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在VS2017中使用OpenCV和MFC读取、添加噪声并绘制轮廓及过滤像素图片

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简介：
本项目介绍如何利用Visual Studio 2017集成开发环境结合OpenCV与MFC框架，实现图像的基本处理功能，包括加载图片、添加噪音干扰、描绘物体边缘以及筛选特定区域的像素点。 使用VS2017开发工具结合OpenCV和MFC可以读取BMP图片文件，并对其进行添加噪声、绘制轮廓以及像素过滤等操作。

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  • 在VS2017中使用OpenCV和MFC读取、添加噪声并绘制轮廓及过滤像素图片
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    本项目介绍如何利用Visual Studio 2017集成开发环境结合OpenCV与MFC框架，实现图像的基本处理功能，包括加载图片、添加噪音干扰、描绘物体边缘以及筛选特定区域的像素点。 使用VS2017开发工具结合OpenCV和MFC可以读取BMP图片文件，并对其进行添加噪声、绘制轮廓以及像素过滤等操作。
     
  • Python-OpenCV在噪声环境下提取图像轮廓示例
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    本示例展示如何使用Python和OpenCV库，在含有噪声的背景下有效提取并清晰显示图像轮廓的技术方法。通过代码实例讲解噪声去除与边缘检测算法的应用，帮助读者掌握处理复杂图像环境下的关键技能。 下面为大家介绍如何在有噪音的情况下使用Python-OpenCV提取图像的轮廓。这种方法非常实用，现在分享给大家参考。希望对大家有所帮助。一起看看吧。
     
  • OpenCV——查找和绘制图像轮廓
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    本教程介绍如何使用OpenCV库在Python中查找并绘制图像中的轮廓，帮助理解边缘检测与对象识别。 在二值图像中寻找轮廓并使用OpenCV绘制这些轮廓是一项常见的计算机视觉任务。通过应用边缘检测和阈值处理技术，可以识别出图像中的对象边界，并将其作为一系列坐标点序列存储起来。然后利用OpenCV库提供的函数来描绘这些轮廓，从而实现对目标物体的定位与分析。
     
  • 使用OpenCV提取图片中的人体轮廓
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    本教程介绍如何利用OpenCV库在Python环境中高效地检测和提取图像中的人体轮廓，适用于计算机视觉项目初学者。 从静态视频帧中提取的人物图片需要先进行二值化处理，然后利用开操作和闭操作以及轮廓填充来获取人物的轮廓。
     
  • 在MFC中使用OPENCV添加图片显示功能
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    本文章介绍了如何在基于MFC框架的应用程序中集成OpenCV库，实现图片的加载与显示功能。通过示例代码详细讲解了整个操作流程和技术要点。 使用MFC与OpenCV显示图像，在VS2013环境下编写。代码中添加了CvvImage类来实现这一功能。我使用的环境是VS2013和OPENCV 2.4.9版本，但只要所用的版本不是特别老，应该都可以运行。
     
  • 在Matlab中添加单频噪声及白噪声并进行滤波处理
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    本项目介绍如何使用MATLAB软件在信号中加入单频和白噪声，并演示了相应的滤波技术以去除这些干扰。 在MATLAB中加入单频噪声并进行滤波处理，以及添加白噪声后同样执行滤波操作。
     
  • 使用MFC对话框结合OpenCV和OpenGL绘制球体或读取图片
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    本项目利用Microsoft Foundation Classes (MFC) 创建图形用户界面，集成OpenCV处理图像数据，并通过OpenGL实现三维球体渲染或加载显示图片。 本工具主要是利用基于对话框的MFC工程结合OpenCV和OpenGL读取图片或者绘制球体三角形等形状。主要通过点击MFC对话框上的按钮，弹出两个非模态对话框：一个用于显示OpenGL图像，另一个设置滑动条控件以实时变换图像。对于各个界面之间的通信，采用单例模式控制全局变量，这样比较方便。
     
  • 图像添加噪声与滤波处理
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    本研究探讨了在数字信号处理中，如何通过添加不同类型的噪声来测试和评估各种滤波算法的效果。涵盖了高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型，并分析了几种经典及现代滤波方法（如均值滤波、中值滤波）对图像恢复的效率与质量。 使用Matlab实现给图片添加椒盐噪声、脉冲噪声以及高斯噪声，并对其中的椒盐噪声进行滤波处理。
     
  • 使用MFC和OpenCV读取摄像头视频并进行截图
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    本项目采用Microsoft Foundation Classes (MFC)与OpenCV库，实现Windows平台下实时获取电脑摄像头视频流，并提供截取当前画面的功能。 本项目在VS2010环境下使用OpenCV库读取USB摄像头的视频数据，并实现抓图功能。
     
  • 在MATLAB中实现向图像添加高斯噪声和椒盐噪声
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    本文章详细介绍了如何使用MATLAB软件对数字图像进行处理，具体讲解了向图像中加入两种常见的噪声类型——高斯噪声和椒盐噪声的方法。通过学习本文，读者能够掌握在MATLAB环境中实现这些操作的代码编写技巧，并了解每种噪声的特点及其对图像质量的影响。 本程序通过MATLAB实现，在图像中加入高斯噪声和椒盐噪声，并附有实验结果。