用mfc做图像识别算法，想随时看到图像处理后的结果，如何实现？

o悟空o 2013-02-18 10:52:36

需要了解哪些mfc基础类库

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小新蜡笔 2013-02-18

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在单文档下进行学习。我现在就是

jimette 2013-02-18

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bitblt

jimette 2013-02-18

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想随时看到图像处理后的结果画到屏幕dc上面！

本压缩包中，集合了很多个算子，每个算子进行了不同的压缩包，需要学习的打开压缩包解压即可，里面涉及了图像空间域的预处理，也包括了道路识别的霍夫变换，还有频域空间的一些算法，关于波的一些处理

关于龋齿荧光检测的算法代码~主要是针对龋齿早期菌斑菌落的检测，算法基于opencv。

图像处理技术：几种图像预处理算法，需要的同学赶紧下载了，可以直接运行的。是在做车牌识别的时候用过的

图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测、直方图，视频的边缘检测和跟踪 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于OpenCV的详细介绍：历史与发展起源：OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库，为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。社区与支持：随着时间的推移，OpenCV吸引了全球众多开发者和研究人员的参与，形成了活跃的社区。目前，OpenCV由非盈利组织OpenCV.org维护，并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。主要特点跨平台：OpenCV支持多种操作系统，包括但不限于Windows、Linux、macOS、Android和iOS，确保代码能够在不同平台上无缝运行。丰富的功能：库中包含了数千个优化过的函数，涵盖了计算机视觉领域的诸多方面，如图像处理（滤波、形态学操作、色彩空间转换等）、特征检测与描述（如SIFT、SURF、ORB等）、物体识别与检测（如Haar级联分类器、HOG、DNN等）、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习（SVM、KNN、决策树等）、深度学习（基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署）等。高效性能：OpenCV代码经过高度优化，能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速（如Intel IPP、OpenCL等），实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。多语言支持：尽管OpenCV主要使用C++编写，但它提供了丰富的API绑定，支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言，方便不同领域的开发者使用。开源与免费：OpenCV遵循BSD开源许可证发布，用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码，无需担心版权问题。架构与核心模块 OpenCV的架构围绕核心模块构建，这些模块提供了不同层次的功能： Core：包含基本的数据结构（如cv::Mat用于图像存储和操作）、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc：提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui：提供图形用户界面（GUI）支持，如图像和视频的显示、用户交互（如鼠标事件处理）以及简单的窗口管理。 VideoIO：负责视频的读写操作，支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect：包含预训练的对象检测模型（如Haar级联分类器用于人脸检测）。 Features2D：提供特征点检测（如SIFT、ORB）与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d：用于相机标定、立体视觉、多视图几何等问题。 ML：包含传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。 DNN：深度神经网络模块，支持导入和运行预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。

基于Opencv与VC开发，用MFC建立一个单文档程序，实现图像打开显示，保存，对打开的手写阿拉伯数字图像进行滤波，边缘提取，阈值分割，轮廓提取等预处理后，提取有效特征，进行数字识别，得到正确的识别结果。以图像打开、保存、几何变换、形态学处理、阈值分割、边缘检测和滤波等基本操作为基础，对手写数字图片进行处理，提取有效特征，采用K最近邻算法识别，获得了较高的准确率。训练与测试图片位于Data文件夹中。

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向经典致敬，或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天，我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌，或许这个期待会永远成为一种“梦想”，或许一切皆有可能……
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