Advertisement

MFC运用OpenCV进行图像处理。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
利用MFC框架,对OpenCV库中的图像处理部分函数进行了功能实现。主要包含以下内容:图像的灰度化处理,包括最大值灰度化、单通道灰度化以及平均值灰度化,同时还支持加权平均灰度化等操作。此外,还涵盖了图像缩放功能,具体包括最近邻内插法、双线性内插法等多种方法。针对图像的翻转处理,提供了水平翻转和竖直翻转两种选项。在图像叠加方面,该实现也支持多种叠加方式。 此外,还实现了图像均衡化和图像归一化功能。为了增强滤波效果,提供了模板滤波器、均值滤波器、加权均值滤波器、拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器、传统中值滤波器、改进的中值滤波、最值滤波器以及最大值滤波器等多种滤波器的支持。 进一步地,还包含了最小值滤波器的实现。在图像分割方面,实现了二值化操作,包括128阈值二值化、全局阈值二值化和OSTU全局阈值二值化等方法。为了提升图像质量,提供了对图像对比度的调整选项,例如对数变化和幂律变化。同时还支持伪彩色的生成以及伪彩色灰度转换函数和反色处理等功能。 此外, 该实现还具备了噪声添加功能, 包括高斯噪声和椒盐噪声的添加, 从而用于测试算法的鲁棒性. 最后, 还包含了数据分析模块, 包括计算灰度均值的计算, 计算原图像和变换后的图像的均方误差(MSE), 计算空间域中的信噪比(SNR)以及计算峰值信噪比. 此外, 还提供了绘制灰度折线图的功能. 最后涉及LBP编码的人脸检测相关功能.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OpenCV
    优质
    本课程将深入讲解如何使用开源计算机视觉库OpenCV来执行各种图像处理任务,包括但不限于图像滤波、边缘检测及特征匹配等。 基于OpenCV开发的图像处理程序包含多种功能,如直方图计算、线性变换、平滑去噪、锐化、仿射变换、傅里叶变换以及分割提取等。
  • 使OpenCV灰度及保存(基于MFC
    优质
    本教程介绍如何在Microsoft Foundation Classes (MFC)环境下运用OpenCV库对图像进行灰度化处理,并将结果保存。适合初学者入门实践。 使用OpenCV实现图像的灰度化处理,并在MFC环境中保存该图像。
  • Python和OpenCV
    优质
    本课程将教授如何运用Python编程语言结合OpenCV库实现高效、精确的图像处理技术,涵盖从基础到高级的各项内容。 在本教程中,我们将学习如何使用Python语言进行图像处理。我们会广泛采用OpenCV库来完成这项任务,并将探讨适用于不同应用场景的多种方法和技术。首先需要明确的是,理解“数字图像处理”的具体含义以及它在整个计算机视觉领域中的位置是至关重要的。尽管两者都以图像为输入数据源,但值得注意的是,在图像处理中输出通常也是另一种形式的图像;而在计算机视觉应用中,则可能涉及从原始图片提取特征或信息等操作。我们所收集和生成的数据大多处于原始状态,并且由于各种原因无法直接使用,因此需要通过一系列算法进行预处理、分析与优化才能变得有用。
  • OPENCV数字
    优质
    本课程旨在教授如何使用OpenCV库进行高效、专业的数字图像处理。学习者将掌握从基础到高级的各种图像处理技术及编程实践。 几何操作、图像处理、直方图分析、阈值分割、边缘检测、轮廓检测、霍夫变换以及角点检测是计算机视觉领域中的关键技术。这些技术在图像识别与分析中扮演着重要角色,能够帮助我们更好地理解和利用数字图像信息。
  • Python和OpenCV
    优质
    本课程教授如何使用Python编程语言结合OpenCV库来进行图像处理与计算机视觉技术的应用开发。通过学习,学员能够掌握图像识别、物体检测等关键技能,适用于机器人视觉、自动驾驶等领域。 计算机视觉是人工智能领域的一个热门应用。通过这项技术,汽车自动驾驶系统、机器人及各种照片处理软件得到了显著的发展。目标检测技术也在不断进步之中,而生成对抗网络(GANs)也引起了人们的广泛关注。这表明未来在计算机视觉领域的前景广阔无比。 本段落将开启一系列关于图像处理和目标识别的基础知识教程。这是OpenCV入门教程的第一部分,后续的完整系列包括: 1. 理解颜色模型与如何在图片上绘制图形(基础操作) 2. 基本的图像处理及滤波技术 3. 从特征检测到人脸检测 第一篇文章将介绍Opencv的安装,并通过实际代码演示颜色模型的应用。
  • 使OpenCV降噪
    优质
    本教程详细介绍如何利用开源计算机视觉库OpenCV对图像进行有效的降噪处理,包括常用算法和代码示例。 使用OpenCV和VS2015配置环境来对多张图像进行椒盐噪声的降噪处理。
  • 使OpenCV批量
    优质
    本教程介绍如何利用开源计算机视觉库OpenCV实现自动化批量图像处理任务,涵盖基础设置、代码编写及实际应用。 分享一些使用OpenCV的小经验。很多时候我们需要对一个文件夹内的所有图像进行处理,一张张手动操作会非常麻烦,因此产生了批量处理的需求。文档里包含有相关的源代码。
  • MFCOpenCV.zip_MFC opencv _MFC opencv_MFC_OPENCV_ombine
    优质
    本资源包提供了使用MFC框架结合OpenCV库进行图像处理的教程和示例代码,涵盖从基础到高级的多种技术应用。适合希望在Windows平台上开发高效图像处理软件的开发者学习参考。 使用Visual Studio和MFC对图像进行简单的处理,包括滤波和灰度化等功能,这是我的遥感课程期末编程作业的内容。
  • Opencv-Python数字
    优质
    本课程旨在通过Python和OpenCV库讲解数字图像处理的基础知识和技术应用,包括图像读取、编辑及分析。适合初学者入门学习。 数字图像处理(Digital Image Processing)又称计算机图像处理,是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。在这个过程中,输入的是质量较低的图片,而输出则是经过改善后的高质量图片。常用的图像处理技术包括增强、复原、编码和压缩等方法。Python是一种面向对象且解释型的编程语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,并在之后进行了首次公开发布。
  • OpenCV采集与
    优质
    本课程将深入讲解如何使用OpenCV库进行高效的图像采集和处理,涵盖基础到高级技术,适合初学者及进阶用户。 OpenCV 是近年来新兴并逐渐普及的计算机视觉研究工具。利用面向对象的 vc.net 2003 编程工具,实现了基于 OpenCV 的图像采集、存储、加载、灰度化处理、滤波、阈值分割以及边缘检测等功能,并提供了相应的实现代码。