C++ を使用して効率的な画像再構成と画像圧縮を行うにはどうすればよいですか?

C を使用して効率的な画像再構成と画像圧縮を行うにはどうすればよいですか?

画像は私たちの日常生活において非常に一般的な媒体であり、画像処理は多くのアプリケーションにとって重要です。画像処理において、画像再構成と画像圧縮は 2 つの非常に重要な関係です。この記事では、C を使用して効率的に画像再構成と画像圧縮を行う方法を紹介します。

1. 画像再構成
   画像再構成とは、ぼやけすぎたり、損傷した画像を元の鮮明な状態に復元することを指します。一般的に使用される画像再構成方法の 1 つは、画像復元に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用することです。以下は、OpenCV と Dlib ライブラリを使用して画像再構成を実装するサンプル コードです。

#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;
}

上記のコードでは、まず OpenCV を使用してグレースケール画像を読み込みます。次に、画像を dlib 行列タイプに変換し、事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワーク モデルをロードしました。最後に、このモデルを使用してイメージを復元し、復元されたイメージを保存します。

2. 画像圧縮
   画像圧縮とは、ファイル サイズを削減するために、画像を表現するために使用するストレージ容量を減らすことを指します。一般的に使用される画像圧縮方法の 1 つは、離散コサイン変換 (DCT) と量子化を使用することです。以下は、OpenCV および Zlib ライブラリを使用した画像圧縮のサンプル コードです。

#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;
}

上記のコードでは、まず OpenCV を使用してグレースケール画像をロードし、関数 imencode を使用して画像を PNG 形式にエンコードしました。 。次に、zlib ライブラリを使用して圧縮し、圧縮された画像データをファイルに保存します。最後に、zlib ライブラリを使用して、解凍されたイメージを解凍して保存します。

概要:
この記事では、C を使用して効率的な画像再構成と画像圧縮を行う方法を紹介します。画像復元に畳み込みニューラル ネットワークを使用し、画像圧縮に離散コサイン変換と量子化を使用することで、画像処理でより良い結果を達成できます。画像の再構成であっても画像圧縮であっても、C は非常に強力で効率的なツールであり、多くの複雑な画像処理タスクを完了するのに役立ちます。

以上がC++ を使用して効率的な画像再構成と画像圧縮を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。