使用MFC和VS2013结合OpenCV打开并显示任意路径的图片

简介：
本项目演示了如何利用Microsoft Foundation Classes (MFC) 和 Visual Studio 2013集成开发环境，配合开源计算机视觉库OpenCV，在Windows平台上实现从指定路径加载并展示图像的功能。 本段落将详细讲解如何使用Microsoft Foundation Class (MFC)、Visual Studio 2013以及OpenCV库来打开并显示任意路径下的图片，支持JPEG、PNG、BMP等多种格式，并可以选择原图或灰度形式展示。 ### MFC简介 微软提供的MFC是一套C++类库，基于面向对象的编程理念，旨在简化Windows应用程序开发。它封装了大量Windows API，使得开发者能够更高效地构建用户界面和程序逻辑。 ### Visual Studio 2013概述 Visual Studio 2013是微软推出的一款集成开发环境（IDE），支持多种语言如C++，并提供调试器、代码编辑器及项目管理等工具。这使它成为开发各类应用程序的理想选择。 ### OpenCV简介 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含众多图像处理和计算机视觉算法，并且适用于Windows、Linux等多种操作系统平台。它提供了包括C++, C, Python在内的多种语言接口。在实际应用中广泛用于图像分析、识别及机器学习等领域。 为了实现“MFC+VS2013+OpenCV打开任意路径下的图片并显示”，我们需要遵循以下步骤： **第一步：环境配置** 确保已安装Visual Studio 2013，并且项目已经包含所需的OpenCV库。这通常需要将库的路径添加到项目的设置中，同时链接必要的OpenCV文件。 **第二步：创建MFC应用程序** 在VS2013中启动“新建”向导并选择MFC应用模板，在向导界面里选中对话框作为用户界面类型来支持显示图片的操作。 **第三步：插入控件** 通过资源编辑器，添加一个CStatic控件到我们的对话框布局内。这将用于展示加载的图像文件。 **第四步：读取与显示图片** 在MFC应用程序代码里编写函数以从给定路径中获取并处理图片： ```cpp #include // 假设strImagePath是目标图片的位置 cv::Mat img = cv::imread(strImagePath); if (img.empty()) { // 处理错误情况，如无法找到或读取文件时的反馈信息。 } else { // 转换为灰度图（可选） cv::Mat grayImg; cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 将OpenCV Mat对象转换成位图 CBitmap bitmap; bitmap.CreateCompatibleBitmap(m_pDC, img.cols, img.rows); CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(m_pDC); CBitmap* pOldBitmap = memDC.SelectObject(&bitmap); cv::Mat bmpHeader = img; bmpHeader.copyTo(bmpHeader, cv::Range::all(), cv::Mat(1, img.cols, CV_8UC1, cv::Scalar(0))); cv::cvtColor(bmpHeader, bmpHeader, cv::COLOR_BGR2RGB); cv::flip(bmpHeader, bmpHeader, 0); // 将OpenCV Mat数据复制到位图 memcpy(bitmap.GetBits(), bmpData.data, bmpData.total() * sizeof(BYTE)); // 在CStatic控件中显示图片 SetBitmap((HBITMAP)bitmap.Detach()); } ``` **第五步：测试与运行** 编译并执行项目，输入目标图片的路径后程序应当能够正确加载和展示图像。若选择灰度模式，则会以单色形式呈现。 通过以上步骤，在MFC应用程序中利用OpenCV的功能来处理不同格式的图片成为可能，并且可以进一步开发出如缩放、旋转等更多高级功能。对于初学者来说，这是一个很好的实践项目，有助于深入了解如何结合使用MFC和OpenCV。