) { cout << "平移方向:(" << best_dx << ", " << best_dy << ")" << endl; cout << "平移距离:" << sqrt(best_dx * best_dx + best_dy * best_dy) << endl; } else { cout << "未检测到图片平移" << endl; } // 释放内存 delete[] image1; delete[] image2; delete[] blurred_image2; return 0; } ``` 以上代码中,我们先读入两张图片,然后对第二张图片进行模糊处理,接着计算第一张图片与模糊处理后的第二张图片的相关系数。我们枚举所有可能的平移方向和距离,并计算出相关系数最大的平移方向和距离。最后,我们判断相关系数是否超过阈值,如果超过,则输出平移方向和距离,否则输出未检测到图片平移。

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