C++分块加载1G以上超大TIF图片

cxnet

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

FishC

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：

1. #include <opencv2/opencv.hpp>
   
2. #include <iostream>
   
3. 
   
4. void processLargeImage(const std::string& imagePath, const std::string& resultPath, int blockSize) {
   
5.     cv::Mat image = cv::imread(imagePath, cv::IMREAD_UNCHANGED);
   
6. 
   
7.     if (image.empty()) {
   
8.         std::cerr << "Image could not be loaded!" << std::endl;
   
9.         return;
   
10.     }
    
11. 
    
12.     int width = image.cols;
    
13.     int height = image.rows;
    
14.     cv::Mat result = cv::Mat::zeros(height, width, image.type());
    
15. 
    
16.     for (int y = 0; y < height; y += blockSize) {
    
17.         for (int x = 0; x < width; x += blockSize) {
    
18.             // Define the current block region
    
19.             cv::Rect roi(x, y, std::min(blockSize, width - x), std::min(blockSize, height - y));
    
20.             cv::Mat block = image(roi);
    
21. 
    
22.             // Process the block (e.g., dilate)
    
23.             cv::Mat processedBlock;
    
24.             cv::dilate(block, processedBlock, cv::Mat());
    
25. 
    
26.             // Copy processed block back to the result image
    
27.             processedBlock.copyTo(result(roi));
    
28.         }
    
29.     }
    
30. 
    
31.     // Save the result image
    
32.     cv::imwrite(resultPath, result);
    
33. }
    
34. 
    
35. // Example usage
    
36. int main() {
    
37.     std::string imagePath = "large_image.tif";
    
38.     std::string resultPath = "processed_image.tif";
    
39.     int blockSize = 512;
    
40. 
    
41.     processLargeImage(imagePath, resultPath, blockSize);
    
42.     return 0;
    
43. }

复制代码

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。

cxnet

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

FishC

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：

1. #include <opencv2/opencv.hpp>
   
2. #include <afxwin.h>
   
3. #include "resource.h"  // 你的资源文件
   
4. 
   
5. class CMyDialog : public CDialogEx {
   
6.     // ... 其他代码 ...
   
7. 
   
8. public:
   
9.     // Picture Control控件变量
   
10.     CStatic m_PictureCtrl;
    
11. 
    
12.     // 设置图像到控件
    
13.     void SetImageToCtrl(const cv::Mat &image);
    
14. 
    
15.     // 实现缩放
    
16.     void ZoomImage(double scale);
    
17. 
    
18.     // 步骤1: 对话框初始化
    
19.     BOOL OnInitDialog() {
    
20.         CDialogEx::OnInitDialog();
    
21.         // 绑定控件变量和Picture Control
    
22.         m_PictureCtrl.SubclassDlgItem(IDC_PICTURE, this);
    
23.         return TRUE;  
    
24.     }
    
25. };
    
26. 
    
27. void CMyDialog::SetImageToCtrl(const cv::Mat &image) {
    
28.     if (image.empty())
    
29.         return;
    
30. 
    
31.     // 转换cv::Mat到CImage
    
32.     CImage cimg;
    
33.     BITMAPINFO bitInfo;
    
34.     int imgWidth = image.cols;
    
35.     int imgHeight = image.rows;
    
36.    
    
37.     bitInfo.bmiHeader.biBitCount = 24;  // 假设是8位颜色图
    
38.     bitInfo.bmiHeader.biWidth = imgWidth;
    
39.     bitInfo.bmiHeader.biHeight = -imgHeight;
    
40.     bitInfo.bmiHeader.biPlanes = 1;
    
41.     bitInfo.bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);
    
42.     bitInfo.bmiHeader.biCompression = BI_RGB;
    
43.     bitInfo.bmiHeader.biSizeImage = 0;
    
44.     bitInfo.bmiHeader.biClrUsed = 0;
    
45.     bitInfo.bmiHeader.biClrImportant = 0;
    
46. 
    
47.     cimg.Create(imgWidth, imgHeight, 24);
    
48.     GetDIBits(cimg.GetDC(), (HBITMAP)cimg, 0, imgHeight, image.data, &bitInfo, DIB_RGB_COLORS);
    
49. 
    
50.     // 控件显示
    
51.     CRect rect;
    
52.     m_PictureCtrl.GetWindowRect(&rect);
    
53.     m_PictureCtrl.SetBitmap((HBITMAP)cimg);
    
54.     cimg.ReleaseDC();
    
55. }
    
56. 
    
57. void CMyDialog::ZoomImage(double scale) {
    
58.     // 缩放图像具体实现
    
59. }

复制代码

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。