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利用MFC展示并标注ROI的OpenCV图像程序

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简介：
本简介介绍了一个结合了MFC界面与OpenCV功能的图像处理程序。该程序能够加载、显示和标注感兴趣的区域（ROI），为用户提供直观且高效的图像分析工具。 在这个程序里，我们实现了选择路径并加载显示图片的功能，并且还可以在显示的图片中标记出感兴趣区域（ROI）。

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  • 利用MFC展示并标注ROI的OpenCV图像程序
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    本简介介绍了一个结合了MFC界面与OpenCV功能的图像处理程序。该程序能够加载、显示和标注感兴趣的区域（ROI），为用户提供直观且高效的图像分析工具。 在这个程序里，我们实现了选择路径并加载显示图片的功能，并且还可以在显示的图片中标记出感兴趣区域（ROI）。
     
  • 使用MFC和CRECTTRACKER橡皮筋类选取并展示图像ROI区域
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    本项目利用MFC框架及CRECTTRACKER橡皮筋类实现图像处理中ROI（Region of Interest）区域的选择与显示，提供高效便捷的图像分析工具。 在图像处理中选择ROI（感兴趣区域）具有重要意义。演示使用橡皮筋类crectTracker来选取图像中的ROI区域。
     
  • 使用MFC的Picture控件展示OpenCV图像并播放视频
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    本项目利用MFC框架中的Picture控件来显示通过OpenCV处理过的静态图像，并实现实时视频流的播放功能。 使用Visual Studio 2015开发平台，并在MFC的Picture控件上显示OpenCV图像并播放视频。
     
  • 绪言：使用MFC和CRECTTRACKER类通过“橡皮筋”效果选取图像ROI并展示模板图像
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    本绪言介绍了一种基于MFC框架与CRETTRACKER类实现的方法，能够利用“橡皮筋”效果在图像中便捷地选择感兴趣区域(ROI)，同时显示相应的模板图像。 在MFC环境中，使用橡皮筋类CRECTTRACKER选择图像的ROI区域，并提取模板以显示模板图像。
     
  • 利用OpenCV在MFC的Picture Control中显示图像
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    本教程介绍如何使用OpenCV库，在Microsoft Foundation Classes (MFC)框架下的Picture Control组件中加载和显示图片。通过结合这两种技术，开发者能够创建功能强大的视觉应用程序，并提供了详细的步骤和代码示例来帮助读者理解和实现这一过程。 编写了一个用于显示图像的类，在使用时只需将控件ID、文件名以及句柄传递给函数即可显示图像。这里提供一个简单的示例供大家学习参考，适用于VS2010与OpenCV 2.4.9环境。
     
  • 利用OpenCV展示大华相机的图像
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    本项目通过OpenCV库实现实时显示和处理大华网络摄像头捕捉到的视频流，为用户提供了强大的图像处理功能。 在Visual Studio 2015开发平台上使用OpenCV显示大华相机的图像。
     
  • 在QGraphicsView中显示图片并用鼠标选取区域，使用OpenCV展示选定的ROI矩形区域。
    优质
    本项目展示了如何在Qt的QGraphicsView组件中加载和显示图像，并通过鼠标的拖拽操作选择感兴趣区域(ROI)。利用OpenCV库实时检测用户所选区域，并以矩形框标示出选定的ROI，提供了一种直观的方式来分析图像中的特定部分。 本案例介绍如何使用QT的QGraphicsView显示图片，并加入鼠标事件以获取图片像素坐标，在此基础上利用鼠标绘制矩形框选图片区域。选择的区域将在Lable控件上进行展示。在得到图片像素坐标后，通过OpenCV截取相应的图像部分并将其显示在QLabel控件中。此案例适用于使用QT和OpenCV开发综合性的图像处理应用程序，并且可以作为利用QGraphicsView显示图片的相关示例参考。
     
  • 在MFC中利用OpenCV获取和展示摄像头视频
    优质
    本教程详细介绍如何在Microsoft Foundation Classes (MFC)环境中集成OpenCV库，实现从摄像头实时抓取视频流并显示的功能。适合希望将计算机视觉技术融入Windows应用程序开发中的开发者参考学习。 一、使用DirectShow获取摄像头视频 在Visual Studio 2005开发环境下利用DirectShow进行操作的步骤如下： 1. 将CameraDS.h 和 CameraDS.cpp 文件复制到你的项目中； 2. 把DirectShow文件夹添加至OpenCV根目录，并通过菜单工具 -> 选项 -> 项目和解决方案 -> vc++目录，把包含文件路径设置为你的opencv安装目录下的DirectShow/Include； 3. 同样在vc++目录下将库文件的路径配置为你opencv安装目录中的DirectShow/Lib。 获取视频流的具体步骤如下： - 使用CameraDS类提供的OpenCamera方法打开摄像头； - 利用QueryFrame函数来抓取每一帧图像数据。 二、使用CvvImage类显示摄像头视频 在较高版本的OpenCV库中，由于不再包含CvvImage类，因此需要手动添加头文件(CvvImage.h)和代码文件 (CvvImage.cpp)。 1. 在MFC界面设计阶段加入一个picture控件，并将其ID设置为IDC_VIEW1。 2. 对话框头部声明如下变量： - CRect rect1; - CStatic* pStc1; - CDC* pDC1; - HDC hDC1; 3. 初始化上述定义的变量，在对话框源文件OnInitDialog函数中进行操作： ```cpp pStc1=(CStatic *)GetDlgItem(IDC_VIEW1); pStc1->GetClientRect(&rect1); pDC1=pStc1->GetDC(); hDC1=pDC1->GetSafeHdc(); ``` 显示视频帧的具体方法如下： - 定义一个 CvvImage 类型的变量 m_CvvImage； - 使用 CopyOf 方法将当前获取到的一帧图像拷贝给m_CvvImage对象； //frame是视频帧 - 调用 DrawToHDC 函数，利用hDC1和rect1参数在picture控件上绘制显示该帧。 以上操作所需的全部文件已包含在附件中。
     
  • C++相机标定程序（OpenCV）及标定图像与结果展示
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    本项目运用C++结合OpenCV库开发了相机标定程序，并展示了用于标定的图像及其最终结果。 灰度图和彩色图像均可进行标定，并且已经通过测试。标定结果将以文档格式保存。即使对于稍微模糊的图片，检测效果也非常良好。
     
  • 利用OpenCV开展图像处理
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    本项目运用了OpenCV库进行高效的图像处理与分析。通过Python编程语言，实现了包括图像滤波、边缘检测和特征识别在内的多种功能，旨在探索计算机视觉技术的应用潜力。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言，并提供了广泛的图像处理功能。以下是一些基本操作示例： 1. **输入输出与显示**：通过使用`imread()`函数读取图片文件到一个矩阵中，在完成对图像的操作后可以利用`imshow()`和`waitKey(0)`来展示结果，最后用`destroyAllWindows()`关闭所有窗口。 2. **图像处理**：OpenCV支持多种图像处理操作如灰度转换、边缘检测等。例如将彩色图转化为黑白图可通过调用`cvtColor(image, image_gray, COLOR_BGR2GRAY)`实现；而使用Sobel算子进行边缘提取则需要依次执行创建核矩阵和应用卷积运算的步骤。 3. **视频处理**：读取视频文件并逐帧处理是常见的应用场景。这可以通过打开一个视频流（`VideoCapture()`对象）然后循环调用`read()`方法来获取每一帧图像，再进行相应的视觉分析或修改操作后输出新画面或者保存为新的文件格式。 这些只是OpenCV功能的冰山一角，它还包含了诸如特征检测、物体识别等高级特性。