最好 图像处理VC++
VC++图形图像处理源代码
delete pData; pData=NULL;
if(m_pBMI!=NULL) delete m_pBMI; m_pBMI=NULL; if(pfi!=NULL)
delete pfi; pfi=NULL; } CAvi::CAviCreate(CString &string)//读文件初始化该类 { HRESULT hr; pfi=new AVIFILEINFO; hr = AVIFileOpen(&pfile, // returned file pointer string, // file name OF_READ, // mode to open file with NULL); hr= AVIFileInfo(pfile, file://获取 AVI 信息，放入 pfi 中 pfi, sizeof(AVIFILEINFO) ); cx=pfi>dwWidth;//图象宽、高 cy=pfi>dwHeight; hr=AVIFileGetStream(//将 AVI 变成视频流 pfile, &pavi, streamtypeVIDEO, 0//LONG lParam ); m_pBMI=new BITMAPINFO;//定义 BMP 信息头 m_pBMI>bmiHeader.biBitCount=24; m_pBMI>bmiHeader.biClrImportant=0; m_pBMI>bmiHeader.biClrUsed=0; m_pBMI>bmiHeader.biCompression=BI_RGB; m_pBMI>bmiHeader.biHeight=cy; m_pBMI>bmiHeader.biWidth=cx; m_pBMI>bmiHeader.biPlanes=1; m_pBMI>bmiHeader.biSize=sizeof(BITMAPINFOHEADER); m_pBMI>bmiHeader.biXPelsPerMeter=0; m_pBMI>bmiHeader.biYPelsPerMeter=0; m_pBMI>bmiHeader.biSizeImage=cx*cy*3; pData=(BYTE*)new char[cx*cy*3];//根据 AVI 中 BMP 图象的信息定义缓冲区 } BOOL CAvi::AviRead(int mFrame)//将 AVI 文件的 M 帧数据读入 PData 缓冲区 { HRESULT hr; hr= AVIStreamRead( pavi, mFrame, 1, pData, cx*cy*3,
图像灰度化方法总结及其VC实现
图像灰度化方法总结及其VC实现最近一段时间作者开始进行运动目标识别定位系统设计，本文以及后续的几篇文章都是从一个图像处理初学者的角度来总结目标检测定位过程中所应用到的各种常见的算法，尤其是解决算法实现过程中由于粗心大意或者C编程基本功不扎实所引起的各种问题。
本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结，最终给出实现的C代码。
在进行视频流目标识别与跟踪时，通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化，这是因为黑白照片数据量小，相比彩照更易实现实时算法，另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片，因此从图像处理学角度来看，这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值。
目前，在图像处理过程中，最常用的彩色图片格式有RGB，HSV、YUV以及HLS三种。
以下分别对这三种格式的彩色图像进行灰度化实现。
1、RGB空间图像定义于RGB空间的彩色图，其每个像素点的色彩由R、G、B三个分量共同决定。
每个分量在内存所占的位数共同决定了图像深度，即每个像素点所占的字节数。
以常见的24深度彩色RGB图来说，其三个分量各占1个字节，这样每个分量可以取值为0~255，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
对这样一幅彩色图来说，其对应的灰度图则是只有8位的图像深度（可认为它是RGB三个分量相等），这也说明了灰度图图像处理所需的计算量确实要少。
不过需要注意的是，虽然丢失了一些颜色等级，但是从整幅图像的整体和局部的色彩以及亮度等级分布特征来看，灰度图描述与彩色图的描述是一致的。
对于RGB图像进行灰度化，通俗点说就是对图像的RGB三个分量进行加权平均得到最终的灰度值。
最常见的加权方法如下：1）Gray=B；Gray=G；Gray=R2）Gray=max(B+G+R)3）Gray=(B+G+R)/34）Gray= 0.072169B+ 0.715160G+ 0.212671R5）Gray= 0.11B+ 0.59G+ 0.3R这三种方法中，第一种为分量法，即用RGB三个分量的某一个分量作为该点的灰度值；第二种方法为最大值法，将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
计算机视觉技术的图像处理方法
计算机视觉技术的图像处理方法图像处理是计算机视觉技术中的一个重要环节，它涉及到对图像进行获取、分析、处理和呈现的过程。
在计算机视觉技术的发展中，图像处理方法起着至关重要的作用，它可以帮助我们实现图像质量改善、特征提取、目标检测等一系列任务。
本文将介绍几种常用的图像处理方法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割和图像增强。
首先，图像滤波是一种常用的图像处理方法，它可以帮助我们去除图像中的噪声，提高图像质量。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波是最简单的滤波方法之一，它通过计算像素周围邻域的平均值来实现去噪。
中值滤波则是通过计算像素周围邻域的中值来去除图像中的椒盐噪声。
而高斯滤波则是通过将像素周围邻域与高斯核进行卷积来平滑图像。
图像滤波方法有助于消除图像中的噪声，提高后续图像分析和处理的准确度。
其次，边缘检测是基于计算机视觉的图像处理方法之一，它可以帮助我们提取图像的边缘信息，从而实现目标检测、图像分割等任务。
常见的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
Sobel算子可以通过计算像素周围邻域的梯度来提取图像的边缘信息。
Canny算子是一种更为复杂的边缘检测方法，它通过一系列步骤来实现边缘检测，包括高斯滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理。
Laplacian算子则可以通过计算图像的二阶导数来提取边缘信息。
边缘检测方法可以帮助我们提取图像的重要特征，为后续的图像分析和处理提供便利。
第三，图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们将图像分割成若干个子区域，从而实现对图像中目标的提取和分析。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和基于边缘的方法。
阈值分割是一种简单但有效的图像分割方法，它通过设置一个阈值来将图像中的像素分为不同的类别。
区域生长则是一种基于像素邻近性的图像分割方法，它从一个或多个种子点开始，逐步生长分割出图像中的不同区域。
VC++编程实现对曝光不足照片的修复(直方图均衡化)
VC++编程实现对曝光不足照片的修复引言一般来说，照相产生缺陷的原因主要有对焦不准、光圈选择不合适以及暴光不足等几种情况，前两种情况的偶然性较强，而曝光不足虽也具有一定的偶然性但对于某些特殊情况比如暗中侦察等不方便使用闪光灯的场合则较为普遍。
因此，有必要对曝光不足的照片提出一种比较通用的照片修复处理方法。
修复方法的设计根据照相的一般原理：物体反射的光线经过透镜投影到胶片上，胶片上的感光颗粒根据光线的强弱做出不同程度的分解从而显现出不同的颜色。
当没有使用闪光灯或暴光时间过短而造成照片曝光不足时，照射在胶片上的光线强度不够或照射时间过短均会使感光颗粒分解不完全，冲洗出来的照片就会发暗，下图便是一幅实际的曝光不足照片，可以看出整幅照片很昏暗，除了位于左下的三、四个大字隐约可见外，几乎看不出该照片到底拍了些什么。
虽然感光颗粒由于曝光不足而使照片显地昏暗，但由于同一胶片上的感光颗粒的感光程度仍是同真实物体所反射光线成比例的，因此在胶片上实际仍保存了真实物体的大部分信息，只是由于曝光不足造成的分解不完全使冲洗出的照片灰度分布过于集中，并超出了人眼对灰度级的分辨程度，才造成了视觉上的不可见。
通过程序对照片做灰度分布统计（如下图所示）也可以看出照片的灰度分布主要集中在0 ~ 100之内，这显然是很暗的了。
基于以上几点认识，在进行照片修复时只要将过于集中的灰度分布按照一定的规则将其均匀分布于整个灰度区间即可在视觉上得到相当程度的改善。
在这方面的处理方法中，灰度均衡化和灰度规定化（含单映射和组映射两种规则）应用较为广泛，但后者需要根据图象的不同人为规定好适当的预期灰度分布规则才能得到满意的效果，如果预期灰度分布规定不当则处理效果会很差，因此后者的通用性不好。
而前者在处理时则只需要将当前的灰度分布均衡的分布于整个灰度区间即可，虽然对于某一幅特定的图象处理效果可能不及灰度规定化，但通用性却要好的多，对任意的图象均可获得相当不错的处理效果。
利用C语言实现计算机图像处理的方法
利用C语言实现计算机图像处理的方法利用C语言实现计算机图像处理的方法利用C语言如何实现计算机图像处理？以下是店铺为大家分享的利用C语言实现计算机图像处理的方法，一起来看看吧。
1．图像平移图像平移只是改变图像在屏幕上的位置，图像本身并不发生变化。
假设原图像区域左上角坐标为(x0, y0)，右下角坐标为(x1, y1)，将图像分别沿x和y轴平移dx和dy，则新图像的左上角坐标为(x0 ＋dx, y0 ＋ dy)，右下角坐标为(x1 ＋ dx, y1 ＋ dy)。
坐标平移变换公式为：x′ = x ＋ dxy′ = y ＋ dy在屏幕上实现图像的移动分为四个步骤：⑴ 保存原图像到缓冲区。
⑵ 擦除原图像。
⑶ 计算平移后的新坐标。
⑷ 在新的坐标位置重新显示原图像。
其中，擦除原图像的方法与图形变换中擦除原图形的方法一致，在实现中仍采用XOR异或方式画图擦除原图像。
对于新坐标值的计算还需要考虑边界情况，不要在图像平移后超出允许的屏幕范围。
此外，如果采用C函数getimage()和putimage()来保存和恢复图像，则图像的大小不能超过64K。
2．图像颠倒图像颠倒是指把定义好的图像区域上下翻转地显示在屏幕上。
分析图像颠倒的过程，可发现每行的图像信息都保持不变，而只是改变了行的顺序，将第一行与最后的第n行相互交换，第二行与第n －1行交换……，依此类推，从而实现了图像的颠倒。
只需采用按行交换的方式，即可方便地修改缓冲区内容，实现图像的颠倒。
基本步骤如下：(1) 用getimage()保存原图像，并擦除原图像。
(2) 计算图像的高度，即行数height；计算图像宽度width；计算保存一行图像信息height = bottom － top ＋ 1;width = right － left ＋ 1;linebytes = (width ＋ 7) ／ 8 ＊ 4;(3)利用行交换缓冲区linebuf在图像内存缓冲区中进行信息交换，即把第一行与最末行交换，第2行与第n－1行交换……，依此类推，直至全部交换完毕。
数字图像处理领域的二十四个典型算法
数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法及vc实现、第⼀章⼀、256⾊转灰度图⼆、Walsh变换三、⼆值化变换四、阈值变换五、傅⽴叶变换六、离散余弦变换七、⾼斯平滑⼋、图像平移九、图像缩放⼗、图像旋转数字图像处理领域的⼆⼗四个典型算法及vc实现、第三章图像处理，是对图像进⾏分析、加⼯、和处理，使其满⾜视觉、⼼理以及其他要求的技术。
图像处理是信号处理在图像域上的⼀个应⽤。
⽬前⼤多数的图像是以数字形式存储，因⽽图像处理很多情况下指数字图像处理。
本⽂接下来，简单粗略介绍下数字图像处理领域中的24个经典算法，然后全部算法⽤vc实现。
由于篇幅所限，只给出某⼀算法的主体代码。
ok，请细看。
⼀、256⾊转灰度图算法介绍（百度百科）：什么叫灰度图？任何颜⾊都有红、绿、蓝三原⾊组成，假如原来某点的颜⾊为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下⾯⼏种⽅法，将其转换为灰度： 1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数⽅法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位⽅法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8; 4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 5.仅取绿⾊：Gray=G； 通过上述任⼀种⽅法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统⼀⽤Gray替换，形成新的颜⾊RGB(Gray,Gray,Gray)，⽤它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
灰度分为256阶。
所以，⽤灰度表⽰的图像称作灰度图。
程序实现： ok，知道了什么叫灰度图，下⾯，咱们就来实现此256⾊灰度图。
这个Convert256toGray()，即是将256⾊位图转化为灰度图：void Convert256toGray(HDIB hDIB) { LPSTR lpDIB; // 由DIB句柄得到DIB指针并锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL)hDIB); // 指向DIB象素数据区的指针 LPSTR lpDIBBits; // 指向DIB象素的指针 BYTE * lpSrc; // 图像宽度 LONG lWidth; // 图像⾼度 LONG lHeight; // 图像每⾏的字节数 LONG lLineBytes; // 指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0） LPBITMAPINFO lpbmi; // 指向BITMAPCOREINFO结构的指针 LPBITMAPCOREINFO lpbmc; // 获取指向BITMAPINFO结构的指针（Win3.0） lpbmi = (LPBITMAPINFO)lpDIB; // 获取指向BITMAPCOREINFO结构的指针 lpbmc = (LPBITMAPCOREINFO)lpDIB; // 灰度映射表 BYTE bMap[256]; // 计算灰度映射表（保存各个颜⾊的灰度值），并更新DIB调⾊板 int i,j; for (i = 0; i < 256;i ++) { // 计算该颜⾊对应的灰度值 bMap[i] = (BYTE)(0.299 * lpbmi->bmiColors[i].rgbRed + 0.587 * lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen + 0.114 * lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue + 0.5); // 更新DIB调⾊板红⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbRed = i; // 更新DIB调⾊板绿⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbGreen = i; // 更新DIB调⾊板蓝⾊分量 lpbmi->bmiColors[i].rgbBlue = i; // 更新DIB调⾊板保留位 lpbmi->bmiColors[i].rgbReserved = 0; } // 找到DIB图像象素起始位置 lpDIBBits = ::FindDIBBits(lpDIB); // 获取图像宽度 lWidth = ::DIBWidth(lpDIB); // 获取图像⾼度 lHeight = ::DIBHeight(lpDIB); // 计算图像每⾏的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 更换每个象素的颜⾊索引（即按照灰度映射表换成灰度值） //逐⾏扫描 for(i = 0; i < lHeight; i++) { //逐列扫描 for(j = 0; j < lWidth; j++) { // 指向DIB第i⾏，第j个象素的指针 lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight - 1 - i) + j; // 变换 *lpSrc = bMap[*lpSrc]; } } //解除锁定 ::GlobalUnlock ((HGLOBAL)hDIB); }变换效果（以下若⽆特别说明，图⽰的右边部分都是为某⼀算法变换之后的效果）：程序实现:函数名称：WALSH()参数:double * f - 指向时域值的指针double * F - 指向频域值的指针r －2的幂数返回值:⽆。
vc++图像处理
⊙基本慨念前言数字图像处理技术与理论是计算机应用的一个重要领域，许多工程应用都涉及到图像处理，一直有一个强烈的愿望，想系统的写一个关于数字图像处理的讲座，由于工作学习很忙，时至今日才得以实现。
“图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。
图像是两者的结合。
人类获取外界信息是靠听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等，但绝大部分（约80%左右）来自视觉所接收的图像信息。
图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的需要。
简单的说，依靠计算机对图像进行各种目的的处理我们就称之为数字图像处理。
早期的数字图像处理的目的是以人为对象，为了满足人的视觉效果而改善图像的质量，处理过程中输入的是质量差的图像，输出的是质量好的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原等。
随着计算机技术的发展，有一类图像处理是以机器为对象，处理的目的是使机器能够自动识别目标，这称之为图像的识别，因为这其中要牵涉到一些复杂的模式识别的理论，所以我们后续的讲座只讨论其中最基本的内容。
由于在许多实际应用的编程中往往都要涉及到数字图像处理，涉及到其中的一些算法，这也是许多编程爱好者感兴趣的一个内容，我们这个讲座就是讨论如何利用微软的Visual C++开发工具来实现一些常用的数字图像处理算法，论述了图像处理的理论，同时给出了VC实现的源代码。
本讲座主要的内容分为基础篇、中级篇和高级篇，具体包含的主要内容有：1．图像文件的格式；2．图像编程的基础-操作调色板；3．图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等；4．利用图像来美化界面；5．图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作；6．图像显示的各种特技效果；7．图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等、图像的伪彩色、彩色图像转换为黑白图像、物体边缘的搜索等等；8．二值图像的处理：腐蚀、膨胀、细化、距离变换等；9．图像分析：直线、圆、特定物体的识别；10．JEPG、GIF、PCX等格式文件相关操作；11．图像文件格式的转换；12．图像的常用变换：付利叶变换、DCT变换、沃尔什变换等；13．A VI视频流的操作；图像处理技术博大精深，不仅需要有很强的数学功底，还需要熟练掌握一门计算机语言，在当前流行的语言中，我个人觉的Visual C++这个开发平台是图像开发人员的首选工具。
C语言实现图像识别
C语言实现图像识别图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过算法和模型实现计算机对图像内容的理解和分类。
C语言是一种通用的高级编程语言，具有高效性和强大的计算能力，因此在图像识别领域中也有广泛的应用。
本文将介绍C语言在图像识别方面的应用和实现。
一、图像预处理在进行图像识别之前，首先需要对图像进行预处理。
图像预处理的目的是去除图像中的噪声、调整图像的对比度和亮度等，从而更好地提取图像特征。
在C语言中，我们可以使用各种图像处理库，如OpenCV来实现图像预处理。
下面是一个简单的C语言代码示例，演示了如何使用OpenCV对图像进行预处理：```C#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){// 读取图像Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);// 转为灰度图像cvtColor(image, image, COLOR_BGR2GRAY);// 高斯模糊GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0);// 边缘检测Canny(image, image, 50, 150);// 显示图像imshow("Processed Image", image);waitKey(0);return 0;}```二、特征提取在进行图像识别之前，还需要提取图像的特征。
特征提取是将图像转换为计算机可理解的数值形式，以便进行进一步的处理和分类。
C 语言提供了各种特征提取的方法和算法的实现，下面是一个简单的C 语言代码示例，演示了如何使用C语言进行图像特征提取：```C#include <stdio.h>int main(){// 读取图像特征数据float features[100];FILE *file = fopen("features.txt", "r");for (int i = 0; i < 100; i++) {fscanf(file, "%f", &features[i]);}fclose(file);// 进行图像分类或其他处理// ...return 0;}```三、模型训练与识别在进行图像识别之前，需要训练一个模型来对图像进行分类。
《VC图像处理教案二：C++多线程并行处理技巧》
《VC图像处理教案二：C++多线程并行处理技巧》多线程并行处理技巧在现代计算机应用中，图像处理是一个普遍且重要的应用领域。
在图像处理过程中，有很多不同的算法和技巧可以用于处理和优化图像。
其中之一是多线程并行处理技巧，可以提高图像处理算法的效率和效果。
在VC++中，多线程并行处理技巧是一种很常见的图像处理方法。
多线程并行处理技巧可以将一个图像处理算法分成多个部分，同时使用多个线程来并行处理这些部分，从加快整个图像处理过程的速度，提高效率。
本教案将介绍如何使用C++多线程并行处理技巧来加速图像处理算法。
一、多线程并行处理原理在了解C++多线程并行处理技巧之前，我们需要先了解多线程并行处理的原理。
当我们要处理一个较大的图像时，可以将该图像分割成多个小块，然后使用多个线程来分别处理这些小块。
多个线程可以并行处理，从而可以提高处理速度。
在多线程并行处理中，需要注意线程之间的同步问题。
由于多个线程同时访问同一块内存区域时可能会发生冲突，因此需要使用同步机制来保证线程之间的正常运行。
二、C++多线程并行处理技巧下面我们将介绍如何使用C++多线程并行处理技巧来加速图像处理算法。
1.定义线程函数需要定义一个线程函数，该函数用于处理图像的一个小块。
线程函数的原型如下：```void ProcessImageBlock(ImageBlock block);```该函数接受一个图像块作为参数，然后对该块进行处理。
这个函数的实现可以根据具体的图像处理算法来确定。
2.分割图像随后，需要将整个图像分割成多个小块，每个小块都可以分配到一个线程上进行处理。
图像分割的方法可以根据具体的算法来确定，例如可以按照图像的列数或行数进行分割，也可以按照图像的位置来进行分割。
3.创建线程接下来，需要创建多个线程来处理分割后的图像块。
一般来说，可以根据处理器的核心数来确定线程的数量。
例如，如果处理器有8个核心，那么可以创建8个线程来并行处理图像块。
Go语言技术中的图像处理库推荐
Go语言技术中的图像处理库推荐Go语言是一种快速、可靠和高效的编程语言，它在图像处理领域也有着丰富的生态系统和库。
本文将向读者介绍几个Go语言中值得推荐的图像处理库，这些库可以帮助开发者处理图像、生成图像、处理图像文件等。
1. GoCV：GoCV是一个基于OpenCV的Go语言绑定库，它提供了许多强大的图像处理功能。
通过使用GoCV，我们可以轻松实现图像的读取、写入，还可以进行图像的裁剪、旋转、缩放等操作。
此外，GoCV还支持图像的特征提取、边缘检测、图像平滑处理等更高级的图像处理功能。
2. Pigo：Pigo是一个快速的Go语言人脸检测库，它使用了基于Haar级联分类器的方法。
Pigo具有较高的检测准确性和处理速度，可广泛应用于人脸识别、人脸跟踪、情感分析等领域。
使用Pigo，我们可以快速地检测出图像中的人脸，并获取各种人脸属性，如人脸位置、大小和角度等。
3. ggplot：ggplot是一个灵活且强大的Go语言数据可视化库，它可以用于绘制统计图表、散点图、线图等。
ggplot提供了许多可配置的选项，使开发者可以轻松地定制图表的样式和布局，还可以添加图例、标题、坐标轴标签等。
无论是用于数据分析还是数据展示，ggplot都是一个出色的选择。
4. imaio：imaio是一个轻量级的Go语言图像处理库，它能够处理多种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等。
imaio提供了丰富的图像处理函数，如图像的RGB通道分离、图像的灰度化、图像的亮度调整等。
此外，imaio还支持图像的编码和解码，可以方便地进行图像文件的读写操作。
5. resize：resize是一个简单易用的Go语言图像缩放库，它可以快速地对图像进行缩放操作。
通过resize，我们可以将图像的大小按照指定的比例缩小或放大，同时保持图像的宽高比不变。
这在图像预处理、图像网格化等应用场景中非常有用。
在开发过程中，根据具体的图像处理需求，我们可以选择合适的图像处理库。
VC6和MATCOM来开发图像处理程序
VC6.0和MATCOM来开发图像处理程序作者：彭军(心の诚)博客：/pengjun一、软件环境1、MA TLAB安装的版本没有什么限制，可以安装也可以不安装。
但是最好知道一些MA TLAB函数的调用方式和数据类型等，对于你使用MA TCOM有很好的帮助。
2、MA TCOM4.5这个软件可厉害了，可以让你在VC6.0中使用类似与MA TLAB的语句，只是做一些稍微的更改就可以了。
不过，他支持的函数是有限的，可以查看帮助来看支持的文件。
他生成的exe可执行文件可以在没有安装MA TLAB的地方运行，只是需要几个dll文件而已。
如果用MA TLAB的Depolyment Tool来生成的exe可执行文件，在没有安装MA TLAB的机子上运行时需要安装MCR，而MCR现在有200M多，所以很不方便。
3、VC++6.0这个就没什么可说的了，安装就可以了。
注意的是最好选择注册环境变量(Registed Enviroment variables)。
二、MATCOM4.5的安装1、下载地址：/yunbo/matcom4.5.rar2、MA TCOM4.5在安装时需要你输入口令，Matcom4.5的口令为FREE-4.5-1193046-802951113、第一次运行MA TCOM时会有提示是否自动搜索VC6.0的cl.exe，如果你已经安装了VC6.0的话，那么它会自动找到。
这个VC6.0是必须安装的，如果你先安装的MA TCOM，后安装的VC6也没关系，只用安装VC6之后启动MA TCOM就可以了。
然后会提示是否安装了MA TLAB，如果安装了就点“是”，否则就点“否”。
4、如果安装了MA TLAB的话，会有下面的操作：点击“是”之后，启动MA TLAB，输入下面的命令：cd c:\matcom45 % MA Tcom的安装路径diary mpathmatlabpathdiary off用上面的目的是为了让MA TCOM能记录MA TLAB的路径。
图像滤镜处理的VC++实现方法
单地描述 ； 然后 介绍了 ＶＣ＋ 操 作图像像 素 Ｒ Ｂ颜色 值的 Ｇ 具体方法 ； 并 浮雕 、 油画、 木刻及 灯光共四个滤镜效果为倒 ，
给出它们的算法 ． 利用 ＶＣ ＋土６ ０ 程加 了实现 ； ．编 晟后 ， 颜 色 定 义 规 则 介 绍 。 ］
成员 函数对 图像像 素的 Ｒ Ｂ颜色 值进行操作 ， Ｇ 它们的函数原
型厦功能如下０ ： ］
＠Ｃ ＯＲ Ｅ ｅＰｘ ［ｉ ， ｎ ｙ ｃｎ ｔ ＯＬ Ｒ Ｆ Ｇ ｔｉｅ（ ｔｘ ｉ ）ｏ ｓ ｎ ｔ 其中 ， 指 定点 的逻辑 ｘ坐标 ； 一指 定点 的逻辑 ｙ坐 ｘ ｙ
标。
基 末 原 理 ． 、 了几 种 典 型 的 滤 境 效 果 的 实 现 方 法 ， 细 地 给 前绍 详 出 了它 们 在 Ｖ Ｃ＋ ＋ ６ ０的 环 境 中 实 现 的具 体 牛 骧 和 相 应 的 源 代 码 ． 磐 出 了实 验 结 果 ． 果 夸 凡 满 意 并 结 关键词 Ｖ 一＋ ｃ Ｒ ＧＢ 像 素 滤 镜
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摘 要
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末 文 主 要 阐 述 了一 种 图像 处 理技 术 —— 滤 链 的
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维普资讯
Ｍｉｒｃ ｍｐ ｔ ｐ ｌ ａｉ ｓＶ １１ ． ｏ １ ２ ０ ｃｏ ｏ ｕｅ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｏ． ８ Ｎ ．０ ２ ｒ ｃ ｏ
研究与设计
般 型电脑应 甩
２ ０ 年第 ｌ ０２ ８卷第 １ 期
CC++BMP（24位真彩色）图像处理（2）------图像截取
CC++BMP（24位真彩⾊）图像处理（2）------图像截取对上⼀篇博客《C/C++ BMP（24位真彩⾊）图像处理（1）------图像打开与数据区处理》的代码做⼩部分的修改，就可以进⾏BMP图像的截取操作，代码如下：#include <string.h>#include <math.h>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <malloc.h>#include<time.h>//时间相关头⽂件，可⽤其中函数计算图像处理速度#define WIDTHBYTES(bits) (((bits)+31)/32*4)//⽤于使图像宽度所占字节数为4byte的倍数#define MYCUT_HEIGHT 100 //截取⾼度#define MYCUT_WIDTH 100 //截取宽度#define BEGIN_X 0 //截取位图开始位置X坐标#define BEGIN_Y 0 //截取位图开始位置Y坐标typedef unsigned char BYTE;typedef unsigned short WORD;typedef unsigned long DWORD;typedef long LONG;//位图⽂件头信息结构定义//其中不包含⽂件类型信息（由于结构体的内存结构决定，要是加了的话将不能正确读取⽂件信息）typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {DWORD bfSize; //⽂件⼤⼩WORD bfReserved1; //保留字，不考虑WORD bfReserved2; //保留字，同上DWORD bfOffBits; //实际位图数据的偏移字节数，即前三个部分长度之和} BITMAPFILEHEADER;//信息头BITMAPINFOHEADER，也是⼀个结构，其定义如下：typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{//public:DWORD biSize; //指定此结构体的长度，为40LONG biWidth; //位图宽LONG biHeight; //位图⾼WORD biPlanes; //平⾯数，为1WORD biBitCount; //采⽤颜⾊位数，可以是1，2，4，8，16，24，新的可以是32DWORD biCompression; //压缩⽅式，可以是0，1，2，其中0表⽰不压缩DWORD biSizeImage; //实际位图数据占⽤的字节数LONG biXPelsPerMeter; //X⽅向分辨率LONG biYPelsPerMeter; //Y⽅向分辨率DWORD biClrUsed; //使⽤的颜⾊数，如果为0，则表⽰默认值(2^颜⾊位数)DWORD biClrImportant; //重要颜⾊数，如果为0，则表⽰所有颜⾊都是重要的} BITMAPINFOHEADER;void main(){long now=0;now=clock();//存储图像处理开始时间BITMAPFILEHEADER bitHead,writebitHead;BITMAPINFOHEADER bitInfoHead,writebitInfoHead;FILE* pfile;//输⼊⽂件FILE* wfile;//输出⽂件char strFile[50]="E:\\testpicture\\1.bmp";//打开图像路径，BMP图像必须为24位真彩⾊格式char strFilesave[50]="E:\\testpicture\\2.bmp";//处理后图像存储路径pfile = fopen(strFile,"rb");//⽂件打开图像wfile = fopen(strFilesave,"wb");//打开⽂件为存储修改后图像做准备//读取位图⽂件头信息WORD fileType;fread(&fileType,1,sizeof(WORD),pfile);fwrite(&fileType,1,sizeof(WORD),wfile);if(fileType != 0x4d42){printf("file is not .bmp file!");return;}//读取位图⽂件头信息fread(&bitHead,1,sizeof(tagBITMAPFILEHEADER),pfile);writebitHead=bitHead;//由于截取图像头和源⽂件头相似，所以先将源⽂件头数据赋予截取⽂件头//读取位图信息头信息fread(&bitInfoHead,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),pfile);writebitInfoHead=bitInfoHead;//同位图⽂件头相似writebitInfoHead.biHeight=MYCUT_HEIGHT;//为截取⽂件重写位图⾼度writebitInfoHead.biWidth=MYCUT_WIDTH;//为截取⽂件重写位图宽度int mywritewidth=WIDTHBYTES(writebitInfoHead.biWidth*writebitInfoHead.biBitCount);//BMP图像实际位图数据区的宽度为4byte的倍数，在此计算实际数据区宽度 writebitInfoHead.biSizeImage=mywritewidth*writebitInfoHead.biHeight;//计算位图实际数据区⼤⼩writebitHead.bfSize=54+writebitInfoHead.biSizeImage;//位图⽂件头⼤⼩为位图数据区⼤⼩加上54bytefwrite(&writebitHead,1,sizeof(tagBITMAPFILEHEADER),wfile);//写回位图⽂件头信息到输出⽂件fwrite(&writebitInfoHead,1,sizeof(BITMAPINFOHEADER),wfile);//写回位图信息头信息到输出⽂件int width = bitInfoHead.biWidth;int height = bitInfoHead.biHeight;//分配内存空间把源图存⼊内存int l_width = WIDTHBYTES(width*bitInfoHead.biBitCount);//计算位图的实际宽度并确保它为4byte的倍数int write_width = WIDTHBYTES(writebitInfoHead.biWidth*writebitInfoHead.biBitCount);//计算写位图的实际宽度并确保它为4byte的倍数BYTE *pColorData=(BYTE *)malloc(height*l_width);//开辟内存空间存储图像数据memset(pColorData,0,height*l_width);BYTE *pColorDataMid=(BYTE *)malloc(mywritewidth*MYCUT_HEIGHT);//开辟内存空间存储图像处理之后数据memset(pColorDataMid,0,mywritewidth*MYCUT_HEIGHT);long nData = height*l_width;long write_nData = mywritewidth*MYCUT_HEIGHT;//截取的位图数据区长度定义//把位图数据信息读到数组⾥fread(pColorData,1,nData,pfile);//图像处理可通过操作这部分数据加以实现//截取图像数据区操作，在操作过程中注意截取图像是否越界，可在此处加⼊代码进⾏越界处理for(int hnum=height-BEGIN_Y-MYCUT_HEIGHT;hnum<height-BEGIN_Y;hnum++)//由于BMP图像的数据存储格式起点是图像的左下⾓，所以需要进⾏坐标换算操作 for(int wnum=BEGIN_X;wnum<BEGIN_X+MYCUT_WIDTH;wnum++){int pixel_point=hnum*l_width+wnum*3;//数组位置偏移量，对应于图像的各像素点RGB的起点int write_pixel_point=(hnum-height+BEGIN_Y+MYCUT_HEIGHT)*mywritewidth+(wnum-BEGIN_X)*3;pColorDataMid[write_pixel_point]=pColorData[pixel_point];pColorDataMid[write_pixel_point+1]=pColorData[pixel_point+1];pColorDataMid[write_pixel_point+2]=pColorData[pixel_point+2];}fwrite(pColorDataMid,1,write_nData,wfile); //将处理完图像数据区写回⽂件fclose(pfile);fclose(wfile);printf("图像处理完成\n");printf("运⾏时间为：%dms\n",int(((double)(clock()-now))/CLOCKS_PER_SEC*1000));//输出图像处理花费时间信息}。
VC++实现图像二值处理
Visual C++实现二值图像处理二值图像是一种简单的图像格式，它只有两个灰度级，即"0"表示黑色的像素点，"255"表示白色的像素点，至于如何从一幅普通的图像获得二值图像，请参考我近期在天极网上发表的《Visual C++编程实现图像的分割》一文。
二值图像处理在图像处理领域占据很重要的位置，在具体的图像处理应用系统中，往往需要对于获得的二值图像再进一步进行处理，以有利于后期的识别工作。
二值图像处理运算是从数学形态学下的集合论方法发展起来的,尽管它的基本运算很简单，但是却可以产生复杂的效果。
常用的二值图像处理操作有许多方法，如腐蚀、膨胀、细化、开运算和闭运算等等。
本文对这些内容作些研究探讨，希望对爱好图像处理的朋友有所帮助。
一、腐蚀和膨胀形态学是一门新兴科学，它的用途主要是获取物体拓扑和结果信息，它通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。
它在图像处理中的应用主要是：b5E2RGbCAP1.利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的目的；2.描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积，周长，连通度，颗粒度，骨架和方向性。
限于篇幅，我们只介绍简单二值图像的形态学运算，对于灰度图像的形态学运算，有兴趣的读者可以看有关的参考书。
二值图像基本的形态学运算是腐蚀和膨胀，简单的腐蚀是消除物体的所有边界点的一种过程，其结果是使剩下的物体沿其周边比原物体小一个像素的面积。
如果物体是圆的，它的直径在每次腐蚀后将减少两个像素，如果物体在某一点处任意方向上连通的像素小于三个，那么该物体经过一次腐蚀后将在该点处分裂为二个物体。
简单的膨胀运算是将与某物体接触的所有背景点合并到该物体中的过程。
过程的结果是使物体的面积增大了相应数量的点，如果物体是圆的，它的直径在每次膨胀后将增大两个像素。
如果两个物体在某一点的任意方向相隔少于三个像素，它们将在该点连通起来。
Visual+C++实现数字图像增强处理
前言对于一个图像处理系统来说，可以将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段。
图像预处理阶段尤为重要，如果这阶段处理不好，后面的工作根本无法展开。
在实际应用中，我们的系统获取的原始图像不是完美的，例如对于系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因，图像的质量不高，所以需要进行预处理，以有利于提取我们感兴趣的信息。
图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容。
图像的预处理既可以在空间域实现，也可以在频域内实现，我们主要介绍在空间域内对图像进行点运算，它是一种既简单又重要的图像处理技术，它能让用户改变图像上像素点的灰度值，这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
下面我们开始介绍与图像点运算的相关知识。
一、图像的直方图图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析工具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包含了丰富的信息，它主要用在图象分割，图像灰度变换等处理过程中。
从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率；从图形上来说，它是一个二维图，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。
如果不特别说明，本讲座中的直方图的纵坐标都对应着该灰度级在图像中出现的概率。
我们的例子是在一个对话框中显示一个图像的直方图，为实现该目的，我们定义了一个名为"ZFT"的对话框类用来显示图像的直方图，具体实现代码和效果图如下（关于代码实现部分可以参考笔者2001年在天极网上发表的一篇VC实现数字图像处理的文章）：//////////////////////////////////直方图对话框构造函数；ZFT::ZFT(CWnd* pParent /*=NULL*/): CDialog(ZFT::IDD, pParent)//ZFT为定义的用来显示直方图的对话框类；{Width=Height=0;//对话框初始化阶段设置图像的宽和高为"0"；}////////////////////////对话框重画函数；void ZFT::OnPaint(){CRect rect;//矩形区域对象；CWnd *pWnd;//得到图片框的窗口指针；pWnd=GetDlgItem(IDC_Graphic);//得到ZFT对话框内的"Frame"控件的指针；file://（IDC_Graphic为放置在对话框上的一个"Picture"控件，并讲类型设置为"Frame"）。
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。
Cimage类处理图像像素（数据）的3种方式（转）
Cimage类处理图像像素（数据）的3种⽅式（转）这⾥只讨论对图像像素的处理，cimage类的具体⽤法查相关资料#include ＜atlimage.h＞ //VS2010以后不⽤加这个……………………CImage m_Image; //或CImage* m_Image; 下⾯例⼦程序我⽤的CImage m_Image; 只是⼀个⽤成员选择符，⼀个⽤指针操作，效率上可能有所差异下⾯是3种⽅法：⼀、⽤Cimage类的成员函数进⾏处理这⾥假设你已经加载了图像位图，并与CImage对象m_Image相关联。
相关成员函数主要有：GetPixel 返回像素颜⾊SetPixel 设置像素颜⾊如：m_Image.SetPixel( i-1, j-1, RGB(rr,gg,bb));SetPixelRGB 设置像素的红绿蓝如：m_Image.SetPixelRGB(x,y,avg,avg,avg);SetColorTable 设置调⾊板颜⾊分量（红、绿、蓝）值GetWidth 宽度（以像素为单位）GetHeight ⾼度1、程序⽰例1）⼀个双线性插值放⼤程序。
[cpp]1. if (m_Image.IsNull())2. return;3. // 创建对话框4. DlgInterpolation TranPara;5. //显⽰对话框，提⽰⽤户设定量6. if (TranPara.DoModal() != IDOK)7. return;8. int k=TranPara.m_inter;9. BeginWaitCursor();10. CImage m_Image1;11. if (! m_Image1.IsNull())12. {13. m_Image1.Destroy();14. }15. m_Image1.Create( m_Image.GetWidth()*k, m_Image.GetHeight()*k, 24,0);16. // 四个最临近象素的坐标17. int x1, x2;18. int y1, y2;19. // 四个最临近象素值20. unsigned char f1, f2, f3, f4;21. // ⼆个插值中间值22. unsigned char f12, f34;23. //计算结果24. int fr,fb,fg;25. double epsilon = 0.001;26. COLORREF pixel11,pixel12,pixel21,pixel22;27. int nHeight1 = m_Image1.GetHeight();28. int nWidth1 = m_Image1.GetWidth();29. int nHeight = m_Image.GetHeight();30. int nWidth = m_Image.GetWidth();31. double m=((double)nWidth1-1)/((double)nWidth-1);32. for (int i=0; i<nWidth1; i++)33. {34. for (int j=0; j<nHeight1; j++)35. {36. double x=double((double)i/m);37. double y=double((double)j/m);38. //计算四个最临近象素的坐标，+1向右下⽅移动39. x1 = (int) x;40. x2 = x1 + 1;41. y1 = (int) y;42. y2 = y1 + 1;43. if( (x < 0) || (x > nWidth - 1) || (y < 0) || (y > nHeight - 1))44. {45. //要计算的点不在源图范围内，返回-146. continue;47. }48. else49. {50. if (fabs(x - nWidth + 1) <= epsilon )51. {52. // 要计算的点在图像右边缘上53. if (fabs(y -nHeight + 1) <= epsilon)54. {55. // 要计算的点正好是图像最右下⾓那⼀个象素，直接返回该点象素值56. pixel11 = m_Image.GetPixel(x1,y1);57. f1 = (unsigned char)GetRValue(pixel11);58. fr=(int)f1;59. f1 = (unsigned char)GetGValue(pixel11);60. fg=(int)f1;61. f1 = (unsigned char)GetBValue(pixel11);62. fb=(int)f1;63. }64. else65. {66. // 在图像右边缘上且不是最后⼀点，直接⼀次插值即可67. pixel11 = m_Image.GetPixel(x1,y1);68. pixel12 = m_Image.GetPixel(x1,y2);69. f1 = (unsigned char)GetRValue(pixel11);70. f3 = (unsigned char)GetRValue(pixel12);71. fr= (int) (f1 + (y -y1) * (f3 - f1));72. f1 = (unsigned char)GetGValue(pixel11);73. f3 = (unsigned char)GetGValue(pixel12);74. fg= (int) (f1 + (y -y1) * (f3 - f1));75. f1 = (unsigned char)GetBValue(pixel11);76. f3 = (unsigned char)GetBValue(pixel12);77. fb= (int) (f1 + (y -y1) * (f3 - f1));78. }79. }80. else if (fabs(y - nHeight + 1) <= epsilon)81. {82. // 要计算的点在图像下边缘上且不是最后⼀点，直接⼀次插值即可83. pixel11 = m_Image.GetPixel(x1,y1);84. pixel21 = m_Image.GetPixel(x2,y1);85. f1 = (unsigned char)GetRValue(pixel11);86. f2 = (unsigned char)GetRValue(pixel21);87. fr=(int) (f1 + (x -x1) * (f2 - f1));88. f1 = (unsigned char)GetGValue(pixel11);89. f2 = (unsigned char)GetGValue(pixel21);90. fg=(int) (f1 + (x -x1) * (f2 - f1));91. f1 = (unsigned char)GetBValue(pixel11);92. f2 = (unsigned char)GetBValue(pixel21);93. fb=(int) (f1 + (x -x1) * (f2 - f1));94. }95. else96. {97. pixel11 = m_Image.GetPixel(x1,y1);98. pixel12 = m_Image.GetPixel(x1,y2);99. pixel21 = m_Image.GetPixel(x2,y1);100. pixel22 = m_Image.GetPixel(x2,y2);101. // 计算四个最临近象素值102. f1 = (unsigned char)GetRValue(pixel11);103. f2 = (unsigned char)GetRValue(pixel21);104. f3 = (unsigned char)GetRValue(pixel12);105. f4 = (unsigned char)GetRValue(pixel22);106. f12 = (unsigned char) (f1 + (x - x1) * (f2 - f1));107. f34 = (unsigned char) (f3 + (x - x1) * (f4 - f3));108. fr= (int) (f12 + (y -y1) * (f34 - f12));109. f1 = (unsigned char)GetGValue(pixel11);110. f2 = (unsigned char)GetGValue(pixel21);111. f3 = (unsigned char)GetGValue(pixel12);112. f4 = (unsigned char)GetGValue(pixel22);113. f12 = (unsigned char) (f1 + (x - x1) * (f2 - f1));114. f34 = (unsigned char) (f3 + (x - x1) * (f4 - f3));115. fg= (int) (f12 + (y -y1) * (f34 - f12));116. f1 = (unsigned char)GetBValue(pixel11);117. f2 = (unsigned char)GetBValue(pixel21);118. f3 = (unsigned char)GetBValue(pixel12);119. f4 = (unsigned char)GetBValue(pixel22);120. f12 = (unsigned char) (f1 + (x - x1) * (f2 - f1));121. f34 = (unsigned char) (f3 + (x - x1) * (f4 - f3));122. fb= (int) (f12 + (y -y1) * (f34 - f12));123. }124. }125. m_Image1.SetPixel(i,j, RGB(fr,fg,fb));126. }127. }128. m_Image.Destroy();129. m_Image.Create( m_Image1.GetWidth(), m_Image1.GetHeight(), 24, 0);130. COLORREF pixel;131. for (int i=0; i<nWidth1; i++)132. {133. for (int j=0; j<nHeight1; j++)134. {135. pixel = m_Image1.GetPixel(i,j);136. int y=GetRValue(pixel);137. int p=GetGValue(pixel);138. int b=GetBValue(pixel);139. m_Image.SetPixelRGB(i,j,GetRValue(pixel),GetGValue(pixel),GetBValue(pixel));140. }141. }142. m_Image1.Destroy();143. Invalidate();144. EndWaitCursor();2）处理视频帧[cpp]1. ……2. Defog(imageprosses, nimgWidth, nimgheigt);/*我加的⼀个雾天图像增强的动态库，imageprosses是视频的⼀帧，输⼊imageprosses处理，并输出imageprosses*/3. int rr = 0, gg = 0, bb = 0;4. for (int i = 0; i < nimgWidth; i++)5. {6. for (int j = 1; j <= nimgheigt; j++)7. {8. bb=(int)imageprosses[3*i*j];9. gg=(int)imageprosses[3*i*j+1];10. rr=(int)imageprosses[3*i*j+2];11. m_Image.SetPixel(i, j-1, RGB(rr,gg,bb));/*设置⼀帧图像的像素值⽤来显⽰*/12. }13. }14. ……2、⽐较：⾮常慢。
VC++图像处理模板
VC++图像处理模板我们知道，Visual C++的CBitmap类和静态图片控件的功能是比较弱的，它只能显示出在资源中的图标、位图、光标以及图元文件的内容，而不像VB中的Image控件可以显示出绝大多数的外部图像文件(BMP、GIF、JPEG等)。
因此，想要在对话框或其他窗口中显示外部图像文件则只能借助于第三方提供的控件或代码。
现在，MFC和ATL共享的新类CImage为图像处理提供了许多相应的方法，这使得Visual C++在图像方面的缺憾一去不复返了。
CImage类概述CImage是MFC和ATL共享的新类，它能从外部磁盘中调入一个JPEG、GIF、BMP和PNG格式的图像文件加以显示，而且这些文件格式可以相互转换。
由于CImage在不同的Windows操作系统中其某些性能是不一样的，因此在使用时要特别注意。
例如，CImage::PlgBlt和CImage::MaskBlt只能在Windows NT 4.0 或更高版本中使用，但不能运行在Windows 95/98 应用程序中。
CImage::AlphaBlend和CImage::TransparentBlt也只能在Windows 2000/98或其更高版本中使用。
即使在Windows 2000运行程序还必须将stdafx.h文件中的WINVER和_WIN32_WINNT的预定义修改成0x0500才能正常使用。
CImage封装了DIB(设备无关位图)的功能，因而可以让我们能够处理每个位图像素。
它具有下列最酷特性：1、AlphaBlend支持像素级的颜色混合，从而实现透明和半透明的效果。
2、PlgBlt能使一个矩形区域的位图映射到一个平行四边形区域中，而且还可能使用位屏蔽操作。
3、TransparentBlt在目标区域中产生透明图像，SetTransparentColor用来设置某种颜色是透明色。
4、MaskBlt在目标区域中产生源位图与屏蔽位图合成的效果。
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C D o cu m en t 的 虚 拟 方 法 方法 OnN ewDocum ent() OnO penDocu ment() OnS aveDocu ment() OnC loseDoc ument() Can CloseFr ame() Del eteCont ents() Rel easeFil e() Sav eModifi ed() IsM odified () Set Modifie dFlag() Get FirstVi ewPosit ion() Get NextVie w() 由 MFC 调 用 来 建 立 文 档 由 MFC 调 用 来 打 开 文 档 由 MFC 调 用 来 保 存 文 档 由 MFC 调 用 来 关 闭 文 档 确定观察文档的框架窗口是否被允许关闭 在未撤消文档对象时删除文档数据 释放文件以允许其它应用程序使用 查询文档的修改状态并存储修改的文档 确定文档从它最后一次存储后是否被修订过 设置文档从它最后一次存储后是否被修订过的布尔值 获得视图列表头的位置 获得视图列表的下一个视图 说明
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一、Microsoft Visual C++
•是Windows环境下最主要的应用开发系统 之一，提供了软件代码自动生成和可视化 的资源编辑功能 •编程语言：C++ •强大的调试功能为大型复杂软件的开发提 供了有效的排错手段 •实习选用版本：Visual C++ 6.0
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基本概念：
1、对象（object）：指具体问题 2、类(Class)：对象的属性 对象的属性包括两大成员：属性和方法。在 VC++中，称成员变量（member variable）和成 员函数（member function）。 MFC中，以m_作为成员变量的名称开头，类名 以字母C作为开头。 例：void CMydipView::OnDraw(CDC* pDC) protected: // control bar embedded members CStatusBar m_wndStatusBar; CToolBar m_wndToolBar; 5
Class 派生类名：继承方式 基类名，继承方式 基 类名，….. { 派生类成员声明； }； 例：class CMyDipView : public Cview
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Windows应用程序是按照“事件→消息→ 处理”非顺序的机制运行。
消息：用于描述某个事件发生的信息 事件：是对于Windows的某种操作（如单 击鼠标、键盘输入和执行菜单命令等） 事件和消息密切相关，事件是因，消息是 果，事件产生消息，消息对应事件。所谓 消息的响应，其实质就是事件的响应。
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二、MFC简介
微软基础类库（MFC：Microsoft Foundation Class Library）是目前开发Windows桌面 窗口应用的主流类库。 MFC对90%以上的Win32 API（Application Programming Interface）进行了面向对象化 的封装。 MFC提供了一个标准的应用程序结构，使 开发人员不必从头设计一个windows应用程 序。
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文档、视图、框架窗口之间的关系
一个视图是一个没有边框的窗口，它位于主框架
窗口中的客户区。视图是文档对外显示的窗口， 但它并不能完全独立，它必须依存在一个框架窗 口内。
一个视图只能拥有一个文档，但一个文档可以同
时拥有多个视图。
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四、图像文件格式
常见图像文件后缀名：
AWD Microsoft At Woprk Document(*.AWD)
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三、MFC的文档/视图结构
视图：
从用户的角度看，视图是一个用户可以用其他基于 Windows应用程序窗口一样改变大小、位置和关闭 的普通窗口。
从程序员的角度，是从MFC库CView类派生类的 一个C++对象。其行为由类的成员函数（数据成员） 决定，包括派生类中应用程序特定的函数和从基类 继承来的标准函数。
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视图是文档在屏幕上的一种表现形式，它就像一 个观景器
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数据处理工作分工：
分为数据的管理ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ显示
文档用于管理和维护数据 视图用来显示和编辑数据 MFC通过其文档类和视图类提供了大 量有关数据处理的方法。
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CDocument 的一般方法 方法 GetTitle() SetTitle() GetPathName() SetPathName() GetDocTemplate() AddView() RemoveView() UpdateAllViews() DisconnectViews() GetFile() 说明 获得文档标题 设置文档标题 获得文档数据文件的路径字符串 设置文档数据文件的路径字符串 获得指向描述文档类型的文档模板的指针 对与文档相关联的视图列表添加指定的视图 从文档视图列表中删除视图 通知所有视图，文档己被修改，它们应该重画 使文档与视图相分离 获得指向 CFile 类型的指针
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CView类的派生类介绍
支持类似编辑控件所要实现的功能，常见的文本 1. CEditView 操作，基本上都是由该类支持实现的。值得注意 的是，该类的直接基类不是CView类，而是类 CCtrlView。 主要提供Rich文本操作的支持（Rich文本是既 2.CRichEditView 可以为文本，也可以为图形的一种特殊格式文 本。） 主要提供一些树型控件所实现的功能的支持。 3.CTreeView 它使一种数据的显示方式可以更富于变化。 该类与类CTreeView一样，更多的好处在于提 4. ListView 供了一种简捷地实现数据的不同显示的途径。
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C V iew 的 一 般 方 法 方法 Get Documen t() DoP repareP rinting () 说明 获得指向与视图相 关联的文档的指针 设置文档标题
C V iew 的 主 要 虚 拟 方 法 方法 IsSelected() OnScroll() OnInitialUpdate() OnDraw() OnUpdate() OnPrepareDC() 说明 确定文档是否被选中 当 用 户 滚 动 时 ， C V iew 的 响 应 在 类 第 一 次 构 造 后 由 MFC 调 用 由 MFC 调 用 发 出 文 档 到 设 备 描 述 表 由 MFC 调 用 对 文 档 的 修 改 进 行 响 应 在 调 用 O n D r a w ( ) 前 允 许 修 改 设 备 描 述 表 由 MF C 调 用
3、封装：将抽象得到的数据成员和代码成员 相结合，形成一个有机的整体，也就是将数 据与操作的行为进行有机地结合。（VC中， 是以类的形式实现封装）
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4、继承与派生： 类的继承（Encapsulation)是新的类从已有类 那里得到已有的特性。（基类或父类） 派生(Derived) ：从已有类产生新类的过程。 （派生类或子类） 目的：实现代码的重用和扩充。 继承方式：pubic、protected、private
VC项目工作区由ClassView、ResourceView及FileView三 个面板组成
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编程基本流程：
1生成框架
运行AppWizard，并按需要指定生成 应用程序的选项。
BMP Microsoft Windows bitmap image(*.BMP;*.RLE )
DIB Microsoft Windows bitmap image(*.DIB) EPS (*.EPS) GIF CompuServe graphics interchange format(*.GIF) IMG (*.IMG) JPEG Joint Photographic Experts Group JFIF Format(*.JPG;*.JPE;*.JPEG) MAC (*.MAC) MNG Multiple-image Network Graphics(*.MNG) PCD Photo CD(*.PCD) PCX ZSoft IBM PC Paintbrush(*.PCX) PNG Portable Network Graphics(*.PNG) PNM Portable anymap(*.PNM) PPM Portable pixmap format (color)(*.PPM) PSD Adobe Photoshop bitmap(*.PSD) SGI Irix RGB image(*.SGI) TGA Truevision Targa image(*.TGA) TIFF Tagged Image File Format(*.TIF)
资源种类 对话框模板 菜单模板 图标 光标 位图 加速键表 字符串表 工具条模板 DIALOG MENU ICON CURSOR BITMAP ACCELERATORS STRINGTABLE TOOLBAR
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三、MFC的文档/视图结构
文档：
文档的概念在MFC应用程序中的适用范围很广，一 般说来，文档是能够被逻辑地组合的一系列数据， 包括文本、图形、图象和表格数据。 一个文档代表了用户存储或打开的一个文件单位。 文档的主要作用是把对数据的处理从对用户界面的 处理中分离出来，集中处理数据，同时提供了一个 与其它类交互的接口。
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联机帮助
VC帮助系统 主要提供五 个方面内容
•VC Programmer`s Guide：VC程序员指南。 •VC User`s Guide：VC用户指南。 •VC Tutorials：VC教程。 •MFC and Templates：微软基础类库和模板参考信息。 •Languages and Libraries for VC：VC语言和库文件信息。
数字图像处理 Visual C++ MFC 程序设计