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发表于 2024-10-5 22:17:45
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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;
复制代码
### 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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