C++分块加载1G以上超大TIF图片
我最近用opencv对TIF图像做膨胀处理操作，小图片都是没问题，但是图像尺寸和分辨率比较大时就会报内存错误，请问怎样将图片进行分块加载后进行膨胀处理后再拼接成原图保存 要处理超大TIF图像，可以考虑通过分块加载的方式来解决内存不足的问题。以下是一个基本的步骤指导：1. **安装和设置OpenCV**: 确保你的开发环境中已经安装了OpenCV，并进行了正确的配置。
2. **定义块的大小**: 根据你的内存和处理能力，选择合适的块大小。例如，256x256或512x512。
3. **读取图像尺寸**: 使用OpenCV读取图像信息，获取图像的宽和高。
4. **分块处理**:
- 使用两个嵌套循环遍历每个块。在外层循环中遍历垂直方向的块，在内层循环中遍历水平方向的块。
- 对于每个块，通过设置ROI（Region of Interest）读取子图。
5. **膨胀处理**: 对每个子图块进行膨胀操作。使用OpenCV提供的`cv::dilate`函数。
6. **拼接处理后的块**:
- 创建一个与原图大小相同的空白图像。
- 将处理过的每个块位置恢复到原图中的相应位置。
7. **保存结果**: 完成所有块的处理和拼接后，将完整图像保存到磁盘。
下面是一个简单的示例代码结构：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
void processLargeImage(const std::string& imagePath, const std::string& resultPath, int blockSize) {
cv::Mat image = cv::imread(imagePath, cv::IMREAD_UNCHANGED);
if (image.empty()) {
std::cerr << "Image could not be loaded!" << std::endl;
return;
}
int width = image.cols;
int height = image.rows;
cv::Mat result = cv::Mat::zeros(height, width, image.type());
for (int y = 0; y < height; y += blockSize) {
for (int x = 0; x < width; x += blockSize) {
// Define the current block region
cv::Rect roi(x, y, std::min(blockSize, width - x), std::min(blockSize, height - y));
cv::Mat block = image(roi);
// Process the block (e.g., dilate)
cv::Mat processedBlock;
cv::dilate(block, processedBlock, cv::Mat());
// Copy processed block back to the result image
processedBlock.copyTo(result(roi));
}
}
// Save the result image
cv::imwrite(resultPath, result);
}
// Example usage
int main() {
std::string imagePath = "large_image.tif";
std::string resultPath = "processed_image.tif";
int blockSize = 512;
processLargeImage(imagePath, resultPath, blockSize);
return 0;
}
确保在实际使用时根据具体需求调整块的大小和处理细节。以上代码展示了如何分块加载和处理超大图像。希望这能帮助到你！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 好的，按照你的方法已经可以正常处理了，另外怎样将拼接完成的图片显示到C++ MFC的图片控件里呢？最好可以支持放大缩小预览 cxnet 发表于 2024-10-05 21:12
好的，按照你的方法已经可以正常处理了，另外怎样将拼 ...
在C++ MFC中显示处理后的图像，并实现放大缩小预览，可以按以下步骤操作：
1. **准备图像控件**：
- 在资源视图中，将一个`Picture Control`添加到你的对话框中。
- 为`Picture Control`分配一个唯一的控制ID，例如`IDC_PICTURE`.
2. **添加MFC控件变量**：
- 使用类向导为`Picture Control`添加一个控件变量，例如`m_PictureCtrl`。
3. **显示图像**：
- 在MFC中，可以通过`CDC`和`CImage`类来显示OpenCV图像。首先，需要将OpenCV的`cv::Mat`数据转换成适合Windows API的格式，通常可以使用`CImage`类来实现。
- 一个简单的方法是将OpenCV图像保存为暂时的位图文件，然后利用`CImage`或`HBITMAP`显示在Picture Control中。
4. **实现缩放功能**：
- 使用鼠标滚轮或按钮添加缩放的功能，可以通过改变显示的图像尺寸来实现。
下面是一个示例代码，演示如何把OpenCV图像显示在MFC的Picture Control中：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <afxwin.h>
#include "resource.h"// 你的资源文件
class CMyDialog : public CDialogEx {
// ... 其他代码 ...
public:
// Picture Control控件变量
CStatic m_PictureCtrl;
// 设置图像到控件
void SetImageToCtrl(const cv::Mat &image);
// 实现缩放
void ZoomImage(double scale);
// 步骤1: 对话框初始化
BOOL OnInitDialog() {
CDialogEx::OnInitDialog();
// 绑定控件变量和Picture Control
m_PictureCtrl.SubclassDlgItem(IDC_PICTURE, this);
return TRUE;
}
};
void CMyDialog::SetImageToCtrl(const cv::Mat &image) {
if (image.empty())
return;
// 转换cv::Mat到CImage
CImage cimg;
BITMAPINFO bitInfo;
int imgWidth = image.cols;
int imgHeight = image.rows;
bitInfo.bmiHeader.biBitCount = 24;// 假设是8位颜色图
bitInfo.bmiHeader.biWidth = imgWidth;
bitInfo.bmiHeader.biHeight = -imgHeight;
bitInfo.bmiHeader.biPlanes = 1;
bitInfo.bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);
bitInfo.bmiHeader.biCompression = BI_RGB;
bitInfo.bmiHeader.biSizeImage = 0;
bitInfo.bmiHeader.biClrUsed = 0;
bitInfo.bmiHeader.biClrImportant = 0;
cimg.Create(imgWidth, imgHeight, 24);
GetDIBits(cimg.GetDC(), (HBITMAP)cimg, 0, imgHeight, image.data, &bitInfo, DIB_RGB_COLORS);
// 控件显示
CRect rect;
m_PictureCtrl.GetWindowRect(&rect);
m_PictureCtrl.SetBitmap((HBITMAP)cimg);
cimg.ReleaseDC();
}
void CMyDialog::ZoomImage(double scale) {
// 缩放图像具体实现
}
5. **缩放实现**：
- 可以在`ZoomImage`函数中根据需要调整图像尺寸，改变比例系数来实现缩放功能。
- 监听鼠标滚轮事件，可以使用`OnMouseWheel`函数来实现更精细的缩放控制。
通过这样的设置，你可以在MFC对话框中显示和操作大图像。随时调整控件尺寸和布局以适应更复杂的界面需求。如果你的应用需要更复杂的图形操作，比如拖拉缩放，可以考虑集成一个第三方的图像库。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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