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准备工作

需要安装好 OpenCV，OpenCV的安装过程在这里不再赘述。另外我们准备了一个图片。

代码实现

首先我们需要在 CmakeLists.txt 文件中， 添加 OpenCV 的依赖

find_package(OpenCV4REQUIRED)
include_directories(
${OPENCV_INCLUDE_DIRS}
)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME}${OpenCV_LIBRARIES})

读取文件

std::stringpath="/path/to/img/";
cv::Matimg=cv::imread(path+"meinv.jpeg");

获取原图的像素宽高，然后进行像素比缩放。

intheight=img.size().height;
intwidth=img.size().width;
intpixel_size=10;
intnew_width=width/pixel_size;
intnew_height=height/pixel_size;

根据设定的像素比， 对原图进行缩小，再放大的两次 resize 操作。这样就完成了像素图的处理。

cv::MatimgTmp;
cv::resize(img,imgTmp,cv::Size(new_width,new_height),0,0,cv::INTER_LINEAR);
cv::resize(imgTmp,imgTmp,cv::Size(width/2,height/2),0,0,cv::INTER_LINEAR);

那我们来看下处理过之后的图像效果吧

效果看起来还可以，图片颜色单一图片尺寸稍微小一些的效果会好很多。

完整代码

#include<iostream>
include<opencv2/opencv.hpp>
intmain(){
std::stringpath="/Users/wbf/Desktop/";
cv::Matimg=cv::imread(path+"meinv.jpeg");
cv::imshow("meinv",img);
intheight=img.size().height;
intwidth=img.size().width;
intpixel_size=10;
intnew_width=width/pixel_size;
intnew_height=height/pixel_size;
std::cout<<new_height<<","<<new_width<<std::endl;
cv::MatimgTmp;
cv::resize(img,imgTmp,cv::Size(new_width,new_height),0,0,cv::INTER_LINEAR);
cv::resize(imgTmp,imgTmp,cv::Size(width/2,height/2),0,0,cv::INTER_LINEAR);
//std::vector<cv::Mat>v_mat;
//v_mat.push_back(img);
//v_mat.push_back(imgTmp);
cv::imshow("meinv2",imgTmp);
cv::waitKey(0);
}

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