SeamCarving opencv c++

分别用了基于梯度图和Saliency算法的显著度图计算方法，以水平和垂直两种方式简单地压缩图片。实现了有关动态规划算法

#include“highgui.h“
#include“cv.h“
#include“stdio.h“
#include“Saliency.h“
using namespace cv;

#define delNUM 50
//锐化滤波得到显著图
Mat getSrcEnergy（Mat image）{
	Mat image_gray;
	//均值滤波
	Mat mask1 = （Mat_（3 3） << 0 0 0 0 1 -1 0 0 0）;
	Mat mask2 = （Mat_（3 3） << 0 0 0 0 1 0 0 -1 0）;
	Mat result（image.rows image.cols CV_32F Scalar（0））;
	Mat result1（image.rows image.cols CV_32F Scalar（0））;
	Mat result2（image.rows image.cols CV_32F Scalar（0））;

	cvtColor（image image_gray CV_BGR2GRAY）;

	filter2D（image_gray result1 result1.depth（） mask1）;
	filter2D（image_gray result2 result2.depth（） mask2）;
	add（abs（result1） abs（result2） result）;
	return result;
}
//Saliency算法得到显著图
Mat getEnergy（Mat image）{
	Saliency sal;
	vector salmap（0）;
	vector inputImg;
	IplImage imgTmp = image;
	IplImage* img = cvCloneImage（&imgTmp）;

	for （int h = 0; h < img->height; h++）{
		unsigned char*p = （unsigned char*）img->imageData + h*img->widthStep;
		for （int w = 0; w < img->width; w++）{
			unsigned int t = 0;
			t += *p++;
			t <<= 8;
			t += *p++;
			t <<= 8;
			t += *p++;
			inputImg.push_back（t）;
		}
	}

	sal.GetSaliencyMap（inputImg img->width img->height salmap）;

	int index = 0;
	IplImage* imageOut = cvCreateImage（cvGetSize（img） IPL_DEPTH_64F 1）;
	IplImage* ori = cvCreateImage（cvGetSize（img） IPL_DEPTH_32F 1）;
	for （int h = 0; h < imageOut->height; h++）{
		double *p = （double*）（imageOut->imageData + h*imageOut->widthStep）;
		for （int w = 0; w < imageOut->width; w++）{
			*p++ = salmap[index++];
		}
	}
	cvConvertScale（imageOut ori）;
	Mat imgMat（ori 1）;
	cvReleaseImage（&img）;
	cvReleaseImage（&imageOut）;

	return imgMat;
}
//累计能量，范围为3个
void calculateEnergy3（Mat imageMat &EnergyMatMat &trace）{
	image.copyTo（EnergyMat）;

	for （int i = 1; i < image.rows; i++）{
		//第一列的能量累计
		if （EnergyMat.at（i - 1 0） <= EnergyMat.at（i - 1 1））{
			EnergyMat.at（i 0） = image.at（i 0） + EnergyMat.at（i - 1 0）;
			trace.at（i 0） = 0;	//正上方的是0 
		}
		else{
			EnergyMat.at（i 0） = image.at（i 0） + EnergyMat.at（i - 1 1）;
			trace.at（i 0） = 1;  //右上方的是1
		}
		//中间列的能量累计
		for （int j = 1; j < image.cols - 1; j++）{
			float en[3] min;
			int index = -1;
			en[0] = EnergyMat.at（i - 1 j - 1）;
			en[1] = EnergyMat.at（i - 1 j）;
			en[2] = EnergyMat.at（i - 1 j + 1）;
			min = en[0];
			for （int k = 1; k < 3; k++）{
				if （en[k] < min）{
					min = en[k];
					index = k - 1;
				}
			}
			EnergyMat.at（i j） = image.at（i j） + EnergyMat.at（i - 1 j + index）;
			trace.at（i j） = index;
		}
		//最后一列的能量累计
		if （EnergyMat.at（i - 1 image.cols - 1） <= EnergyMat.at（i - 1 image.cols - 2））{
			EnergyMat.at（i image.cols - 1） = image.at（i image.cols - 1） + EnergyMat.at（i - 1 image.cols - 1）;
			tra

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略26个文件信息