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5.5 用VC编程实现BMP图像裁切随着计算电子技术和计算机技术的发展，数字图像处理进入高速发展时期，许多成熟的图像处理软件如雨后春笋般层出不穷。
在大多数图像处理软件中都有图像裁切功能，用它能够快速提取感兴趣区域，去掉多余的图像内容。
那么怎样编程实现图像裁切呢，下面以BMP图像为例介绍一下如何用VC实现图像裁切。
先介绍第一种方法，将图像数据全部读入内存，然后将感兴趣区域裁切下来。
在许多数字图像处理的书中都有关于BMP图像存储结构的章节，这里就不再详细介绍了。
BMP文件一般分为四个部分：位图头文件、位图信息头、调色板和图像数据。
图像裁切要用到位图信息头中的几个参数值：biWidth（图像宽度）、biHeight(图像高度)、biBitCount(每个像素的位数)、biSizeImage(图像长度)。
图像裁切首先要确定裁切区域内每个像素在整幅图像中的位置，我们以裁切区域中心点像素位置起算，要注意的是图像数据的存储是从最下面一行的左边开始的。
如下图，Height是图像高，Width是图像宽，ctPoint是裁切区域中心点坐标，dwX和dwY分别是裁切区域的宽和高。
以256色图像为例（每个像素占一个字节），裁切区域左下角像素（也就是裁切后图像的第一个像素）位置为（Height-ctPoint.y-dwY/2-1）×Width+ctPoint.x-dwX/2，左下角像素位置确定了，裁切区域内的其他像素位置就很容易确定。
确定了裁切区域内每个像素的位置后，就可以把这些像素的值赋给裁切后图像的相应像素。
裁切后图像的位图信息头和调色板只要从原图像数据中拷贝就可以了，修改信息头中图像宽、高和长度值为裁切后的值。
按照上面的思路笔者用VC++ 6.0编写了一个图像裁切函数ClipDIB()，该函数首先计算裁切区域图像数据的大小，为裁切后的图像分配内存，然后将原图像的信息头、调色板拷贝给裁切后的图像，最后将原图像中裁切区域内的像素值赋给裁切后影像。
数字图像处理设计一、设计题目基于Visual C++的图像平滑、锐化处理 二、设计要求基于Visual C++的MFC 程序设计，实现对灰度图像简单的平滑处理与拉普拉斯锐化处理。
并能得到处理后所需的图像。
三、设计原理 （一）、图像平滑1 图像平滑的基本概述图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
2 图像平滑的基本方法 （1）线性滤波（领域平均法）对一些图像进行线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声。
领域平均法就是一种非常适合去除通过扫描得到的图像中的噪声颗粒的线性滤波。
领域平均法是空间域平滑噪声技术。
对于给定的图像()j i f ,中的每个像素点()n m ,，取其领域S 。
设S 含有M 个像素，取其平均值作为处理后所得图像像素点()n m ,处的灰度。
用一像素领域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度，即领域平均技术。
领域S 的形状和大小根据图像特点确定。
一般取的形状是正方形、矩形及十字形等，S 的形状和大小可以在全图处理过程中保持不变，也可以根据图像的局部统计特性而变化，点(m,n)一般位于S 的中心。
如S 为3×3领域，点(m,n)位于S 中心，则()()∑∑-=-=++=1111,91,i j j n i m f n m f假设噪声n 是加性噪声，在空间各点互不相关，且期望为0，方差为2σ，图像g 是未受污染的图像，含有噪声图像f 经过加权平均后为()()()()∑∑∑+==j i n M j i g M j i f M n m f ,1,1,1,由上式可知，经过平均后，噪声的均值不变，方差221σσM=，即方差变小，说明噪声强度减弱了，抑制了噪声。
（2）中值滤波中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。
但是对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。
C语言计算机视觉实践计算机视觉是一项涉及计算机科学、电子工程和人工智能的技术，旨在使计算机能够模拟和理解视觉信息。
而C语言作为一种通用的高级编程语言，被广泛应用于各个领域，包括计算机视觉。
本文将探讨如何在C语言中进行计算机视觉实践，包括图像处理、目标检测和图像识别等方面的应用。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础，它包括对图像的获取、处理和分析等操作。
在C语言中，我们可以使用OpenCV库来实现各种图像处理的功能。
首先，我们需要安装OpenCV库，并配置相应的开发环境。
1. 图像读取和显示在C语言中，我们可以使用OpenCV的cvLoadImage函数来读取图像，并使用cvShowImage函数将图像显示在屏幕上。
下面是一个简单的示例代码：```c#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main() {Mat image = imread("example.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);imshow("Image", image);waitKey(0);return 0;}```2. 图像增强图像增强是一种常见的图像处理操作，旨在改善图像的质量。
在C 语言中，我们可以使用OpenCV的cvSmooth函数来实现图像的平滑处理，使用cvEqualizeHist函数来实现直方图均衡化。
下面是一个简单的示例代码：```c#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main() {Mat image = imread("example.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);Mat smoothed;blur(image, smoothed, Size(3, 3));imshow("Original Image", image);imshow("Smoothed Image", smoothed);waitKey(0);return 0;}```二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像中检测出特定目标的位置和形状。
现代制造工程2007年第1期CAD/CAE/CAPP/CAM利用VB与VC混合编程实现数字印花的图像处理詹白勺,梅顺齐,陈小兰(武汉科技学院,武汉430073)摘要:织物吸收墨水能力的差异、经向和纬向的属性不同,造成数字印花过程中出现偏色和不期望条纹的现象,达不到理想的印花效果。
针对这种问题提出在印花之前对图像进行合理的处理方案,即调整图像各种颜色的灰度值,将调整后的误差按不同的比例分配到经向和纬向的点上,使得在经向和纬向的点得到不同程度的补偿。
介绍用VC编写动态连接库(DLL)、在VB中调用的方法来开发对数字印花的图像处理软件,以适应不同的织物,从而提高印花质量。
关键词:图像处理;数字印花;动态连接库中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1671—3133(2007)01—0050—03Usi n g VB and VC m i x2programm i n g to rea li ze i m ageprocessi n g for d i g ita l fabr i c pr i n ti n gZhan Bai2shao,Mei Shun2qi,Chen Xiao2lan(W uhan University of Science and Engineering,W uhan430073,CHN) Abstract:Because the differences of fabric abs orbing ink and attribute of war p and woof result in the leaning col or and unexpected stri pe,which appear in the digital dye p rinting p r ocess,the dye p rinting effect is not ideal.Pr oposes the reas onable s oluti on t o i m2 age p r ocessing ai m ing at this kind of questi on before the dye p rinting,na mely it is that adjusting each kind of col or gradati on value of i m age and distributing the err or t o the war p and woof s pots according t o the different p r oporti onal.Then the war p and woof s pots will be co mpensated differently.And intr oduces the way that p r ogra mm ing Dyna m ic L inking L ibrary(DLL)in VC,called in VB co m2 p iles t o the digital dye p rinting i m agery p r ocessing s oft w are t o adap t the different fabric,thus i m p r oves the dye p rinting quality.Key words:I m age p r ocessing;D igital dye p rinting;DLL 数字印花是一种集机械、计算机、电子信息技术、纺织、化工等为一体的高新技术,其先进的生产原理及手段,给纺织印染带来了前所未有的发展机遇。
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ VC++数字图像边缘检测算法研究与实现摘要图像中包含了人类所需要的感知世界，进而认识世界、改造世界的大部分信息量。
图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求，理解图像、识别图像中的目标是计算机视觉图像处理的中心任务。
8673图像的边缘是图像最基本的特征，它是灰度不连续的结果。
图像分析和理解的第一步是边缘检测，因此边缘检测在图像处理中有着重要的作用。
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。
本课题用VC++实现了五种经典图像边缘检测算子,并且比较了它们的检测效果,分析各算子的特点,对学习边缘检测和具体工程应用具有很好的参考价值。
1 / 10关键词: 图像处理,边缘检测, 算子，VC++毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleComparison And Analysis For Image EdgeDetection Algorithms Based On VCAbstractImage contains a human need to perceive the world, and know the world, transforming the world most of the information quantity. Image processing of image information processing, to meet people's visual psychological and the requirement in practical application, image understanding, recognition of the target in the image is the central task of computer vision image processing.Edge is the most basic feature of the images, it is the result of discontinuous gray. The first step in image analysis and understanding is edge detection, so edge detection plays an important role in image processing. Image edge detection---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------significantly reduces the amount of data and removes irrelevant information, retains the important structural properties of images.致谢40参考文献.1.1数字图像基础1.1.1数字图像概述人眼能识别的自然景象或图像原也是一种模拟信号，为了使计算机能够记录和处理图像、图形，必须首先使其数字化。
C编程技术在图像识别与处理系统中的应用研究一、引言随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，图像识别与处理系统在各个领域得到了广泛的应用。
而C语言作为一种高效、灵活的编程语言，在图像处理领域也扮演着重要的角色。
本文将探讨C编程技术在图像识别与处理系统中的应用研究。
二、图像识别与处理系统概述图像识别与处理系统是指利用计算机视觉技术对图像进行分析、识别和处理的系统。
其应用涵盖了人脸识别、车牌识别、医学影像分析等多个领域。
在这些应用中，C编程技术可以发挥重要作用。
三、C编程技术在图像处理中的优势性能优越：C语言是一种底层语言，可以直接操作内存，提供了更高的性能和效率。
灵活性：C语言具有丰富的库函数和数据结构，可以实现各种复杂的图像处理算法。
跨平台：C语言具有良好的跨平台性，可以在不同操作系统上进行图像处理开发。
四、C编程技术在图像识别中的应用案例1. 人脸识别人脸识别是图像识别领域的一个重要应用方向。
通过C编程技术，可以实现人脸检测、特征提取和匹配等功能。
利用C语言的高性能和灵活性，可以实现实时人脸识别系统。
2. 图像分割图像分割是图像处理中的关键技术之一，可以将图像分成若干个具有独立特征的区域。
通过C编程技术，可以实现基于像素值、纹理等特征的图像分割算法，为后续的目标检测和识别提供支持。
3. 特征提取在图像识别中，特征提取是一个至关重要的步骤。
通过C编程技术，可以实现各种特征提取算法，如Haar特征、HOG特征等，为机器学习模型提供输入数据。
五、C编程技术在图像处理系统中的实践案例1. OpenCV库OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法。
通过C语言接口，可以方便地调用OpenCV库中的函数，实现各种图像处理任务。
2. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术之一，可以去除噪声、增强图像细节等。
通过C编程技术，可以实现各种滤波算法，如均值滤波、高斯滤波等。
3. 图像拼接图像拼接是将多幅局部图像拼接成一幅完整图像的技术。
VC++在数字图像处理中的应用赵兆(湖南信息职业技术学院，长沙，410001)摘要：随着信息时代的到来，图像信息已经成为信息社会的基本信息之一。
数字图像处理是对图像信息的基本处理方法，它通过一些繁杂的算法对大量的图像的数据进行运算以达到人们满意的图像效果。
Visual C++在图像处理的效率显著，因此本文主要介绍使用V isual C++实现数字图像处理的常用算法，介绍了Visual C++在图像处理中的基本方法和应用上的技巧。
关键词：V isual C++；数字；图像处理；方法一、开发语言的选择图形图像的处理的时间消耗较一般算法多，提高处理效率很有必要，因此选择合适的语言进行算法的描述显得尤为重要。
本文选择Visual C++，其主要优势在于以下三个方面：（1）执行效率高。
C++的执行代码经过编译后生成的是汇编语言，它可以直接在处理器上运行，因此它的执行效率较高。
（2）较高的灵活度。
指针是C++的一种特殊的数据类型，能够获取和直接操纵地址，实现动态存储分配内存。
掌握指针就能更有效地使用内存空间，C++中指针的使用，很大幅度上提高了编程的灵活度。
（3）提高了内容使用效率。
对于图形图像数据的处理而言，大量信息的图像数据处理需要占用较大的内存，而计算机内存是有限的。
在相对有限的内存空间，必须更有效率的使用才能比较好的完成数据处理运算。
由于C++语言支持对内存的直接分配和释放，提高了内容的使用效率，也大大提高了图像处理效率。
二、数字图像的概念就计算机系统而言，图像是以栅格结构的画面存储形式。
而栅格结构将图像划分为分布均匀的栅格，每个栅格为一个像素。
显式的记录每个像素的光度值（亮度/彩色）；而像素的坐标值确是规则地隐含的，其位置按规则排列。
在Windows环境下，最重要的图像就是位图（Bitmap），即位映像（bit map）。
图像从色度学理论观念来讲，颜色可以由红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种基本颜色按不同的比例组合而成。
C语言如何应用于图像处理？在当今数字化的时代，图像处理已经成为了一个重要的领域，广泛应用于医学、安防、娱乐等众多行业。
而 C 语言，作为一门古老而强大的编程语言，在图像处理中仍然发挥着重要的作用。
要理解 C 语言在图像处理中的应用，首先得明白图像处理的基本概念。
图像处理简单来说，就是对图像进行各种操作和处理，以达到我们期望的效果，比如增强图像的清晰度、改变图像的颜色、提取图像中的特定对象等等。
那么 C 语言是如何实现这些图像处理操作的呢？这得从它的基本特性说起。
C 语言具有高效、灵活、可移植性强等优点。
对于图像处理这种对性能要求较高的任务，C 语言的高效性能可以让图像处理的速度更快。
在图像处理中，我们首先需要读取图像数据。
C 语言可以通过文件操作来读取图像文件。
常见的图像格式如 BMP、JPEG 等，都有相应的文件结构和规范。
我们可以根据这些规范，使用 C 语言的文件读取函数，将图像数据读入到内存中。
读取图像数据后，就需要对其进行处理。
比如，我们要实现图像的灰度化处理。
灰度化就是将彩色图像转换为灰度图像，使得每个像素只有一个亮度值。
在 C 语言中，我们可以通过遍历图像的每个像素，根据一定的算法将其颜色值转换为灰度值。
再比如图像的平滑处理，目的是去除图像中的噪声。
常见的平滑算法有均值滤波、中值滤波等。
在 C 语言中，我们可以定义一个窗口，对窗口内的像素值进行计算，得到新的像素值，从而实现平滑效果。
图像的边缘检测也是图像处理中的常见操作。
边缘检测可以帮助我们提取图像中的物体轮廓。
C 语言可以通过一些边缘检测算法，如Sobel 算子、Canny 算子等，来计算图像中像素的梯度值，从而确定边缘的位置。
除了上述基本的图像处理操作，C 语言还可以用于图像的压缩和解压缩。
图像压缩可以减少图像的数据量，便于存储和传输。
常见的图像压缩算法如 JPEG 压缩，就可以用 C 语言来实现。
在实际应用中，为了提高代码的可读性和可维护性，我们通常会将不同的图像处理功能封装成函数。
