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[編輯] 例程下載[編輯] OpenCV與MFCOpenCV是計(jì)算機(jī)視覺(jué)自由軟件的寶庫(kù),。但是,，由于歷史的原因它的軟件主要采用類似DOS操作系統(tǒng)的命令行方式，使用十分不便,，這也影響了它的推廣,。如果能將它應(yīng)用到VC++文檔結(jié)構(gòu)中就好了。OpenCV程序在MFC中實(shí)現(xiàn)的方法通常是采用CvvImage類,，這個(gè)類的成員函數(shù)DrawToHDC可將位圖整體經(jīng)縮放后顯示到視圖窗口中,，解決了位圖的顯示問(wèn)題，也就解決了OpenCV在MFC中的使用問(wèn)題,。但是,，也有兩個(gè)致命的弱點(diǎn)，一是顯示方式不合圖像處理使用習(xí)慣,，二是位圖必須采用CvvImage類,。顯示方面，雖然已經(jīng)能夠察看圖像,，但當(dāng)位圖與窗口的長(zhǎng)寬比不一致時(shí)會(huì)造成圖像失真,，這是瀏覽器的顯示習(xí)慣，并不適用于圖像處理應(yīng)用。圖像采集與處理的使用習(xí)慣是顯示比例1：1,，圖像未經(jīng)縮放,，顯示畫(huà)面可按窗口大小進(jìn)行裁剪并可使用滾動(dòng)條選擇顯示部位,。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面,，采用CvvImage類以后程序中所有位圖必須修改成這個(gè)類，這對(duì)于利用大量OpenCV現(xiàn)成軟件來(lái)說(shuō)是十分不方便的,。顯然,，在VC++文檔結(jié)構(gòu)中使用OpenCV，其關(guān)鍵還是在于OpenCV位圖在MFC中的顯示,。因此,，有必要先比較一下兩者的位圖結(jié)構(gòu)，然后尋找新的解決方法,。 [編輯] StretchDIBits 函數(shù)由于OpenCV位圖結(jié)構(gòu)中的像素?cái)?shù)據(jù)與DIB中的像素具有類似的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),，可以考慮直接用來(lái)在視圖窗口中顯示。知道位圖像素的存放地址直接往視圖窗口顯示的函數(shù)雖然不多,，但還是有Windows API中的StretchDIBits函數(shù)可以利用,，由下面列出的StretchDIBits函數(shù)原型中可知，只要為它構(gòu)造一個(gè)DIB的位圖信息就行了,。 int StretchDIBits(
HDC hdc, // 顯示設(shè)備句柄
int XDest, YDest, nDestWidth, nDestHeight, // 目標(biāo)矩形區(qū)域參數(shù)
int XSrc, YSrc, nSrcWidth, nSrcHeight, // 源矩形區(qū)域參數(shù)
// 源區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域參數(shù)相同時(shí)為 1：1 比例顯示
CONST VOID *lpBits, // 位圖的像素存放首地址
CONST BITMAPINFO *lpBitsInfo, // 位圖信息存放地址
UINT iUsage, // 位圖中的顏色類型,，RGB模式用DIB_RGB_COLORS
DWORD dwRop // 像素操作碼，簡(jiǎn)單復(fù)制用SRCCOPY
);
為此,，演示程序CCVMFC中增加了3個(gè)函數(shù),，即CtreateMapInfo、imageClone與imageReplace,。其中,，CtreateMapInfo 函數(shù)用于建立OpenCV位圖的位圖信息，其特點(diǎn)是可以為單通道位圖設(shè)置黑白灰階調(diào)色板,。ImageClone函數(shù)使用OpenCV函 數(shù)實(shí)現(xiàn)位圖的復(fù)制,，自動(dòng)釋放老的指針?biāo)赶虻拇鎯?chǔ)單元以防止內(nèi)存泄漏，同時(shí)返回的m_dibFlag標(biāo)志可以用于激發(fā)刷新工 作位圖workImg的位圖信息m_lpBmi (見(jiàn)后面說(shuō)明),。imageReplace與ImageClone相似,，但不建立新位圖，只用輸入位圖替 換輸出位圖,。 LPBITMAPINFO CtreateMapInfo(IplImage* workImg) // 建立位圖信息
{
BITMAPINFOHEADER BIH={40,1,1,1,8,0,0,0,0,0,0};
LPBITMAPINFO lpBmi;
int wid, hei, bits, colors,i;
RGBQUAD ColorTab[256];
wid =workImg->width; hei =workImg->height;
bits=workImg->depth*workImg->nChannels;
if (bits>8) colors=0;
else colors=1<<bits;
lpBmi=(LPBITMAPINFO) malloc(40+4*colors);
BIH.biWidth =wid; BIH.biHeight =hei;
BIH.biBitCount=(BYTE) bits;
memcpy(lpBmi,&BIH,40); // 復(fù)制位圖信息頭
if (bits==8) { // 256 色位圖
for (i=0;i<256;i++) { // 設(shè)置灰階調(diào)色板
ColorTab[i].rgbRed=ColorTab[i].rgbGreen=ColorTab[i].rgbBlue=(BYTE) i;
}
memcpy(lpBmi->bmiColors, ColorTab, 1024);
}
return(lpBmi);
}
int imageClone(IplImage* pi, IplImage** ppo) // 復(fù)制 IplImage 位圖 (OpenCV)
{
if (*ppo)
cvReleaseImage(ppo); // 釋放原來(lái)位圖
(*ppo) = cvCloneImage(pi); // 復(fù)制新位圖
return(true);
}
[編輯] 演示程序演示程序CVMFC采用VC++多文檔帶滾動(dòng)條結(jié)構(gòu),，圖像的存放與處理則采用OpenCV的位圖結(jié)構(gòu)與函數(shù)，圖像的顯示通過(guò)建立相應(yīng)的位圖信息m_lpBmi來(lái)實(shí)現(xiàn),，為了便于管理對(duì)m_lpBmi的操作集中在OnDraw程序中,。待顯示位圖結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí)用m_dibFlag標(biāo)志激發(fā)m_lpBmi的刷新。除了文件結(jié)構(gòu)與圖像顯示外，其馀部分基本上都是OpenCV程序,。
CVMFCDoc中,， pImg (讀入圖像文件所得原始位圖) CVMFCView中， workImg (工作位圖),、saveImg (備份位圖),、m_lpBmi (工作位圖的位圖信息) CVDSCap中， m_Frame (視頻采集所得位圖)
void CCVMFC0View::OnDraw(CDC* pDC)
{
…… // 其馀部分內(nèi)容
if (m_dibFlag) { // 刷新 DIB位圖信息
if (m_lpBmi)
free(m_lpBmi);
m_lpBmi = CtreateMapInfo(workImg);
m_dibFlag = 0;
}
if (workImg) { // 刷新視圖窗口
StretchDIBits(pDC->m_hDC,
0, 0, workImg->width, workImg->height,
0, 0, workImg->width, workImg->height,
workImg->imageData, m_lpBmi, DIB_RGB_COLORS, SRCCOPY);
}
}
[編輯] 像素?cái)?shù)據(jù)類型圖像處理主要是對(duì)像素?cái)?shù)據(jù)的處理,。需要注意的是,，在OpenCV中像素存放地址imageData為char* 類型。因此,，在圖像處理時(shí)必須轉(zhuǎn)換成BYTE* 類型才可以使用,。下面以識(shí)別圖像類型函數(shù)imageType為例來(lái)作說(shuō)明。 int imageType(IplImage* p) // 識(shí)別圖像類型
{
int i,j,k,bpl,n,pg[256];
BYTE *buf;
k=p->nChannels; // 1 與 3 分別表示灰階圖像與彩色圖像
if ( k==1 ) { // 檢查二值圖像
for ( i = 0; i < 256; i++ ) pg[i] = 0;
buf = (BYTE*) p->imageData; // 修改像素?cái)?shù)據(jù)類型
bpl = p->widthStep;
for ( i = 0; i < p->height; i++ ) {
for ( j = 0; j < p->width; j++) pg[buf[j]]++; // 直方圖統(tǒng)計(jì)
buf += bpl;
}
for ( i = 0, n = 0; i < 256; i++ )
if (pg[i]) n++; // 統(tǒng)計(jì)使用色階數(shù)
if (n == 2) k = -1; // -1 表示二值圖像
}
return(k);
}
[編輯] 圖像鏡像在位圖的像素方面,，除了imageData的類型問(wèn)題外,，DIB位圖與IplImage結(jié)構(gòu)間還有一個(gè)顯著的不同，那就是坐標(biāo)原點(diǎn)位置的不同,。前者的坐標(biāo)原點(diǎn)在位圖底部左側(cè),，而后者在頂部左側(cè)。因此,，當(dāng)在OpenCV中需要使用MFC的函數(shù)顯示時(shí)位圖應(yīng)作垂直鏡像,，反之亦然。典型的例子是在OpenCV中調(diào)用DirectShow視頻采集程序CameraDS中的獲取當(dāng)前幀函數(shù)QueryFrame,，其程序如下： IplImage* CCameraDS::QueryFrame()
{
……
m_pSampleGrabber->GetCurrentBuffer(&m_nBufferSize, (long*) m_pFrame->imageData);
cvFlip(m_pFrame);
return m_pFrame;
}
演示程序CVMFC的圖像輸入輸出采用OpenCV的cvLoadImage與cvSaveImage函數(shù)實(shí)現(xiàn),，而顯示采用Windows API中的 StretchDIBits函數(shù)。為了能正常工作,，圖像讀入后需作垂直鏡像,，圖像存盤(pán)前也需作垂直鏡像。也就是說(shuō),，內(nèi)存中存放的是 經(jīng)過(guò)垂直鏡像的OpenCV位圖,。同樣，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)相同,，它也是DIB位圖的像素?cái)?shù)據(jù),。 BOOL CCVMFCDoc::Load(IplImage** pp,LPCTSTR csFileName)
{
IplImage* pImg=NULL;
pImg = cvLoadImage(csFileName,-1); // 讀圖像文件
if (!pImg) return(false);
cvFlip(pImg); // 使與 DIB 像素結(jié)構(gòu)一致
if (*pp)
cvReleaseImage(pp);
(*pp)=pImg;
m_Display=0;
return(true);
}
BOOL CCVMFCDoc::Save(LPCTSTR csFileName,IplImage* pImg)
{
int bl;
cvFlip(pImg); // 恢復(fù)原 OpenCV 位圖結(jié)構(gòu)
bl=cvSaveImage(csFileName,pImg); // 圖像存盤(pán)
return(bl);
}
對(duì)于大多數(shù)的圖像處理算法來(lái)說(shuō)位圖的鏡像與否沒(méi)有什么影響。但是,，對(duì)于某些OpenCV函數(shù),，例如涉及旋轉(zhuǎn)方向以及需要往IplImage結(jié)構(gòu)的位圖上繪制圖形、顯示文字時(shí)就會(huì)使位置出錯(cuò),。這時(shí)就需要與存盤(pán)時(shí)一樣先作垂直鏡像,，旋轉(zhuǎn)角度反向,，操作結(jié)束返回Windows視圖顯示處理結(jié)果時(shí)再轉(zhuǎn)換回來(lái)。 [編輯] 驅(qū)動(dòng)模式與人機(jī)交互眾所周知,，DOS操作系統(tǒng)采用過(guò)程驅(qū)動(dòng)與文本模式,，Windows操作系統(tǒng)采用事件驅(qū)動(dòng)與圖形模式，它們分別使用鍵盤(pán)與鼠標(biāo)器作為主要輸入工具,。OpenCV編程環(huán)境基于DOS操作系統(tǒng),，因此顯示圖像需要調(diào)用cvNamedWindow函數(shù)建立專門(mén)的窗口，然后調(diào)用cvShowImage函數(shù)進(jìn)行顯示,。畫(huà)面的保持則使用cvWaitKey(0)語(yǔ)句,，或使用內(nèi)含cvWaitKey語(yǔ)句的死循環(huán)來(lái)實(shí)現(xiàn),。為了避免出現(xiàn)死機(jī)故障,，出現(xiàn)OpenCV函數(shù)所開(kāi)窗口時(shí)，務(wù)必使用ESCAPE鍵關(guān)閉窗口并退出,。注意：菜單中帶 (ESC) 字樣的命令必須使用ESCAPE鍵退出,。 同時(shí)，OpenCV編程環(huán)境人機(jī)交互的功能有限,，只有鼠標(biāo),、鍵盤(pán)與滑動(dòng)條。其中,，鼠標(biāo)與滑動(dòng)條屬于事件驅(qū)動(dòng),，而鍵盤(pán)屬于過(guò)程驅(qū)動(dòng)。由于沒(méi)有菜單功能,，只能使用鍵盤(pán)命令控制程序走向并等待鍵盤(pán)輸入選擇不同功能,。 在驅(qū)動(dòng)模式方面為了便于比較，提供了兩個(gè)[點(diǎn)集凸包]命令,，一個(gè)采用過(guò)程驅(qū)動(dòng),，另一個(gè)采用事件驅(qū)動(dòng)，不妨比較具體功能及其實(shí)現(xiàn)的程序,。 [編輯] 程序移植例演示程序CVMFC中待處理圖像與處理結(jié)果都放在工作位圖workImg中,。同時(shí)，工作位圖workImg也是窗口畫(huà)面顯示的內(nèi)容,。所以,，處理程序中僅源圖像的獲取與結(jié)果圖像的顯示與OpenCV中的程序有所不同，中間處理部分可以完全相同,，現(xiàn)以《學(xué)習(xí)OpenCV》一書(shū)中的例2-6為例來(lái)作修改說(shuō)明,。 void CCVMFC0View::OnCannyBorddetec() // Canny 邊緣檢測(cè)
{ // 根據(jù)《學(xué)習(xí)OpenCV》例 2-6 改編
// 定義工作位圖
IplImage* pImage;
IplImage* pImg8u = NULL;
IplImage* pImg8uSmooth = NULL;
IplImage* pImgCanny = NULL;
//** 輸入待處理圖像 ** // 修改部分 1
pImage = workImg;
// 建立輔助位圖
pImg8u =cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);
pImg8uSmooth=cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);
pImgCanny =cvCreateImage(cvGetSize(pImage),IPL_DEPTH_8U,1);
// 圖像處理
cvCvtColor(pImage, pImg8u,CV_BGR2GRAY);
cvSmooth(pImg8u, pImg8uSmooth,CV_GAUSSIAN,3,0,0);
cvCanny(pImg8uSmooth, pImgCanny,100,200,3);
// 釋放位圖
cvReleaseImage(&pImg8u);
cvReleaseImage(&pImg8uSmooth);
//** 輸出處理結(jié)果 ** // 修改部分 2
m_dibFlag = ImageReplace(pImgCanny, &workImg);
//** 設(shè)置標(biāo)志及刷新窗口 **
m_ImageType=1;
Invalidate();
}
[編輯] 形參書(shū)寫(xiě)順序演示程序CVMFC是Windows API系統(tǒng)與OpenCV兩種體系函數(shù)的混合使用，而它們的函數(shù)參數(shù)的書(shū)寫(xiě)習(xí)慣是不同的,，極容易引起混淆,。這里作一簡(jiǎn)要說(shuō)明,，請(qǐng)看下面例子： 目標(biāo)參數(shù)Dest <-- 源參數(shù)Src C： memcpy( pDest, pSrc, size); Windows API： BitBlt( hDestDC, 0, 0, wid, hei, hSrcDC, 0, 0, SRCCOPY); VC++: pDestDC->BitBlt( 0, 0, p->wid, p->hei, pSrcDC, 0, 0, SRCCOPY); 源參數(shù)Src --> 目標(biāo)參數(shù)Dest OpenCV： cvCvtColor( pSrcImg, pDestcImg, CV_BGR2GRAY); cvSmooth( pSrcImg, pDestcImg, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0); 演示程序中除了OpenCV函數(shù)采用后一書(shū)寫(xiě)形式外，其他函數(shù)都采用前一書(shū)寫(xiě)形式,，千萬(wàn)注意不能混淆,。OpenCV函數(shù)很 容易辨認(rèn)，都以前綴cv-開(kāi)頭,，如cvCvtColor,、cvSmooth。新增函數(shù)ImageClone與imageReplace因?yàn)檎{(diào)用OpenCV函數(shù),， 故也采用后一書(shū)寫(xiě)形式,。 [編輯] CVMFC 1.1版菜單[文件]：打開(kāi)圖像、恢復(fù)圖像,、關(guān)閉當(dāng)前窗口,、保存當(dāng)前位圖、恢復(fù)原始圖像,、當(dāng)前畫(huà)面存盤(pán),、退出 [點(diǎn)處理]：彩色變灰階、圖像反相,、垂直鏡像,、水平鏡像、180 度旋轉(zhuǎn),、30 度旋轉(zhuǎn),、仿射變換、透視變換,、亮度變換,、灰階圖像直方圖、直方圖均衡化 [鄰域處理]：鄰域平均,、Gauss 濾波,、中值濾波、Sobel 邊緣檢測(cè),、Laplace 邊緣檢測(cè) [二值化]：選擇閾值,、選擇閾值(原位圖)、自適應(yīng)閾值法,、基本全局閾值法 [二值圖像處理]：點(diǎn)集最小區(qū)域,、外接矩形、最小面積矩形,、多邊形逼近,、點(diǎn)集凸包、點(diǎn)集凸包 (事件驅(qū)動(dòng)),、區(qū)域凸包,、區(qū)域凹差,、輪廓跟蹤、距離變換 [形態(tài)學(xué)處理]：腐蝕,、膨脹,、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算,、形態(tài)學(xué)梯度,、頂帽變換、波谷檢測(cè) [彩色圖像處理]：RGB 分量,、HSV 分量,、Lab 分量、RGB 分量 (C),、XYZ 分量,、YCrCb 分量、Luv 分量,、二維直方圖,、鄰域平均,、Gauss 濾波,、中值濾波、Sobel 邊緣檢測(cè),、Laplace 邊緣檢測(cè) [綜合處理例]：圖像縮小,、徑向梯度、Canny 算法,、Hough 變換 (直線),、"Hough 變換 (圓)、平行四邊形檢測(cè),、連通區(qū)域填充,、金字塔法圖像分割、橢圓曲線擬合,、Snake 原理,、分水嶺原理、角點(diǎn)檢測(cè),、點(diǎn)集聚類,、分割二維點(diǎn)集、旋轉(zhuǎn)點(diǎn)跟蹤,、人臉檢測(cè) [動(dòng)態(tài)檢測(cè)]：動(dòng)態(tài)邊緣檢測(cè),、L_K 算法光流跟蹤、背景建模檢測(cè),、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),、彩色目標(biāo)跟蹤,、人臉檢測(cè)二 [視頻采集播放]：?jiǎn)?dòng)攝像頭、打開(kāi) AVI 文件,、視頻解凍,、視頻凍結(jié)、多圖像平均,、關(guān)閉視頻,、選擇采樣分辨率 [圖形及其他]：繪制圖形、繪制 Delaunay 圖形,、極坐標(biāo)變換,、DFT |
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