VC数字图像处理编程讲座之四

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C语言下的图像处理与识别算法设计

C语言下的图像处理与识别算法设计

C语言下的图像处理与识别算法设计在当今数字化时代,图像处理与识别技术已经成为人工智能、计算机视觉等领域中不可或缺的重要组成部分。

而C语言作为一种高效、灵活的编程语言,在图像处理与识别算法设计中也扮演着重要的角色。

本文将深入探讨C语言下的图像处理与识别算法设计,包括基本概念、常用技术和实际案例分析。

1. 图像处理基础图像处理是指对数字图像进行各种操作以获取更好的图像质量或从中提取有用信息的过程。

在C语言中,我们可以通过像素级别的操作来实现各种图像处理算法。

常见的图像处理操作包括灰度化、二值化、平滑滤波、边缘检测等。

1.1 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程,通过对红、绿、蓝三个通道进行加权平均得到灰度值。

在C语言中,可以通过简单的公式计算来实现灰度化操作。

示例代码star:编程语言:cgray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B;示例代码end1.2 二值化二值化是将灰度图像转换为黑白二值图像的过程,通过设定一个阈值将灰度值大于阈值的像素设为白色,小于阈值的像素设为黑色。

在C语言中,可以使用简单的逻辑判断来实现二值化操作。

示例代码star:编程语言:cif (gray > threshold) {binary = 255; // 白色} else {binary = 0; // 黑色}示例代码end2. 图像识别技术图像识别是指利用计算机视觉技术对图像进行分析和理解,从而实现对图像内容的自动识别和分类。

在C语言中,我们可以结合机器学习算法和深度学习模型来实现图像识别任务。

2.1 特征提取特征提取是图像识别中至关重要的一步,通过提取图像中的特征信息来描述图像内容。

在C语言中,可以使用各种特征提取算法如HOG、SIFT、SURF等来获取图像特征。

2.2 分类器设计分类器是用于对提取到的特征进行分类判断的模型,常见的分类器包括SVM、KNN、神经网络等。

C语言中的计算机视觉与图像识别技术

C语言中的计算机视觉与图像识别技术

C语言中的计算机视觉与图像识别技术
计算机视觉和图像识别技术是近年来快速发展的领域,对于实现人工智能、自动驾驶、医疗影像诊断等具有重要意义。

在C语言中,同样可以实现一些简单的图像处理和识别功能,下面我们将介绍一些基本的概念和实现方法。

首先,要实现图像处理和识别功能,需要了解图像在计算机中的表示方式。

在C语言中,通常使用二维数组来表示图像,每个元素代表图像的一个像素点,可以根据需要设置不同的像素值来显示图像的颜色和亮度。

接着,对于图像的处理,可以通过简单的算法来实现一些基本的功能,比如灰度化、边缘检测、图像滤波等。

这些功能可以帮助我们对图像进行预处理,提取出关键信息,为后续的识别工作做准备。

在图像识别方面,可以利用一些基本的机器学习算法来实现简单的对象检测和分类。

比如,可以使用K均值算法对图像进行聚类,识别出不同的对象;也可以使用支持向量机(SVM)等分类器来对图像进行分类,识别出特定的目标。

除此之外,还可以利用一些开源的计算机视觉库来实现更复杂的功能。

比如,OpenCV是一个功能强大的图像处理库,支持多种图像处理和识别算法,可以帮助我们快速实现各种图像处理功能。

总的来说,虽然C语言并不是专门用来处理图像的语言,但是通过一些基本的图像处理算法和库的支持,我们同样可以在C语言中实现一些简单的计算机视觉和图像识别功能。

当然,如果需要实现更复杂的图像处理和识别功能,还是建议使用一些更专业的语言和库来完成。

数字图像处理课件ppt

数字图像处理课件ppt

06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一,它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征,实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像,提 取出面部的各种特征,如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息,并与预 先存储的人脸特征进行比对,从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心,它通过训练分类器,使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法,如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习,并生成分类器模型,用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标,它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别,实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力,用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征,为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式,同时进行数据压 缩,减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用,如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术,可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ,模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换

数字图像处理的VC编程基础

数字图像处理的VC编程基础


• 目的座标包括逻辑宽度(cxDst)和高度(cyDst),以及开 始点。 • 不能通过持续显示DIB来减少记忆体需求。
• 最後一个参数是位元映射操作方式,它指出了DIB图素 与输出设备图素结合的方式,为此参数设定为SRCCOPY。 调色板管理:颜色查找表
调用CreatePalette创建逻辑调色板,然后用SelectPalette将其选 入设备描述表,再调用RealizePalette使Windows在设备描述表 中“实现”逻辑调色板。
• SetDIBitsToDevice函数传回所显示的扫描行的数目。 • 因此,要调用SetDIBitsToDevice来显示整个DIB图像,您需要下 列信息: • hdc 目的表面的设备句柄代号 • • xDst和yDst 图像左上角的目的坐标 cxDib和cyDib DIB的图素宽度和高度,在这里,cyDib是 BITMAPINFOHEADER结构内biHeight栏位的绝对值。 pInfo和pBits 指向点阵图信息部分和图素位元的指标
• 四、DIB操作实例
处理DIB位图的三种方法
1、利用GDI对象显示DIB位图 2、在DIB位图中创建GDI位图 3、利用SetDIBitsToDevice 函数或StretchDIBits函数显示DIB位 图。
BMP位图处理实例 1、利用应用程序向导生成应用程序框架
2、设计位图、工具栏按钮资源(可利用位图资源器新建位图资源, 也可加载位图文件),利用工具栏编辑器编辑工具栏资源 3、添加成员变量和成员函数 成员变量:
• 要通过缩小或放大DIB,在输出设备上以特定的大小显示它,可 以使用StretchDIBits: • iLines = StretchDIBits ( hdc, // device context handle xDst, // x destination coordinate • yDst, // y destination coordinate • cxDst, // destination rectangle width • cyDst, // destination rectangle height • xSrc, // x source coordinate • ySrc, // y source coordinate • cxSrc, // source rectangle width • cySrc, // source rectangle height • pBits, // pointer to DIB pixel bits • pInfo, // pointer to DIB information • fClrUse, // color use flag • dwRop) ; // raster operation • 函数参数除了下列三个方面,均与SetDIBitsToDevice相同。

基于VC数字图像处理的研究与实现

基于VC数字图像处理的研究与实现

功能截图如下
B I T M A P I N F O l p B i t s l n f o , U I N T i U s a g e , D W O R D d w R o p ) ;
h d c : 指向目标设备环境的句柄。 X D e s t : 指定 目标矩 形左上角位 置的x 轴 坐标 , 按逻 辑单位
话框 。 4 . 3 . 2 主 界 面设 计
该函数将D I B 中矩形区域内像素使用的颜 色数据拷 贝到指
( 1 ) 文件操 作模块。 文件操作模块 是整个系统 中最基本 的组
定的目标矩 形中。 如果 目 标 矩形比源矩形大小要大, 那么函数对 成 成 分' 该模块 主要实现 图像的文件操 作, 包括 新建操 作, 打开

实验研究
轴创建位 图镜像。 移植。 在 这里我们命名这个 基类为I m g C e n t e r D i b , 各种算法 的 么函数将沿着Y 实现都是以I m g C e n t e r D i b 类为基类 派生出来 。 同时将各个模块 4 . 3模块设计 函数封装起 来成为~个类 , 这些类都 以I m g C e n t e r D i b 类共有继 具体的模块设计如下:
出明显的只有 黑和 白的视觉 效果。 2 ) 彩色变 灰色格式: 当R G B 中
l p B i t s : 指向D I B 位 的指针, 这 些位 的值按字节类 型数组存 像上 的像素点的灰 度值设置 为0 或2 5 5 , 也就是将整 个图像 呈现 l p B i t s l n f o : 指 向B I T M A P I N F O 结构 的指针, 该结构包含有 3 种颜色 的含 量相等时 即为灰色 。 因此 只要将R G N 3 色设置 成一 关D I B 方面的信息 。 b m i C o l o r s , 如果提 供了, 那 么该b m i C o l o r s 是否 包含了明确的

数字图像处理基于VisualC的编程框架PPT学习教案

数字图像处理基于VisualC的编程框架PPT学习教案

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实验分析
基于STL vector的C++源码 基于MFC CArray的C++源码 基于CTArray的C++源码 基于CTMatrix的C++源码 基于MFC CImage的C++源码 基于CTMatrix<RGB_TRIPLE>的C++源码
本书所实现的数字图像处理编程框架具有使用简单的特 点。
= "Sav e Imag e File ";
C String fileN ame = file_d ialog. GetPat hName( ) ; }
CFileDial og fil e_dial og( FA LSE, " bmp", NULL, OFN_HI DEREAD ONLY | OFN_O VERWRI TEPROM PT,
if( file_ dialog .DoMod al() ! = IDOK )
m_image.S aveIma ge( fi leName ); UpdateAll Views( NULL);
"BMP File s(*.bm p)|*.b mp|All Files (*.*)| *.*||" ); return ;
第8页/共43页
8
添加数页
9
添加数字图像处理编程框架(3)
第10页/共43页
10
添加图像读取、显示和存储功能
ID_IMAGEPROCESSING_OPENIMA GEFILE
ID_IMAGEPROCESSING_SAVEIMA GEFILE
ID_IMAGEPROCESSING_IMAGEEMBOSS MENT

基于VC的数字图像处理软件开发

基于VC的数字图像处理软件开发

基于VC的数字图像处理软件开发一、本文概述随着信息技术的飞速发展,数字图像处理技术在各个领域中的应用日益广泛,如医疗影像分析、安全监控、卫星遥感、娱乐媒体等。

然而,传统的数字图像处理技术在处理大规模、高复杂度的图像数据时,往往面临计算效率低下、处理速度慢等问题。

因此,研究并开发基于VC(Visual C++)的数字图像处理软件,对于提高图像处理效率、优化图像处理流程、满足不断增长的图像处理需求具有重要意义。

本文旨在探讨基于VC的数字图像处理软件开发的关键技术和实现方法。

我们将简要介绍数字图像处理的基本概念和原理,以及VC 在数字图像处理软件开发中的优势和应用场景。

接着,我们将重点讨论软件开发过程中的关键技术,包括图像数据的获取与预处理、图像增强与变换、图像分割与识别等。

我们还将探讨如何优化软件性能,提高图像处理速度和效率。

我们将总结本文的主要研究成果,并对未来的研究方向进行展望。

通过本文的研究,我们期望能够为数字图像处理领域的软件开发人员提供有益的参考和启示,推动数字图像处理技术的进一步发展和应用。

二、VC环境下的图像处理技术基础在Visual C++(VC)环境下进行数字图像处理软件开发,首先需要掌握图像处理技术的基础知识。

VC作为微软公司开发的一款集成开发环境(IDE),提供了丰富的库和工具,使得图像处理变得更加高效和便捷。

图像数据表示:在VC中,图像通常以二维数组的形式存储,每个元素代表图像的一个像素点。

常见的图像格式有BMP、JPEG、PNG 等,每种格式都有其特定的文件结构和数据表示方式。

图像文件读取与写入:VC提供了多种库函数用于读取和写入图像文件,如OpenCV库中的imread和imwrite函数。

通过这些函数,可以方便地加载和保存图像数据。

基本图像处理操作:在VC环境下,可以对图像进行各种基本处理操作,如缩放、裁剪、旋转、翻转等。

这些操作可以通过矩阵运算和插值算法实现。

图像增强技术:图像增强旨在改善图像的视觉效果或为后续处理提供更好的数据。

VC数字图像处理编程讲座之四

VC数字图像处理编程讲座之四

VC数字图像处理编程讲座之四BMP图像显示的特效操作上期讲座中我们主要讲述了BMP图像数据的存取、图像的显示和调色板的操作等内容,在上面的学习基础上,我们可以进一步深化,学习并掌握图像特效显示技术。

有了这种技术,可以用来在今后的项目开发中美化我们的软件界面,提高软件的视觉效果。

在如今的商业软件中,几乎每一幅图像的显示都采用了图像特效显示,例如读者比较熟悉的Windows的屏幕保护程序就采用了各种各样的图像特效显示,使人感到眼花缭乱和耳目一新。

专业图像处理软件更是提供了丰富的显示方式供用户使用,可以方便的在程序中实现图像的特效显示,如PhotoShop、Authorware等。

本节主要介绍如何实现图像的浮雕、雕刻、百页窗、旋转、扫描、栅条、马赛克、和渐显渐隐显示等效果。

通过这期讲座的学习,读者朋友们也可以自己动手制作拥有特效显示效果的软件了图像的显示我们讲过主要有BitBlt()、SetDIBitsToDevice()和StretchDIBits()等函数。

需要读者注意的是,在特效显示时,并不是每个显示函数都适宜,BitBlt()函数主要是用来显示设备无关位图(DDB),后两个函数用来显示设备无关位图(DIB)。

由于我们讲座里处理的是设备无关位图,所以我们主要关心的是后两个函数的应用,其中SetDIBitsToDevice()使用起来较死板,远不如StretchDIBits ()用的灵活,并且对大多数的特效显示无能为力,所以为了实现图像的特效显示效果,需要使用StretchDIBits()函数来显示图像,具体什么原因,我想可能是微软在实现这些函数时使用的方法不同吧。

这些函数如何使用,各个参数的含义,可以参考微软的MSDN。

实现图像的特殊效果的显示的基本思路是要么是操作图像的像素,要么是对图像分块按一定的方向或次序,分阶段的显示或擦除对应的图像块。

对于第二种显示的思路,其中的要点是:1.划分图像块;2.确定图像块的操作次序;3.显示或清除对应的图像块;4.在两个连续显示的图像块之间插入一个固定的延迟。

数字图像处理教学:小学信息技术教案四年级第四课

数字图像处理教学:小学信息技术教案四年级第四课

数字图像处理技术在现代社会中广泛应用,为学生提供数字图像处理的基础知识和技能,有利于提高他们的信息技术素养。

此外,对于小学生来说,学习数字图像处理技术也可以培养他们的逻辑思维能力和创造力。

本文将着重介绍小学四年级第四课《数字图像处理教学》的教学内容及教学方法。

一、教学目标1.了解数字图像处理的基本概念和技术,掌握数字图像处理的基本操作方法。

2.学习数字图像处理软件的基本操作技能,能够使用数字图像处理软件对图像进行简单处理。

3.培养学生的观察力、分析力和创造力,提高他们的信息技术素养。

二、课堂教学1.导入教师可以从学生已有的知识出发,比如颜色、形状、位置等,引导学生思考数字图像处理是什么,有什么用处。

可以通过问答的方式,帮助学生理解和掌握数字图像处理的基本概念。

2.学习数字图像处理的基本概念和技术在介绍数字图像处理的基本概念和技术时,教师可以辅以图示和案例,让学生更形象地理解和掌握数字图像处理的基本概念和技术。

具体的教学内容包括:(1)数字图像的基本概念数字图像是以数字形式表示的图像。

图像是由像素组成的,每个像素有其特定的颜色、亮度和位置等属性。

(2)数字图像处理的基本技术数字图像处理的基本技术包括图像增强、图像恢复、图像分割和图像识别等。

在教学中,可以重点讲解图像增强、图像分割和图像识别这几个方面的内容,并通过具体的案例让学生理解和掌握这些内容。

3.学习数字图像处理软件的基本操作技能为了让学生能够更好地理解数字图像处理技术,教师可以引导学生使用数字图像处理软件,例如Photoshop等,对数字图像进行简单处理。

具体的教学内容包括:(1)数字图像处理软件的基本操作教师要引导学生学习数字图像处理软件的基本操作技能,例如打开图像、保存图像、图像旋转、色彩调整等。

(2)数字图像的简单处理教师可以根据学生的实际情况和教学进度,为学生讲解数字图像的简单处理方法,例如调整色彩、亮度和对比度等。

4.培养学生的观察力、分析力和创造力数字图像处理技术需要学生具备一定的观察力、分析力和创造力。

VC++数字图像处理

VC++数字图像处理

Visual C++数字图像处理广义地讲,凡是记录在纸介质上的、拍摄在底片和照片上的、显示在电视、投影仪和计算机屏幕上的所有具有视觉效果的画面都可以称为图像。

根据图像记录方式的不同,图像可分为两大类:一类是模拟图像(Analog Image),另一类是数字图像(Digital Image)。

模拟图像是通过某种物理量(光、电等)的强弱变化来记录图像上各点的亮度信息的,例如模拟电视图像;而数字图像则完全是用数字(即计算机存储的数据)来记录图像亮度信息的。

所谓数字图像处理(Digital Image Processing),就是指用数字计算机及其他相关的数字技术,对数字图像施加某种或某些运算和处理,从而达到某种预期的处理目的。

随着数字技术和数字计算机技术的飞速发展,数字图像处理技术在近 20 多年的时间里,迅速发展成为一门独立的有强大生命力的学科,其应用领域十分广泛。

作为数字图像处理技术的实现环节,本书将在 Visual C++环境下介绍图像各种典型算法的编程实现。

而作为一本书的开始,本章我们将介绍图像编程的基础知识,如数字图像的点阵数据、调色板概念、BMP 文件结构以及设备无关位图(DIB)等,它是后面章节学习的基础。

1.1 图像、颜色表和色彩空间1.1.1 图像组成数字图像的基本单位是像素(Pixel),也就是说,数字图像是像素的集合。

如图 1-1 所示,图中每个格点代表一个像素,该图是一个白色背景下包含灰色矩形的图像。

图 1-1 放大后的矩形图像数字图像通常存放在计算机的外存储器设备中,例如硬盘、光盘等,在需要进行显示和处理时才被调入内存的数组中。

从本质上讲,图像数据在计算机内存或硬盘中是以字符型数据存在的,这与其他整型数据或者浮点型数据没有任何区别,都是一种数字表达符号,当把它在计算机屏幕上显示出来时,才是我们人眼看到的真正有意义的数字图像。

普通的显示器屏幕也是由许多点(像素)构成的,显示时,电子枪每次从左到右、从上到下进行扫描,为每个像素着色,利用人眼的视觉暂留效应就可以显示出一屏完整的图像。

VC数字图像处理编程讲座之五

VC数字图像处理编程讲座之五

VC数字图像处理编程讲座之五BMP图像操作的补充篇上一讲中我们介绍了图像特效显示操作的实现方法,如随机显示效果、马赛克效果、拉幕显示效果等,由于篇幅的限制,还有许多效果没有介绍;本期讲座将接着上一讲的内容,继续介绍一些图像特效显示效果。

另外,我们前面的学习都是针对现成的BMP图像,在实际工作学习中,绝大部分处理图像过程都是在一个系统环境中,也就是说需要和图像数据的获取设备直接打交道,一般情况下,计算机图像处理系统从系统层次上可分为高、中、低档三个层次,目前比较普及的是低档次的系统,该系统由CCD(摄像头)、图像采集卡、计算机三个部分组成,其结构简单,应用方便,效果也比较不错,得到的图像较清晰,所以目前在工程应用中采用的比较多。

这就给开发人员带来一个现实的问题,如何使用图像采集卡呢?目前虽然各种编程资源中基于VC开发经验的文章不少,但是关于如何在VC开发平台上使用图像采集卡的文章的确没发现,笔者借这期讲座的宝贵机会,补充介绍一下如何在程序中编写自己的代码来操作图像采集卡,从而搭建一个完整的图像处理系统。

希望通过这部分内容的学习,在读者的脑海里就可以建立一个完整的图像操作系统概念;同时也能够给目前正需要利用图像采集卡开发自己的图像处理系统的朋友有所帮助。

1.抖动图像在上一节讲座中,我们讲到了如何实现图象的"雕刻"和"浮雕"效果,它们的实现思想是通过求取"没有处理过的相邻两个像素之间的差值"来实现的。

如果没有限制"以前没有处理过的两个像素之间的操作",取而代之的是"处理以前已经操作过的像素",那末就可以将一个像素的灰度值传递到与其相邻的若干像素。

事实上,有时后我们必须通过上述的约定才能实现一些效果,如图像的抖动效果。

例如,为了使图象看起来好象从左上角向右下角扫过,以产生运动的感觉,必须要反复拷贝左上方的那些像素的灰度值,逐步把它们融合在一起,看起来好象图像后边有一些颜色在逐渐的消失,这就是我们要讲的图象的抖动效果。

数字图像处理 PPT课件

数字图像处理 PPT课件
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课程教学引导 • 教材选择 • 教学结构及主要重点 • 教学目的
目录
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC++图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像编码 第十一章 图像复原
应用实例(续)
无线电波成像 主要用途: ������ 医学(核磁共振成像)
������ 天文观测
应用实例(续)
其它成像模式 ������ 声波成像:
������ 地质勘探、工业、医学 ������ 电子显微镜
应用实例(续)
数字图像处理-绪论
基本概念 应用实例 研究目的 主要研究内容 本课程特点
当造成图像退化(图像品质下降)的原因已知时,
复原技术可以对图像进行校正。图像复原最关键的是对每
种退化都需要有一个合理的模型。
主要研究内容(续)
4、图像分割(Image Segmentation)
主要研究内容(续)
5、图像分析
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析, 即 对图像中的不同对象进行分割、 特征提取和表示,从
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图像获取、表示与表现 ������图像增强 ������图像复原 ������图像分割 图像分析 ������图像重建 ������图像编码压缩 ……
主要研究内容(续)
1. 图像获取、表示和表现
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能 接受的数字形式,以及把数字图像显示和表现出来( 如打印)。这一过程主要包括摄取图像、 光电转换及 数字化等几个步骤。

Visual C++数字图像处理典型案例详解

Visual C++数字图像处理典型案例详解

第1章 数字图像处理软件开发概述“心有多大,舞台就有多大。

”开发数字图像处理软件,需要想象力,而要把想象变成现实,则需要得心应手的开发平台。

目前常用于开发数字图像处理软件的平台可以粗略地分为通用平台和专用平台两大类。

通用平台不是专门针对数字图像处理软件开发而打造的,但是却可以用于开发数字图像处理系统,如Visual C++、Matlab等。

为了提高开发效率,通用平台往往结合专门的软件包(如OpenCV、VTK 等)或工具箱(如Matlab中的Image Processing工具箱等)进行数字图像处理软件开发。

专用平台则是专为数字图像处理或更进一步的机器视觉系统开发量身定制的,这类开发平台中均内置了大量专门用于数字图像处理的数据结构、对象、函数或组件模块,可供开发人员方便地调用,在更高的层次上进行数字图像处理系统的开发,如Halcon、VisionPro等。

本章主要介绍本书将要用到的几种开发平台及其配置和使用方法。

本章要点Visual C++处理数字图像的基本方法在Visual C++中使用OpenCV在Visual C++中使用VTK1.1 Visual C++“工欲善其事,必先利其器。

”Visual C++便是众多开发工具中的“一把所向披靡的利器”。

Visual C++(简称VC)是Microsoft公司的Visual Studio开发工具箱中的一个C++程序开发环境。

自诞生以来,凭借着C++语言的强大威力、开发环境的良好支持,以及与Windows操作系统的“血缘”关系,一直是Windows操作系统环境下最主要的开发工具之一。

使用VC可以完成各种各样应用程序的开发,从底层软件到上层直接面向用户的软件,而且用VC开发出的产品与Windows操作系统最具“亲和力”。

掌握了VC,就等于进入了Windows编程的自由王国。

VC在数字图像处理软件开发中也占据着极其重要的地位。

第1章Visual C++1.1.1 Visual C++概述VC是一个面向对象的可视化集成开发系统,它不但具有程序框架自动生成、灵活方便的类管理、代码编写和界面设计集成交互操作、可开发多种程序等优点,而且通过简单的设置就可使其生成的程序框架支持数据库接口、OLE2、WinSock网络、3D控制界面。

C语言中的图像处理与计算机视觉应用

C语言中的图像处理与计算机视觉应用

C语言中的图像处理与计算机视觉应用C语言在图像处理和计算机视觉应用中的重要性不言而喻,它作为一种高性能的编程语言,被广泛应用于图像处理算法的实现和计算机视觉应用的开发中。

在本文中,我们将探讨C语言在图像处理和计算机视觉应用中的具体应用。

首先,图像处理是对图像进行数字化处理的过程,包括改变图像的色彩、亮度、对比度等属性,以及进行图像滤波、边缘检测、特征提取等操作。

在C语言中,常用的图像处理库包括OpenCV和ImageMagick等,它们提供了丰富的图像处理函数和算法,可以帮助开发人员快速实现各种图像处理操作。

例如,通过C语言代码调用OpenCV库中的函数,可以实现图像的灰度转换、直方图均衡化、图像滤波等处理,从而改善图像质量和增强图像特征。

其次,计算机视觉是利用计算机技术对图像和视频进行分析、理解和处理的一门跨学科领域。

在计算机视觉应用中,C语言可以帮助开发人员实现各种计算机视觉算法,如目标检测、人脸识别、物体跟踪等。

例如,通过C语言调用OpenCV库中的函数,可以实现目标检测算法中的Haar特征分类器、HOG特征描述符等,从而实现人脸识别、行人检测等识别任务。

此外,C语言在图像处理和计算机视觉应用中的性能优势也是其得到广泛应用的一个重要原因。

由于C语言的底层特性和高效性能,可以更好地发挥硬件设备的性能,实现对大规模图像数据和复杂计算任务的高效处理。

因此,在处理大规模图像数据和进行实时计算机视觉应用时,C语言常常被视为首选的编程语言。

总的来说,C语言在图像处理和计算机视觉应用中具有重要的地位和广泛的应用前景。

通过C语言实现各种图像处理算法和计算机视觉应用,不仅可以提高程序的性能和效率,还可以为图像处理和计算机视觉技术的发展做出重要贡献。

希望本文可以帮助读者更深入了解C语言在图像处理和计算机视觉应用中的应用价值和潜力。

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VC数字图像处理编程讲座之四[导读]在这一讲中作者进一步深入讲解了图像特效的显示技术......BMP图像显示的特效操作上期讲座中我们主要讲述了BMP图像数据的存取、图像的显示和调色板的操作等内容,在上面的学习基础上,我们可以进一步深化,学习并掌握图像特效显示技术。

有了这种技术,可以用来在今后的项目开发中美化我们的软件界面,提高软件的视觉效果。

在如今的商业软件中,几乎每一幅图像的显示都采用了图像特效显示,例如读者比较熟悉的Windows的屏幕保护程序就采用了各种各样的图像特效显示,使人感到眼花缭乱和耳目一新。

专业图像处理软件更是提供了丰富的显示方式供用户使用,可以方便的在程序中实现图像的特效显示,如PhotoShop 、Authorware等。

本节主要介绍如何实现图像的浮雕、雕刻、百页窗、旋转、扫描、栅条、马赛克、和渐显渐隐显示等效果。

通过这期讲座的学习,读者朋友们也可以自己动手制作拥有特效显示效果的软件了。

图像的显示我们讲过主要有BitBlt()、SetDIBitsToDevice()和StretchDIBits()等函数。

需要读者注意的是,在特效显示时,并不是每个显示函数都适宜,BitBlt()函数主要是用来显示设备无关位图(DDB),后两个函数用来显示设备无关位图(DIB)。

由于我们讲座里处理的是设备无关位图,所以我们主要关心的是后两个函数的应用,其中SetDIBitsToDevice()使用起来较死板,远不如StretchDIBits()用的灵活,并且对大多数的特效显示无能为力,所以为了实现图像的特效显示效果,需要使用StretchDIBits()函数来显示图像,具体什么原因,我想可能是微软在实现这些函数时使用的方法不同吧。

这些函数如何使用,各个参数的含义,可以参考微软的MSDN。

实现图像的特殊效果的显示的基本思路是要么是操作图像的像素,要么是对图像分块按一定的方向或次序,分阶段的显示或擦除对应的图像块。

对于第二种显示的思路,其中的要点是:1.划分图像块;2.确定图像块的操作次序;3.显示或清除对应的图像块;4.在两个连续显示的图像块之间插入一个固定的延迟。

其中图像块的划分决定了图像的显示方式,图像块的显示顺序决定了显示的方向和细分的依据。

不同的效果决定了不同的分块方法和显示次序,我们将在后面的各种特效显示中介绍如何分块和决定次序。

为了使图像的显示过程明显的表现出来,实现显示的特效,就需要在图像块的依此显示中插入固定的延迟。

也许读者朋友会想到利用sleep()函数或用Settime()来实现延迟,由于Windows是个基于消息的多任务操作系统,这些方法所产生的延迟时间对于图像的显示来说是不精确的,为了实现与机器无关的更精确的时间延迟,可以采用timeGetTime()函数来产生微秒级的延迟。

使用这个函数时为了编译不产生错误,要在连接设置中引入“Winmm.lib”库,并要包含头文件“Mmsystem.h”。

这里我们首先给出一个延迟函数,它用来实现固定时间的延迟:void DelayTime(DWORD time){DWORD BeginTime ,EndTime;BeginTime=timeGetTime();//得到当前的系统时间、单位为微秒;do{EndTime=TimeGetTime();//再次得到当前的系统时间;}while((EndTime-BeginTime) <time)//判断延迟时间是否已经结束;一、操作位图的像素实现显示的特效我们首先介绍直接操作图像中的像素的灰度值来实现图像显示的特效、这里我们主要介绍如何实现图像的浮雕和雕刻效果。

经常看电视的朋友们不知注意到没有,有些电视连续剧在每集片头或片尾部分都有显示一些特殊效果的图像,比如前一阵子中央一套放的《长征》和《康熙王朝》,这些特效称为"图像的浮雕效果"和"图像的雕刻效果",经过这些特效处理后的图像增强了观众们的视觉效果,它们看上去仿佛是使用3D技术作的,这也许就是为什么这种技术那么流行的原因吧。

其实,我们完全可以用一些简单的数字图像处理算法来实现这些看似复杂高深的显示效果。

下面以一个标准的Lena灰度图像为原图,给出了处理后的效果图,同时给出了VC开发平台上的部分实现源代码。

1."浮雕"图像"浮雕"图象效果是指图像的前景前向凸出背景。

所谓的"浮雕"概念是指标绘图像上的一个像素和它左上方的那个像素之间差值的一种处理过程,为了使图像保持一定的亮度并呈现灰色,我在处理过程中为这个差值加了一个数值为128的常量。

需要读者注意的是,当设置一个像素值的时候,它和它左上方的像素都要被用到,为了避免用到已经设置过的像素,应该从图像的右下方的像素开始处理,下面是实现的源代码:void CDibView::OnFDImage() //产生"浮雕"效果图函数{HANDLE data1handle;//用来存放图像数据的句柄;LPBITMAPINFOHEADER lpBi;//图像的信息头结构;CDibDoc *pDoc=GetDocument();//得到文挡指针;HDIB hdib;//用来存放图像数据的句柄;unsigned char *pData;//指向原始图像数据的指针;unsigned char *data;//指向处理后图像数据的指针;hdib=pDoc->m_hDIB;//拷贝存放已经读取的图像文件数据句柄;lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);//获取图像信息头pData=(unsigned char*)FindDIBBits((LPSTR)lpBi);//FindDIBBits是我定义的一个函数、根据图像的结构得到位图的灰度值数据、pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);//设置文档修改标志为“真”、为后续的修改存盘作准备;data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight); //声明一个缓冲区用来暂存处理后的图像数据;data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);//得到该缓冲区的指针;AfxGetApp()->BeginWaitCursor();int i,j,buf;for( i=lpBi->biHeight; i>=2; i--)//从图像右下角开始对图像的各个像素进行“浮雕”处理;for( j=lpBi->biWidth; j>=2; j--){//浮雕处理buf=*(pData+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)-*(pData+(lpBi->biHeight -i+1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j-1)+128;if(buf>255) buf=255;if(buf<0)buf=0; *(data+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;}for( j=0; jbiHeight; j++)for( i=0; ibiWidth; i++)//重新写回原始图像的数据缓冲区;*(pData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j); AfxGetApp()->EndWaitCursor();pDoc->m_hDIB =hdib//将处理过的图像数据写回pDoc中的图像缓冲区;GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);//解锁、释放缓冲区;GlobalUnlock((HGLOBAL)data1handle);GlobalFree((HGLOBAL)hdib);GlobalFree((HGLOBAL)data1handle);Invalidate(TRUE);//显示图像}2."雕刻"图像上面讲述了通过求一个像素和它左上方像素之间的差值并加上一个常数的方法生成"浮雕"效果的灰度图像,"雕刻"图像与之相反,它是通过取一个像素和它右下方的像素之间的差值并加上一个常数,这里我也取128,经过这样处理,就可以得到"雕刻"图像,这时候图像的前景凹陷进背景之中。

同样需要读者注意的是为了避免重复使用处理过的图像像素,处理图像时要从图像的左上方的像素开始处理。

实现代码如下:void CDibView::OnDKImage(){// TODO: Add your command handler code hereHANDLE data1handle;//这里的内部变量与前面的含义一致、这里不再赘述;LPBITMAPINFOHEADER lpBi;CDibDoc *pDoc=GetDocument();HDIB hdib;unsigned char *pData;unsigned char *data;hdib=pDoc->m_hDIB;//拷贝图像数据的句柄;lpBi=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);pData=(unsigned char*)FindDIBBits((LPSTR)lpBi);pDoc->SetModifiedFlag(TRUE);data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)*lpBi->biHeight);/ /申请缓冲区;data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);//得到新的缓冲去的指针;AfxGetApp()->BeginWaitCursor();int i,j,buf;for( i=0;i<=lpBi->biHeight-2; i++)//对图像的各个像素循环进行"雕刻"处理;for( j=0;j<=lpBi->biWidth-2; j++){buf=*(pData+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)-*(pData+(lpBi->biHeight -i-1)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j+1)+128;//“雕刻”处理;if(buf>255) buf=255;if(buf<0)buf=0;*(data+(lpBi->biHeight-i)*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;}for( j=0; jbiHeight; j++)for( i=0; ibiWidth; i++)//重新将处理后的图像数据写入原始的图像缓冲区内;*(pData+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpBi->biWidth*8)+j) ;pDoc->m_hDIB =hdib//将处理过的图像数据写回pDoc中的图像缓冲区;GlobalUnlock((HGLOBAL)hdib);//解锁、释放缓冲区;GlobalUnlock((HGLOBAL)data1handle);GlobalFree((HGLOBAL)hdib);GlobalFree((HGLOBAL)data1handle);Invalidate(TRUE);//显示图像}3.图像的旋转根据图像像素的位置来调节该位置的灰度可以实现许多显示的特效,例如图像的镜像、翻转等。

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