Comment utiliser C++ pour une reconstruction et une compression d'images efficaces ?

Comment utiliser C++ pour une reconstruction et une compression d'images efficaces ?

L'image est un média très courant dans notre vie quotidienne, et le traitement des images est crucial pour de nombreuses applications. En traitement d’images, la reconstruction d’images et la compression d’images sont deux maillons très importants. Cet article explique comment utiliser C++ pour une reconstruction et une compression d'images efficaces.

1. Reconstruction d'image
   La reconstruction d'image fait référence à la restauration d'une image trop floue ou endommagée à son état clair d'origine. L'une des méthodes de reconstruction d'images couramment utilisées consiste à utiliser un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la restauration d'images. Voici un exemple de code pour la reconstruction d'images à l'aide des bibliothèques OpenCV et Dlib :

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/dnn.h>

// 定义卷积神经网络模型
typedef dlib::loss_multiclass_log<dlib::fc<2,
        dlib::relu<dlib::fc<84,
        dlib::relu<dlib::fc<120,
        dlib::relu<dlib::fc<400,
        dlib::relu<dlib::fc<800,
        dlib::relu<dlib::fc<512,
        dlib::input<dlib::matrix<unsigned char>>
        >>>>>>>>>>>> CNNModel;

int main() {
    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 将图像转换为dlib矩阵
    dlib::matrix<unsigned char> dlib_image(image.rows, image.cols);
    dlib::assign_image(dlib_image, dlib::cv_image<unsigned char>(image));

    // 载入模型
    CNNModel net;
    dlib::deserialize("model.dat") >> net;

    // 图像恢复
    dlib::matrix<float> output = net(dlib_image);

    // 转换回OpenCV的Mat类型图像
    cv::Mat restored_image(dlib_image.nr(), dlib_image.nc(), CV_8UC1);
    dlib::toMat(restored_image) = restored_image;

    // 保存图像
    cv::imwrite("restored_image.png", restored_image);

    return 0;
}

Dans le code ci-dessus, nous chargeons d'abord une image en niveaux de gris à l'aide d'OpenCV. Ensuite, nous avons converti l'image en type de matrice dlib et chargé un modèle de réseau neuronal convolutif pré-entraîné. Enfin, nous utilisons ce modèle pour restaurer l'image et sauvegarder l'image restaurée.

2. Compression d'image
   La compression d'image fait référence à l'utilisation de moins d'espace de stockage pour représenter les images afin de réduire la taille du fichier. L'une des méthodes de compression d'image couramment utilisées consiste à utiliser la transformation en cosinus discrète (DCT) et la quantification. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code pour la compression d'images à l'aide des bibliothèques OpenCV et Zlib :

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <zlib.h>

int main() {
    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 图像压缩
    cv::Mat compressed_image;
    std::vector<unsigned char> buffer;
    cv::imencode(".png", image, buffer);
    
    // 使用zlib进行压缩
    uLong uncompr_len = buffer.size(); // 压缩前的大小
    uLong compr_len = compressBound(uncompr_len); // 压缩后的大小
    Bytef* compr = new Bytef[compr_len];
    compress(compr, &compr_len, buffer.data(), uncompr_len);

    // 保存压缩后的图像
    std::ofstream outfile("compressed_image.dat", std::ofstream::binary);
    outfile.write(reinterpret_cast<const char*>(compr), compr_len);
    outfile.close();

    // 验证解压缩是否正确
    Bytef* uncompr = new Bytef[uncompr_len];
    uncompress(uncompr, &uncompr_len, compr, compr_len);

    // 转换回OpenCV的Mat类型图像
    cv::Mat restored_image = cv::imdecode(buffer, cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 保存解压缩后的图像
    cv::imwrite("restored_image.png", restored_image);

    return 0;
}

Dans le code ci-dessus, nous chargeons d'abord une image en niveaux de gris à l'aide d'OpenCV et utilisons la fonction imencode pour encoder l'image au format PNG. Ensuite, nous utilisons la bibliothèque zlib pour la compression et enregistrons les données d'image compressées dans un fichier. Enfin, nous utilisons la bibliothèque zlib pour décompresser et enregistrer l'image décompressée.

Résumé :
Cet article présente comment utiliser C++ pour une reconstruction et une compression d'images efficaces. En utilisant des réseaux de neurones convolutifs pour la restauration d’images, ainsi que la transformation et la quantification en cosinus discrètes pour la compression d’images, nous pouvons obtenir de meilleurs résultats en matière de traitement d’images. Qu'il s'agisse de reconstruction ou de compression d'images, C++ est un outil très puissant et efficace qui peut nous aider à réaliser de nombreuses tâches complexes de traitement d'images.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!