利用VC++开发图像采集卡与图像预处理库

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VC++图形图像处理源代码

delete pData; pData=NULL;
if(m_pBMI!=NULL) delete m_pBMI; m_pBMI=NULL; if(pfi!=NULL)
delete pfi; pfi=NULL; } CAvi::CAviCreate(CString &string)//读文件初始化该类 { HRESULT hr; pfi=new AVIFILEINFO; hr = AVIFileOpen(&pfile, // returned file pointer string, // file name OF_READ, // mode to open file with NULL); hr= AVIFileInfo(pfile, file://获取 AVI 信息，放入 pfi 中 pfi, sizeof(AVIFILEINFO) ); cx=pfi>dwWidth;//图象宽、高 cy=pfi>dwHeight; hr=AVIFileGetStream(//将 AVI 变成视频流 pfile, &pavi, streamtypeVIDEO, 0//LONG lParam ); m_pBMI=new BITMAPINFO;//定义 BMP 信息头 m_pBMI>bmiHeader.biBitCount=24; m_pBMI>bmiHeader.biClrImportant=0; m_pBMI>bmiHeader.biClrUsed=0; m_pBMI>bmiHeader.biCompression=BI_RGB; m_pBMI>bmiHeader.biHeight=cy; m_pBMI>bmiHeader.biWidth=cx; m_pBMI>bmiHeader.biPlanes=1; m_pBMI>bmiHeader.biSize=sizeof(BITMAPINFOHEADER); m_pBMI>bmiHeader.biXPelsPerMeter=0; m_pBMI>bmiHeader.biYPelsPerMeter=0; m_pBMI>bmiHeader.biSizeImage=cx*cy*3; pData=(BYTE*)new char[cx*cy*3];//根据 AVI 中 BMP 图象的信息定义缓冲区 } BOOL CAvi::AviRead(int mFrame)//将 AVI 文件的 M 帧数据读入 PData 缓冲区 { HRESULT hr; hr= AVIStreamRead( pavi, mFrame, 1, pData, cx*cy*3,

cimage的load方法

cimage的load方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：cimage是一个强大且易于使用的图像处理库，它提供了许多功能来帮助开发人员加载、处理和操作图像数据。

load方法是cimage中一个非常重要的方法，用于加载图像数据并将其存储在内存中，以便后续对图像进行操作。

load方法的主要作用是从磁盘中读取图像文件并将其加载到内存中。

在cimage中，图像文件可以是各种格式，包括常见的jpg、png、bmp等格式，load方法支持这些常见的图像文件格式，使开发人员能够方便地处理不同类型的图像数据。

要使用load方法，开发人员需要提供图像文件的路径作为参数，load方法会根据提供的路径查找相应的图像文件，并将其加载到内存中。

加载图像文件的过程中，cimage会自动识别图像的格式，并根据文件格式的要求对图像数据进行解析和处理。

load方法加载图像文件后，会将图像数据存储在内存中，并返回一个代表图像的对象给开发人员。

通过这个返回的对象，开发人员可以获取图像的宽度、高度、颜色信息等属性，并且可以对图像进行各种处理操作，如裁剪、缩放、旋转等。

除了加载本地的图像文件外，load方法还支持通过网络加载图像数据。

开发人员可以直接提供图像的URL作为参数，load方法会自动根据URL下载对应的图像数据，并加载到内存中。

在使用load方法加载图像数据时，开发人员需要注意内存的管理和释放。

加载大尺寸的图像文件可能会占用大量的内存空间，为了避免内存泄漏和程序崩溃，开发人员需要及时释放不再需要的图像数据对象。

load方法是cimage中一个非常重要且灵活的方法，它为开发人员提供了方便快捷的图像加载功能，使得开发人员能够更轻松地处理和操作图像数据。

通过合理地使用load方法，开发人员可以实现更加丰富和复杂的图像处理功能，为应用程序的用户提供更好的图像体验。

第二篇示例：CImage是一个用于处理图像的C++库，它提供了一系列强大的图像处理工具和功能。

c++的opencv使用方法总结

C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频。

作为C++程序员，了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。

本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结，并探讨一些常见的应用和技巧。

一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前，首先需要安装和配置这个库。

在Windows评台上，可以通过下载预编译的二进制文件进行安装；在Linux评台上，可以通过包管理器进行安装。

安装完毕后，还需进行一些环境配置，确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。

二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单，只需几行代码即可完成。

首先需要使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow 函数显示图像。

在进行图像显示后，需要使用waitKey函数等待用户按下某个键，以便关闭显示窗口。

2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。

这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作，从而满足不同的需求。

三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法，它可以用来识别图像中的角点。

在OpenCV中，我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测，然后对检测结果进行筛选和标记。

2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它具有旋转不变性和尺度不变性。

在OpenCV中，我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子，从而实现图像匹配和目标识别等功能。

四、图像分类与识别1. 使用支持向量机（SVM）进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持，包括SVM分类器。

我们可以使用SVM对图像进行分类，从而实现图像识别和目标检测等功能。

2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。

基于机器视觉检测算法的织物疵点检测系统研究

基于机器视觉检测算法的织物疵点检测系统研究杨艳;刘洲峰;李春雷【摘要】为实现织物疵点的自动检测,设计了一种织物疵点检测系统.使用Matrox图像采集卡、Basler CCD相机及运动平台等构建了织物疵点检测系统的硬件部分.采用基于VC++2010并调用MIL9.0库函数的软件平台,结合改进的阈值分割算法实现了对织物图像的采集、预处理和疵点检测的软件设计.实验结果表明,该检测系统可较好地识别织物疵点.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2017(028)004【总页数】5页(P36-39,85)【关键词】机器视觉;疵点检测;织物图像;阈值分割【作者】杨艳;刘洲峰;李春雷【作者单位】中原工学院, 郑州 450007;中原工学院, 郑州 450007;中原工学院, 郑州 450007【正文语种】中文【中图分类】TP274织物疵点检测在纺织品质量控制中起着十分重要的作用。

据报道，织物疵点将使织物的价格降低45%～65%。

目前，传统的织物疵点检测方法是依靠人工目测完成，存在检出效率低等问题[1]。

因此，国内外学者对织物疵点的自动化检测进行了大量研究。

随着信息技术和数字成像技术的高速发展，机器视觉技术在织物疵点检测中的应用受到广泛关注，其研究热点主要集中在检测算法和系统开发方面。

在智能检测系统中，检测算法的好坏直接影响织物的质量。

近年来，许多学者对织物疵点的检测方法进行了大量的研究(包括基于统计、结构、滤波和模型等)，取得了较好的成果。

但是多数研究仅停留在对算法的改进上，而如何将织物疵点检测算法应用到机器视觉系统中的相关文献少之又少。

本文在参考和借鉴文献[2]的基础上构建了织物疵点检测系统的硬件部分，基于改进的阈值分割算法和VC++软件平台，通过调用Matrox图像采集卡中的模式识别函数库(Matrox Imaging Library)，实现对织物图像的采集与处理。

织物疵点检测系统的硬件部分主要包括光源、CCD线阵相机、运动平台、编码器、Matrox图像采集卡和工控机，见图1。

cimage 用法

cimage 用法CImage是一个C++库，用于在Windows平台上处理图像的加载、保存和编辑。

使用CImage时，首先需要包含CImage头文件：```#include <atlimage.h>```然后，可以创建一个CImage对象并加载图像：```CImage image;image.Load(_T("image.jpg"));```可以将图像保存为不同的格式：```image.Save(_T("image.png"), Gdiplus::ImageFormatPNG); image.Save(_T("image.bmp"), Gdiplus::ImageFormatBMP);```对图像进行一些简单的操作，例如调整大小、裁剪和旋转等：```image.Resizе(800, 600);image.Crop(100, 100, 600, 400);```此外，CImage还提供了其他功能，例如绘制图像、获取图像信息和处理透明通道等。

需要注意的是，CImage依赖于GDI Plus库，因此在使用CImage之前，需要先初始化GDI Plus。

```Gdiplus::GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;ULONG_PTR token;Gdiplus::GdiplusStartup(&token, &gdiplusStartupInput, NULL);```最后，需要在程序退出之前清理CImage和GDI Plus相关资源。

```Gdiplus::GdiplusShutdown(token);```。

基于C++的摄像头图像采集及拼接程序的简单实现

基于C++的摄像头图像采集及拼接程序的简单实现程序的说明实现从摄像头实时采集单帧图像，之后完成图像的拼接，本程序实现了两张图⽚的拼接和三张图⽚的拼接。

在此之前你需要在 linux 下安装 opencv Package 这个包，因为本程序主要使⽤ opencv 这个包中提供的 api 函数。

实现从摄像头实时不同视⾓采集视频的单帧图像并保存实时采集的视频⽂件之后，完成图像的拼接，由于实验室设备有限，⼿头只有两个摄像头⼀次只能抓取。

两张不同视⾓的单帧图像，我们抓取的单帧图像保存在当前项⽬⽬录下的 frame1 和 frame2 ⽂件夹中，因此我同时制作了两个完成程序。

拼接的程序，⼀个实现完成两个不同视⾓的图像拼接，另⼀个实现三张不同视⾓的单帧图像的拼接。

其中的 testusb.cpp ⽂件是测试摄像头的程序。

在执⾏本程序前，你应该保证有两个是摄像头插在主机端⼝上，⽤于实时采集单帧图像。

代码介绍在进⾏程序的编译前，请确定你已经安装了 opencv2.4.9 和 pkg-config 包，本程序是在 ubuntu14.04 平台下实现的，在本项⽬⽬录下，已经有编译⽣成的可执⾏程序，其中 Camera_to_Frmae.cpp 是我们从双摄像头实时抓取单帧图像的源码。

ImageJoint.cpp 和 ImageJoint2.cpp、ImageJoint3.cpp 分别是完成两张不同视⾓的图像拼接和三张不同视⾓的图像拼接程序，其中三张图像拼接的图像是我从⽹上找的现成的图像库testusb.cpp 是我测试摄像头的程序程序编译g++ -o dst src.cpp \`pkg-config opencv --cflags --libs\`程序的执⾏和退出./dst程序需要退出时，按 Ctrl + C 快捷键效果从摄像头设备采集两张单帧图像图像拼接效果图补充：c++利⽤opencv打开摄像头并且保存图⽚项⽬背景利⽤⼀个usb双⽬摄像机进⾏双⽬测距的项⽬，这个项⽬代码有助于使⽤usb双⽬摄像机打开摄像机并且保存图⽚打开双⽬相机的函数void SetCam(int weigth, int height, int num){string a = "0";string Error;VideoCapture Cam(0);/*设定缓冲区⼤⼩*/Cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, weigth);Cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);while (!Cam.isOpened()){a = to_string(num);Error = "cannot open the camera1!";Error = Error.replace(22, 1, a);//Error.copy(error, 24, 0);//这⾥5代表复制⼏个字符，0代表复制的位置，}//namedWindow("摄像头");//关键⼀句代码while (true) {Cam >> input_image;//将影像传⼊图⽚leftImage = input_image(Rect(0, 0, input_image.size().width / 2, input_image.size().height));//split left imagerightImage = input_image(Rect(input_image.size().width / 2, 0, input_image.size().width / 2, input_image.size().height));imshow("leftImage", leftImage);//left imageimshow("rightImage", rightImage);//right imageSave(i, 20);if (27 == waitKey(30))break;return ;}保存图⽚函数Savevoid Save(int &imgnum, int amount){if (imgnum < amount){a = to_string(imgnum);seat = floor((imgnum - 1) / 10);Left = Left.replace(4 + seat, 1, a);Right = Right.replace(5 + seat, 1, a);imwrite(Left, leftImage);imwrite(Right, rightImage);imgnum += 1;}}全部代码#include <opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;VideoCapture Cam1, Cam2;const int weigth = 1280;const int height = 480;static string Left = "Left0.jpg", Right = "Right0.jpg", a = "0";static int seat = 0;static Mat input_image, leftImage, rightImage;static int i = 0;void Save(int &imgnum, int amount){if (imgnum < amount){a = to_string(imgnum);seat = floor((imgnum - 1) / 10);Left = Left.replace(4 + seat, 1, a);Right = Right.replace(5 + seat, 1, a);imwrite(Left, leftImage);imwrite(Right, rightImage);imgnum += 1;}}void SetCam(int weigth, int height, int num)string a = "0";string Error;VideoCapture Cam(0);/*设定缓冲区⼤⼩*/Cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, weigth);Cam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);while (!Cam.isOpened())a = to_string(num);Error = "cannot open the camera1!";Error = Error.replace(22, 1, a);//Error.copy(error, 24, 0);//这⾥5代表复制⼏个字符，0代表复制的位置，//namedWindow("摄像头");//关键⼀句代码while (true) {Cam >> input_image;//将影像传⼊图⽚leftImage = input_image(Rect(0, 0, input_image.size().width / 2, input_image.size().height));//split left imagerightImage = input_image(Rect(input_image.size().width / 2, 0, input_image.size().width / 2, input_image.size().height));imshow("leftImage", leftImage);//left imageimshow("rightImage", rightImage);//right imageSave(i, 20);if (27 == waitKey(30))break;return ;void main()//char* error = "error";SetCam(weigth, height, 10);到此这篇关于基于C++的摄像头图像采集及拼接程序的实现的⽂章就介绍到这了,更多相关C++摄像头图像采集内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

Visual C++编程实现摄像头视频捕捉

Visual C++编程实现摄像头视频捕捉
摘要：本文主要讲述用 Directshow 进行视频捕捉（捕捉静态图像）的编程思路，并提供针对摄像头编程的一个视频捕捉类 CcaptureVideo 和一个示例。
前言
DirectShow 是微软公司提供的一套在 Windows 平台上进行流媒体处理的开发包，与 DirectX 开发包一起发布。DirectShow 为多媒体流的捕捉和回放提供了强有力的支持。用 DirectShow 开发应用程序，我们可以很方便地从支持 WDM 驱动模型的采集卡上捕获数据，并且进行相应的后期处理乃至存储到文件中。
} }; CSampleGrabberCB mCB; ////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction ////////////////////////////////////////////////////////////////////// CCaptureVideo::CCaptureVideo() {
x-> Release( ); \ x = NULL; \ }
#endif class CSampleGrabberCB; class CCaptureVideo : public CWnd {
friend class CSampleGrabberCB; public:
void GrabOneFrame(BOOL bGrab); HRESULT Init(int iDeviceID,HWND hWnd); int EnumDevices(HWND hList); CCaptureVideo(); virtual ~CCaptureVideo(); private: HWND m_hWnd; IGraphBuilder *m_pGB; ICaptureGraphBuilder2* m_pCapture; IBaseFilter* m_pBF; IMediaControl* m_pMC; IVideoWindow* m_pVW; CComPtr m_pGrabber; protected: void FreeMediaType(AM_MEDIA_TYPE& mt); bool BindFilter(int deviceId, IBaseFilter **pFilter); void ResizeVideoWindow(); HRESULT SetupVideoWindow(); HRESULT InitCaptureGraphBuilder(); };

c语言opencv例程

c语言opencv例程OpenCV 是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库，在 C 语言中，你可以通过调用OpenCV 的库函数来实现各种图像处理和计算机视觉任务。

以下为你提供一些 OpenCV 的 C 语言例程：- adaptiveskindetector.cpp：利用 HSV 空间的色调信息的皮肤检测，背景不能有太多与肤色相似的颜色。

- bagofwords_classification.cpp：目前还看不懂。

- bgfg_codebook.cpp：前后背景分离。

开启摄像头或读取视频。

- bgfg_gmg.cpp：摄像头捕捉，根据运动进行前后背景分离。

- bgfg_segm.cpp：高斯处理视频。

跟踪运动做前背景分割。

BackgroundSubtractorMOG2类。

- blobtrack_sample.cpp：视频跟踪。

跟踪视频中的运动物体，用绿色线框出。

- brief_match_test.cpp：利用 brief 描述算子匹配二维图像特征点。

- build3dmodel.cpp：建立三维模型。

根据给出的检测器对原始进行建模。

- calibration.cpp：相机外定标。

根据自带的函数提取角点后定标。

- calibration_artificial：根据角点自动校准摄像。

初始化后寻找角点再用calibrateCamera 校准。

- chamfer.cpp：图像匹配。

把图像二值后在目标图像中寻找模板图像。

主要调用chamerMatching 函数。

- contours.c：轮廓查找与获取。

cvFindContours 一个函数搞定。

- convert_cascade.c：从文件中装载训练好的级联分类器或者从 OpenCV 中嵌入的分类器数据库中导入，然后另存为一个文件。

- convexhull.cpp：凸包。

产生随机点后计算凸包。

- cout_mat.cpp：OpenCV 中矩阵的输出。

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存（ａｂ，Ｆ、数字转换器（ｉｔｅ）和数据显示Ｄｔｌｅ）ａ／ｆＤｇｉｒｌ￣
ｐｂｉ：ｕｌｃ
（ｉｌ），将图像文件读人数据疆存，将缓存赋值给数组，Ｄｓａｐｙ这样就通过对数组的处理实现对图像的处理，图像数据与数据
在工业中生产监控印刷检测和邮件分拣系统，以及高速公路车辆和车牌的自动识别管理系统等一系列图像处理技术成功应用的饲子中。如何对图像快速有效地实现预处理，提取出关键有效的特征信息，对于图像进一步的分割、匹配、识别具有重要的意义，这也是图像技术是否能实用化的关键
技术之一。
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圈１图像采囊处理系统蝻构示童圈
Ｍａｘｔ￣图像采集卡带有丰富的程序库—— Ｍ一１Ｅ（ｌ Ⅱ ＬＴ基本控制库）１（、ＭＬ模式识别库）。可以在ＭＳＶｉａ／ｓｌＣｄｕＣ－＋、ＭＳＶｓａＢｓ、ＢｒｎＣＣ＋＋下涌用其现有的功能强大的图ｉｌａｉｕｃｏａｄ／ｌ像处理函数。程序运行在３２位开发环境．支持Ｗｉｄｗ５ｎｏｓ９、
智慧密集
－渊花拦ｏ３
４）在ＩａｅｒｃｓＶｅ．ｍｇＰｏｅｓｉｈ头文件添加定义ｗ
ｃａｓＣｌｅｅｃｓＡｐ：ｐｂｉｌｍｇＰｏｅｓｐｓｒｕｌＣＷｉＡｐｃｎｐ
、－
相当于创建一个图像处理的控制和执行环境，在应用对象下可以建立多个系统（ｔｍ），却ｓｅ一个系统下可以建立多个数据缓
三、实例
以在Ｖ＋下实现对图像的边沿提取为例。ｃ４－
｛，配置ｂｆ和ｄｓｌ，ｕｆｒｉｐｙｅａ
ＭｄｓＡＩｃ《ＣｌａｅｒｃｓＡｐｉｐＩ ¨ ｍｇＰｏｅｓｐｏ》ＡｆＧｅＡｐｘｔｐｆ）ｌ一：ｍ— ４ａｅｙＭＦＬ，ＭＳＰＬｓＥＵＰｇＳｓＤＥＡＵＴＤＩＡＹ＿Ｔ．ＭＦＤＥＡＵＬ＆Ｔ
像处理和识别的最终目的。其软件实现的框架像采集处理系统的整个原理图如图１。图像采集卡采用加拿大Ｍａｏｔｘ公司产品Ｍａｏｔｏ系ｒｔｘＭｅｒｒｅ
列产品中普及型彩色黑白实时图像采集卡（ｔｘＭｔｒＭａｏｅｅ／ｒｏＰＢＲＢ，具有４ＭＢｓＰ／Ｇ）５／传输．四通道采集软件任选一路，
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实用第一
可潲花戮
利用ＶＣ＋＋开发图像采集卡与图像预处理库
雷晓峰王耀南段峰
摘
要
介绍了利用Ｍａｏｔｘ图像采集卡的高级图像处理及模式识别库（Ｌ对图像文件进行读ｒＭＩ）
取、处理、显示的原理，并通过实例实现所有的操作。关键词图像处理，图像鳊程，图像采集卡，边沿检测
一
二、软件实现
利用ＶＣ进行图像处理具有速度快，安全性好．功能强大等特点，在ＶＣ中调用Ｍｔｘ图像采集卡的ＭＩＩＥ或ＭＩａｏｒＬ—ＬＴＬ库的图像处理函数，以做到集成性好，信息获取直观．编程可方便，快速地实现图像预处理，通过对特征的获取，达到图
支持ＲＢ分量输人并具有触发功能。适用于工业检测、Ｒ８ｃＧ信号采集、监控等不同场合。圈２程序总体结构示童圈
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ｌ
实用第一
利用加Ｌ库首先必须分配一个应用对象（ｐｌａｏＡｐｃｔｎｉＪ．
随着计算机软、硬件技术日新月异的发展和普及，人类
已经进人了一个高速发展的信息化时代，图像处理技术愈来
愈成为科学技术领域必不可少的手段。它的应用从空间技术到显微图像．从军事领域到工业生产，从医学诊断到少儿游戏，与每个人的工作生活密切相关
显示关联后就可以通过控件或窗体显示出来。
ＭＩＪＩｇＤｓｌ／定义ＭＩＤ娄型的数据显示ＬＤｍａｅｉ：／ｐＬ／
）
５）在Ｉ￣ｅｒｃｓＹｅｐｍＰｏｅｓｉｃｐ源文件添加ｗ
ｖｉｍａＰｏｅｓｉｗ：０ｎｎｔＩＤａｅ》ｏｄＣｌｇｅｒｅｓＶｅ：ＩｌａＵｄｔ（ｆ
ＮＴ及ＤｓＧ。ｏ４Ｗ
计算机图像处理系统从系统层次看．可以分为高档、中
档、低档三个层敬，低档的计算机图像处理系统由微机加上图像采集卡构成，其结构简单，应用广泛。因此利用图像采集进行图像的预处理具有广泛的意义。与传统的利用ＶＣ＋＋环境下对图像文件进行显示、处理比较，利用图像采集卡（软件基本控制库）对摄像机摄取的模拟图像信号进行数字转化，提供计算机处理所需的数字图像信号，还是对现有的图像文件的读取、处理．都具有实现简单、原理清晰、通用性好的优点。采集后的图像信息古量大．而且可以采用不同的格式实时或定时保存，便于分离不同的特征信息，给图像处理与识别提供了极大的便利