[图像处理] MFC载入图片并进行二值化处理和灰度处理及其效果显示

2024-04-01 13:36
文章标签 进行 显示 图片 图像处理 处理 效果 mfc 二值化 灰度 载入

本文主要是介绍[图像处理] MFC载入图片并进行二值化处理和灰度处理及其效果显示，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • 工程效果
  • 重要代码
  • 完整代码
  • 参考

工程效果

载入图片，并在左侧显示原始图片、二值化图片和灰度图片。
双击左侧的图片控件，可以在右侧的大控件中，显示双击的图片。

初始画面：
在这里插入图片描述
载入图片：
在这里插入图片描述
双击左侧的第二个控件，显示图片：
在这里插入图片描述
//对图片显示在控件中的位置没有进行优化。

重要代码

主要是用的MFC Image控件。

载入图片：

void CGDITESTDlg::OnBnClickedBtnStart()
{//获取图像文件CFileDialog filedlg(TRUE,_T("png"),NULL,0,TEXT("image Files(*.bmp;*.jpg;*.png)|*.bmp;*.jpg;*.png|all files(*.*)|(*.*)||"),this);filedlg.DoModal();m_cstr_filepath = filedlg.GetPathName();m_cstr_filename = filedlg.GetFileName();if (m_cstr_filepath.IsEmpty() || m_cstr_filename.IsEmpty()){AfxMessageBox(TEXT("打开文件失败"));return ;}	image_origin.Load(m_cstr_filepath);image_binarization.Load(m_cstr_filepath);image_grey.Load(m_cstr_filepath);//获取图像尺寸imgw = image_origin.GetWidth();imgh = image_origin.GetHeight();img_t = imgw / imgh;//根据图像尺寸，调整控件客户区尺寸比例CRect rect_ctl;m_ctl_pic_origin.GetClientRect(&rect_ctl);float rectw = rect_ctl.Width();float recth = rect_ctl.Height();float rect_t = rectw / recth;if(rect_t < img_t){rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Width(), rect_ctl.Width() / img_t ));}else{rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Height() * img_t, rect_ctl.Height()));}//显示图像到控件客户区CDC* pdc = m_ctl_pic_origin.GetDC();m_ctl_pic_origin.SetBitmap(NULL);	image_origin.Draw(pdc->m_hDC, rect_ctl);//图像二值化处理ImageBinarizationProcess(image_binarization);//根据图像尺寸，调整控件客户区尺寸比例CRect rect_ctl_binarization;m_ctl_pic_binarization.GetClientRect(&rect_ctl_binarization);float rectw_ = rect_ctl_binarization.Width();float recth_ = rect_ctl_binarization.Height();float rect_t_ = rectw / recth;if (rect_t_ < img_t){rect_ctl_binarization = CRect(rect_ctl_binarization.TopLeft(), CSize(rect_ctl_binarization.Width(), rect_ctl_binarization.Width() / img_t));}else{rect_ctl_binarization = CRect(rect_ctl_binarization.TopLeft(), CSize(rect_ctl_binarization.Height() * img_t, rect_ctl_binarization.Height()));}//显示图像到控件客户区CDC* pdc_ = m_ctl_pic_binarization.GetDC();m_ctl_pic_binarization.SetBitmap(NULL);image_binarization.Draw(pdc_->m_hDC, rect_ctl_binarization);//图像灰度处理ImageGreyProcess(image_grey);//根据图像尺寸，调整控件客户区尺寸比例CRect rect_ctl_grey;m_ctl_pic_grey.GetClientRect(&rect_ctl_grey);float rectw__ = rect_ctl_grey.Width();float recth__ = rect_ctl_grey.Height();float rect_t__ = rectw / recth;if (rect_t__ < img_t){rect_ctl_grey = CRect(rect_ctl_grey.TopLeft(), CSize(rect_ctl_grey.Width(), rect_ctl_grey.Width() / img_t));}else{rect_ctl_grey = CRect(rect_ctl_grey.TopLeft(), CSize(rect_ctl_grey.Height() * img_t, rect_ctl_grey.Height()));}//显示图像到控件客户区CDC* pdc__ = m_ctl_pic_grey.GetDC();m_ctl_pic_grey.SetBitmap(NULL);image_grey.Draw(pdc__->m_hDC, rect_ctl_grey);isLoadedImage = true;m_ctl_pic_origin.ReleaseDC(pdc);m_ctl_pic_binarization.ReleaseDC(pdc);m_ctl_pic_grey.ReleaseDC(pdc);
}

图像二值化处理：
算法来源：C++MFC打开图片、彩图,以及对图像进行简单算法处理

void CGDITESTDlg::ImageBinarizationProcess(CImage &image)
{BYTE* pimagedata = (BYTE*)image.GetBits();	//获取到图片内存点的位置int width = image.GetWidth();int height = image.GetHeight();int pit = image.GetPitch();//图像每行字节数int bytes_per_pixel = image.GetBPP() / 8; //获取每像素的位数除以8得到每个像素占的字节数std::vector<int> gray(256); //初始化时自动存0，用来存放256种颜色出现的次数for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){gray.at((int)*(pimagedata + pit * i + bytes_per_pixel * j)) += 1;}}int max = 0;int sec = 0;int localmax = 0;int localsec = 0;for (int i = 0; i < 256; i++){if (gray[i] > max){max = gray[i];localmax = i;}}for (int i = 0; i < 256; i++){if (gray[i] > sec && abs(i - localmax) > 10){sec = gray[i];localsec = i;}}int mid = (localmax + localsec) / 2;for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){if ((int)(*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel)) < mid){*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel) = 0;*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel + 1) = 0;*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel + 2) = 0;}else{*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel) = 255;*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel + 1) = 255;*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel + 2) = 255;}}}
}

灰度处理：
算法来源：C++MFC打开图片、彩图,以及对图像进行简单算法处理

void CGDITESTDlg::ImageGreyProcess(CImage& image)
{BYTE* pimagedata = (BYTE*)image.GetBits();	//获取到图片内存点的位置int width = image.GetWidth();int height = image.GetHeight();int pit = image.GetPitch();//图像每行字节数int bytes_per_pixel = image.GetBPP() / 8; //获取每像素的位数除以8得到每个像素占的字节数for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel) *= 0.114;*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel + 1) *= 0.587;*(pimagedata + pit * i + j * bytes_per_pixel + 2) *= 0.299;}}}

双击左侧控件的响应：
在这里插入图片描述

void CGDITESTDlg::OnLButtonDblClk(UINT nFlags, CPoint point)
{if (!isLoadedImage) //如果没有加载图片，则不会执行后续代码return;//未使用，仅测试CPoint ptCursor;GetCursorPos(&ptCursor);//获取执行此函数时的鼠标位置，屏幕坐标ClientToScreen(&point); //point是双击时的鼠标位置，坐标系是窗口客户区，所以要转换成屏幕坐标//未使用，仅测试CPoint ptCursor1(GetCurrentMessage()->pt); //双击时的鼠标位置，屏幕坐标GetDlgItem(IDC_PIC_ORIGIN)->GetWindowRect(&rc_origin);//控件的rect，屏幕坐标if (rc_origin.PtInRect(point))//如果右键在picture control区域抬起则放大显示灰度图片{CRect rect_ctl;m_ctl_pic_dsp.GetClientRect(&rect_ctl);float rectw = rect_ctl.Width();float recth = rect_ctl.Height();float rect_t = rectw / recth;if (rect_t < img_t){rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Width(), rect_ctl.Width() / img_t));}else{rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Height() * img_t, rect_ctl.Height()));}CDC* pdc = m_ctl_pic_dsp.GetDC();m_ctl_pic_dsp.SetBitmap(NULL);image_origin.Draw(pdc->m_hDC, rect_ctl);m_ctl_pic_dsp.ReleaseDC(pdc);return;}GetDlgItem(IDC_PIC_PROCESS)->GetWindowRect(&rc_binarization);if (rc_binarization.PtInRect(point))//如果右键在picture control区域抬起则放大显示灰度图片{CRect rect_ctl;m_ctl_pic_dsp.GetClientRect(&rect_ctl);float rectw = rect_ctl.Width();float recth = rect_ctl.Height();float rect_t = rectw / recth;if (rect_t < img_t){rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Width(), rect_ctl.Width() / img_t));}else{rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Height() * img_t, rect_ctl.Height()));}CDC* pdc = m_ctl_pic_dsp.GetDC();m_ctl_pic_dsp.SetBitmap(NULL);image_binarization.Draw(pdc->m_hDC, rect_ctl);m_ctl_pic_dsp.ReleaseDC(pdc);return;}GetDlgItem(IDC_PIC_PROCESS2)->GetWindowRect(&rc_grey);if (rc_grey.PtInRect(point))//如果右键在picture control区域抬起则放大显示灰度图片{CRect rect_ctl;m_ctl_pic_dsp.GetClientRect(&rect_ctl);float rectw = rect_ctl.Width();float recth = rect_ctl.Height();float rect_t = rectw / recth;if (rect_t < img_t){rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Width(), rect_ctl.Width() / img_t));}else{rect_ctl = CRect(rect_ctl.TopLeft(), CSize(rect_ctl.Height() * img_t, rect_ctl.Height()));}CDC* pdc = m_ctl_pic_dsp.GetDC();m_ctl_pic_dsp.SetBitmap(NULL);image_grey.Draw(pdc->m_hDC, rect_ctl);m_ctl_pic_dsp.ReleaseDC(pdc);return;}CDialogEx::OnLButtonDblClk(nFlags, point);
}

以上是通过窗口的双击时间回调函数，判断双击时鼠标的坐标，是否在控件的坐标Rect中，如果是，则执行对应代码。

也可以把双击的空间的notify属性设置为true，然后再时间中设置双击消息回调函数。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

完整代码

MFC简单的图片处理工程-Gitee

参考

C++MFC打开图片、彩图,以及对图像进行简单算法处理

这篇关于[图像处理] MFC载入图片并进行二值化处理和灰度处理及其效果显示的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/867290。

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。 理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关
阅读更多...
第10章 中断和动态时钟显示

第10章 中断和动态时钟显示

第10章 中断和动态时钟显示 从本章开始，按照书籍的划分，第10章开始就进入保护模式（Protected Mode）部分了，感觉从这里开始难度突然就增加了。 书中介绍了为什么有中断（Interrupt）的设计，中断的几种方式：外部硬件中断、内部中断和软中断。通过中断做了一个会走的时钟和屏幕上输入字符的程序。 我自己理解中断的一些作用： 为了更好的利用处理器的性能。协同快速和慢速设备一起工作
阅读更多...
使用opencv优化图片（画面变清晰）

使用opencv优化图片（画面变清晰）

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化，使其看起来更清晰，同时保持尺寸不变，通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多，主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器：相机传
阅读更多...
【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi
阅读更多...
安卓链接正常显示，ios#符被转义%23导致链接访问404

安卓链接正常显示，ios#符被转义%23导致链接访问404

原因分析： url中含有特殊字符 中文未编码 都有可能导致URL转换失败，所以需要对url编码处理  如下： guard let allowUrl = webUrl.addingPercentEncoding(withAllowedCharacters: .urlQueryAllowed) else {return} 后面发现当url中有#号时，会被误伤转义为%23，导致链接无法访问
阅读更多...
C#实战|大乐透选号器[6]：实现实时显示已选择的红蓝球数量

C#实战|大乐透选号器[6]：实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽，你好啊，我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记，这是第6篇； 接下来实现实时显示当前选中红球数量，蓝球数量； 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时，在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量； 02 标签名称 分别设置Label标签名称为：lblRedCount、lblBlueCount
阅读更多...
业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中，我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试，如何有效地规划和启动测试，如何评估测试是否成功，您应该关注哪些指标，多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试？ A/B测试（有时称为“分割测试”）是一种实验类型，其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体，以查看哪一种效果最好。 本质上，A/B测
阅读更多...
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
阅读更多...
防近视护眼台灯什么牌子好？五款防近视效果好的护眼台灯推荐

防近视护眼台灯什么牌子好？五款防近视效果好的护眼台灯推荐

在家里，灯具是属于离不开的家具，每个大大小小的地方都需要的照亮，所以一盏好灯是必不可少的，每个发挥着作用。而护眼台灯就起了一个保护眼睛，预防近视的作用。可以保护我们在学习，阅读的时候提供一个合适的光线环境，保护我们的眼睛。防近视护眼台灯什么牌子好？那我们怎么选择一个优秀的护眼台灯也是很重要，才能起到最大的护眼效果。下面五款防近视效果好的护眼台灯推荐： 一：六个推荐防近视效果好的护眼台灯的
阅读更多...
Thymeleaf：生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

Thymeleaf：生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包： <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2