OpenCV 2.4.3 实现图像缩放与随机噪声处理

本文档主要介绍了如何使用OpenCV 2.4.3进行图像的放大与缩小操作。OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源库，它提供了一套强大的工具来处理各种图像处理任务。在这个例子中，作者使用C++编写了一个程序，展示了如何加载图片、创建新的图像对象、调整图像大小以及应用随机化效果。 首先，程序导入了必要的OpenCV头文件，包括`cv.h`、`highgui.h`和`cxcore.h`，这些都是为了在程序中能够调用OpenCV的各种函数和数据结构。`#include "stdafx.h"`通常用于Microsoft Visual Studio编译器，确保项目设置正确。 在`main()`函数中，定义了两个`IplImage`指针变量`dst`和`src`，分别表示目标图像和源图像。`scale`变量被用于设置放大或缩小的比例，这里是0.2，意味着图像将被缩小到原来的20%。`CvSize`类型变量`src_cvsize`和`dst_cvsize`用于存储图像的尺寸信息。 加载图片的代码行`IplImage* srcc = cvLoadImage("F:\\ͼƬ\\֮\\DSC04271.JPG");`表明程序从指定路径读取一个名为"DSC04271.JPG"的JPG图片作为源图像。接着，通过`cvNamedWindow("win")`创建一个窗口，用于显示处理后的图像。 在放大/缩小部分，先初始化一个新的`IplImage`对象`src`，其大小根据源图像的尺寸（宽度和高度）进行调整，并通过`cvResize()`函数执行缩放操作，这里使用了线性插值方法（`CV_INTER_LINEAR`），以提高图像质量。然后，通过一个双重循环遍历图像的每个像素，使用`rand()`函数和一个阈值（30000）来决定是否对像素进行随机化的颜色修改，即将其变为黑色。 这个代码片段演示了如何使用OpenCV 2.4.3实现图像的缩放功能，同时引入了基本的图像处理技巧，如创建新图像、读取图像和处理像素。对于想要学习OpenCV图像处理或者需要在项目中使用图像放大/缩小功能的开发者来说，这是一个实用的参考案例。注意，由于OpenCV后来版本可能已经废弃了`IplImage`类，实际开发中可能需要使用`cv::Mat`等现代数据结构替代。