图像缩放和C / C ++中的旋转
缩放2D图像arrays的最佳方法是什么？ 例如，假设我有一个1024 x 2048字节的图像，每个字节都是一个像素。 每个像素都是从0到255的灰度级。我希望能够通过任意因子缩放此图像并获得新图像。 因此，如果我将图像缩放0.68倍，我应该得到一个大小为0.68 * 1024 x 0.68 * 2048的新图像。 一些像素将相互折叠。 而且，如果我按比例缩放3.15，我会得到一个更大的图像，像素被复制。 那么，实现这一目标的最佳方法是什么？
接下来，我希望能够将图像旋转任意角度，范围为0到360度（0 – 2Pi）。 旋转后裁剪图像不是问题。 最好的方法是什么？
没有“简单”的表达方式。 缩放和旋转都不是“微不足道”的过程。
谷歌它为2d成像库。 Magick ++可以作为divideandconquer.se点的想法，但还有其他。
有许多方法可以缩放和旋转图像。 最简单的扩展方法是：
dest[dx,dy] = src[dx*src_width/dest_width,dy*src_height/dest_height] 但是当减小尺寸时增加尺寸和细节损失会产生块效应。 有一些方法可以产生更好看的结果，例如， 双线性滤波 。
对于旋转，可以使用旋转矩阵计算src像素位置：
sx,sy = M(dx,dy)
其中M是将目标像素映射到源图像的矩阵。 同样，您需要进行插值以产生非块状结果。
但是如果你不想进入图像处理的数学，那么有很多库可用。
您正在做的是将一组输入点映射到一组输出点。 问题的第一部分是确定resize或旋转的映射; 第二部分是处理不完全位于像素边界上的点。
resize的映射很容易：
x' = x * (width' / width) y' = y * (height' / height)
轮换映射只是有点困难。
x' = x * cos(a) + y * sin(a) y' = y * cos(a) - x * sin(a)
用于确定位于网格之外的像素值的技术称为插值。 有许多这样的算法，范围广泛，速度和最终图像质量。 其中一些质量/时间递增的顺序是最近邻，双线性，双三次和Sinc滤波器。
你想自己做肮脏的工作还是ImageMagick能为你做这件事吗？
复制或丢弃像素不是最好的方法或图像大小调整，因为结果将显示像素化和jagginess。 为了获得最佳效果，您应该对图像进行重新取样 ，这样可以使得到的图像更加平滑。 有很多重采样方法，如双线性，双三次，lanczos等。
看看wxWidgets的BicubicResample函数。 它适用于所有类型的图像，不仅是灰度图像，而且您应该能够根据您的需要进行调整。 然后还有来自VirtualDub的重新采样代码。 Google Codesearch可能会泄露更多相关代码。
编辑：链接在预览中看起来很好，但在发布时会被破坏。 这很奇怪。 转到谷歌代码搜索并分别查询“wxwidgets resamplebicubic”和“virtualdub resample”以获得相同的结果。
CxImage是一个用于处理图像的免费库，可以执行您想要的操作。 我没有亲自使用过它，除了琐碎的东西，但我已经看过它反复推荐。
它尚未被提及，因此我将指出OpenCV具有缩放和旋转图像的function，以及大量其他实用程序。 它可能包含许多与问题无关的function，但它很容易设置和用于此类库。
您可以尝试手动实现这样的转换，但缩放和旋转的简单方法通常会导致明显的细节丢失。
使用OpenCV，可以像这样进行缩放：
float scaleFactor = 0.68f; cv::Mat original = cv::imread(path); cv::Mat scaled; cv::resize(original, scaled, cv::Size(0, 0), scaleFactor, scaleFactor, cv::INTER_LANCZOS4); cv::imwrite("new_image.jpg", scaled);
使用Lanczos插值，可将图像缩小0.68倍。
我不熟悉旋转，但这是OpenCV网站上的一个教程的一部分，我已经编辑了相关部分。 （原文中也有偏斜和翻译……）
/// Compute a rotation matrix with respect to the center of the image Point center = Point(original.size().width / 2, original.size().height / 2); double angle = -50.0; double scale = 0.6; /// Get the rotation matrix with the specifications above Mat rot_mat( 2, 3, CV_32FC1 ); rot_mat = getRotationMatrix2D(center, angle, scale); /// Rotate the image Mat rotated_image; warpAffine(src, rotated_image, rot_mat, src.size());
OpenCV网站
他们也有一些非常好的文档。
CxImageresize的方法会产生奇怪的结果。 我使用Resample和Resample2函数以及插值方法的所有可用变体，结果相同。 例如，尝试将填充了白色的1024 x 768图像调整为大小为802 x 582.您会发现图像上的像素颜色与白色不同 ！ 您可以检查：在Windows Paint中打开已resize的图像并尝试用黑色填充它。 结果肯定会让你感到愉快。
point scaling(point p,float sx,float sy) { point s; int c[1][3]; int a[1][3]={px,py,1}; int b[3][3]={sx,0,0,0,sy,0,0,0,1}; multmat(a,b,c); sx=c[0][0]; sy=c[0][1]; return s; }
查看Intel Performance Primitives 。 我之前使用过它，它在x86上产生了近乎最佳的性能。 还有一个测试程序可以使用各种算法。