C++ MFC 2G大图分块载入处理
我在C++ MFC里用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并转换为1bit的二值图，再拼接成原图，再将拼接完成的图片从MFC的图片控件上显示出来，最好可以放大缩小预览图片，最后将拼接完的图片保存到文件。 处理超大图像时，可以将图像分块处理以减少内存占用。以下是一个简要的步骤指南：1. **分块加载和处理图像：**
- 读入超大图像文件的基本信息（如宽高、通道数）。
- 根据内存限制确定适当的块大小（例如，512x512像素）。
- 使用循环将图像分块读取，每个块作为一个独立的小图像进行操作。
- 使用OpenCV对每个块进行膨胀处理。
2. **转换为1bit二值图：**
- 对每个膨胀处理后的块进行二值化处理，例如使用`cv::threshold()`函数来实现。
3. **拼接图像：**
- 创建一个空的大图像来存放拼接后的结果。
- 将处理后的各个块放置在对应的位置上，注意在拷贝过程中考虑边界条件。
4. **在MFC中显示：**
- 使用MFC的GDI+或其他控件将图像显示在窗口上。
- 为实现缩放功能，可以使用控件的缩放特性或者用GDI+手动实现。
5. **保存拼接图像：**
- 使用OpenCV的`cv::imwrite()`函数将最终拼接的图像保存到文件中。
这是一个基本步骤，具体实现时需要考虑内存管理、边缘处理等细节。根据你的实际需求，可以对代码进行优化以更高效地处理数据。希望这一思路能帮助你完成任务。
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。 FishC 发表于 2024-10-5 22:06
处理超大图像时，可以将图像分块处理以减少内存占用。以下是一个简要的步骤指南：
1. **分块加载和处理 ...
能帮我把上面的流程用C++MFC写个代码吗？谢谢 cxnet 发表于 2024-10-05 22:17
能帮我把上面的流程用C++MFC写个代码吗？谢谢
由于完整实现的代码可能较长且具体细节会根据实际需求有所不同，我将为你提供一个简化版的代码示例，帮助你理解如何实现超大图像的分块处理、膨胀、二值化和拼接显示。
以下是实现上述流程的示例代码：
#include <afxwin.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
class CMyFrame : public CFrameWnd
{
public:
CMyFrame()
{
Create(NULL, _T("MFC and OpenCV Large Image Processing"));
}
protected:
afx_msg void OnPaint()
{
CPaintDC dc(this);
Mat largeImage = imread("large_image.tif", IMREAD_GRAYSCALE);
// 检查图像是否载入
if (largeImage.empty())
{
MessageBox(_T("Could not load image"), _T("Error"), MB_OK);
return;
}
int blockSize = 512;
Mat resultImage(largeImage.size(), CV_8UC1);
for (int y = 0; y < largeImage.rows; y += blockSize)
{
for (int x = 0; x < largeImage.cols; x += blockSize)
{
// 定义感兴趣区域
Rect roi(x, y, std::min(blockSize, largeImage.cols - x), std::min(blockSize, largeImage.rows - y));
Mat block = largeImage(roi);
// 膨胀
Mat dilatedBlock;
dilate(block, dilatedBlock, Mat());
// 二值化
Mat binaryBlock;
threshold(dilatedBlock, binaryBlock, 128, 255, THRESH_BINARY);
// 将结果拷贝回结果图像
binaryBlock.copyTo(resultImage(roi));
}
}
// 显示图像
CImage img;
img.Create(resultImage.cols, resultImage.rows, 8);
for (int y = 0; y < resultImage.rows; ++y)
{
for (int x = 0; x < resultImage.cols; ++x)
{
BYTE pixelValue = (resultImage.at<uchar>(y, x) / 255) * 255;
img.SetPixel(x, y, RGB(pixelValue, pixelValue, pixelValue));
}
}
img.Draw(dc.m_hDC, 0, 0);
// 选择性保存拼接图像
imwrite("processed_image.tif", resultImage);
}
DECLARE_MESSAGE_MAP()
};
BEGIN_MESSAGE_MAP(CMyFrame, CFrameWnd)
ON_WM_PAINT()
END_MESSAGE_MAP()
class CMyApp : public CWinApp
{
public:
BOOL InitInstance()
{
CMyFrame *Frame = new CMyFrame();
m_pMainWnd = Frame;
Frame->ShowWindow(SW_SHOW);
Frame->UpdateWindow();
return TRUE;
}
};
CMyApp theApp;
### 代码说明：
1. **分块处理**：采用512x512的块进行遍历处理，每次从图像中截取一个块。
2. **膨胀和二值化**：对每个块应用膨胀处理和二值化。
3. **结果拼接**：将处理后的块复制回结果图像的相应位置。
4. **显示**：使用MFC的`CImage`类来显示处理后的图像。
5. **保存**：处理完成后，将结果图像另存为`tif`文件。
注意：这个代码是描述性的，在实际使用中，你可能需要根据平台设置、OpenCV环境配置或具体需求作调整。另需考虑缩放功能和内存优化等额外功能。
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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