#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img =imread("1.jpg");
Mat kernel=Mat::ones(9,9,CV_8UC1);
int stride=5;
int kernum_w,kernum_h;
if(img.rows%stride==0)
kernum_w=img.rows/stride;
else
kernum_w=img.rows/stride+1;
if(img.cols%stride==0)
kernum_h=img.cols/stride;
else
kernum_h=img.cols/stride+1;
int out_w=kernum_w*kernum_h;
int out_h=kernel.cols*kernel.rows;
int channel_size=img.cols*img.rows;
//初始化输入、卷积核并计算新矩阵的尺寸
Mat C=Mat::zeros(out_w,out_h,CV_8UC3);
for (int channel=img.channels();channel--;channel>0)
{
int i=0;
for (int im_row=0;im_row<img.rows;im_row+=stride)
{
for (int im_col=0;im_col<img.cols;im_col+=stride)
{
for (int ker_row=0;ker_row<kernel.rows;ker_row++)
{
for(int ker_col=0;ker_col<kernel.cols;ker_col++)
{
int input_row=im_row-(kernel.rows-1)/2+ker_row;
int input_col=im_col-(kernel.cols-1)/2+ker_col;
//索引当前小窗内元素对应到输入的行列值
if(input_row<0||input_col<0||input_row>=img.rows||input_col>=img.cols)
C.at<Vec3b>(i,ker_col+kernel.cols*ker_row)[channel]=0;
else
C.at<Vec3b>(i,ker_col+kernel.cols*ker_row)[channel]=img.at<Vec3b>(input_row,input_col)[channel];
//超出原图的范围,则新矩阵对应的位置赋零,否则将输入赋给对应的位置
}
}
i++;
}
}
}
imshow("im2col",C);
waitKey(0);
return 0;
}
对于c++我也只是初学者,关于指针,我还要多加学习,这里对图像的遍历使用了Mat类的成员函数at(),也是一种比较低效率的方法。高效的方法(指针方法)参考这篇
http://blog.csdn.net/daoqinglin/article/details/23628125
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