1. Termékek
  2.   Kép
  3.   C++
  4.   CImg
 
  

Nyílt forráskódú C++ könyvtár képfeldolgozáshoz

Képszűrők alkalmazása, népszerű képek fájlformátumok létrehozása, manipulálása és renderelése ingyenes C++ API használatával.

A CImg Library egy nyílt forráskódú könyvtár, amely hasznos szolgáltatásokat biztosít különféle típusú képek betöltéséhez, mentéséhez, megjelenítéséhez és feldolgozásához a C++ alkalmazásokon belül. A CImg egy nagyon könnyű és felhasználóbarát könyvtár. A jó dolog az, hogy elkerüli az összetett függőségek és a könyvtári kompatibilitási problémák kezelését. Egyetlen CImg.h fejlécfájlból áll, amelynek szerepelnie kell a C++ forrásban. Segíti a fejlesztőket azáltal, hogy összetett képfeldolgozási tevékenységeket hajt végre néhány sornyi kóddal.

Az API olyan fejlett funkciókat támogat, mint a 3D képek kezelése, a képek átalakítása, a képszűrés, a képanimáció, a képbinarizálás és még sok más. A CImg könyvtár nagyon hordozható és önálló. Könnyen használható különféle operációs rendszereken. Ezenkívül nagyon kompatibilis számos C++ fordítóval, például Visual C++, ICC, G++ stb.

Previous Next

A CImg használatának megkezdése

A CImg Library .zip csomagként érhető el, amely platformfüggetlen. Tartalmazza az összes szükséges fájlt, valamint különféle példákat, amelyek bemutatják a könyvtári funkciók és osztályok használatát.

Ezt a két sort hozzá kell adnia a C++ forráskódjához, hogy működjön a CImg-vel.

Adja hozzá ezeket a sorokat a CImg működéséhez

 #include "CImg.h" 
using namespace cimg_library

Szerezd meg a CImg legújabb verzióját a Giten keresztül

git clone --depth=1 https://github.com/GreycLab/CImg.git

C++ API képek létrehozásához és módosításához

A CImg nyílt forráskódú könyvtár lehetővé teszi a C++ fejlesztők számára, hogy különböző típusú képeket hozzanak létre és kezeljenek saját alkalmazásaikban. Támogatja a képmegjelenítési és egéresemények kezelését is. Először is fel kell vennie a CImg könyvtár fő és egyetlen fejlécfájljait. A jó dolog az, hogy a könyvtár csökkenti a fejlesztők terhelését azáltal, hogy lehetővé teszi számukra, hogy nagyon kis mennyiségű kódot írjanak. Kérjük, vegye figyelembe, hogy a forrás tökéletesen működik UNIX és Windows rendszereken.

Kép létrehozása C++ könyvtáron keresztül

 #include "CImg.h"
using namespace cimg_library;
int main() {
  CImg image("lena.jpg"), visu(500,400,1,3,0);
  const unsigned char red[] = { 255,0,0 }, green[] = { 0,255,0 }, blue[] = { 0,0,255 };
  image.blur(2.5);
  CImgDisplay main_disp(image,"Click a point"), draw_disp(visu,"Intensity profile");
  while (!main_disp.is_closed() && !draw_disp.is_closed()) {
    main_disp.wait();
    if (main_disp.button() && main_disp.mouse_y()>=0) {
      const int y = main_disp.mouse_y();
      visu.fill(0).draw_graph(image.get_crop(0,y,0,0,image.width()-1,y,0,0),red,1,1,0,255,0);
      visu.draw_graph(image.get_crop(0,y,0,1,image.width()-1,y,0,1),green,1,1,0,255,0);
      visu.draw_graph(image.get_crop(0,y,0,2,image.width()-1,y,0,2),blue,1,1,0,255,0).display(draw_disp);
      }
    }
  return 0;
}

Képszűrés támogatása

A CImg könyvtár támogatja a képszűrési folyamatot. Néha információkat kell lekérnünk a képekről, és ez az a hely, ahol a képszűrést általában használják. A képszűrési folyamat az egyik legelterjedtebb módszer, amelyet a képekre alkalmaznak az információk lekérésére. Leginkább a szűrőket képzaj eltávolításra, számítógépes kép származékok készítésére, képélek javítására, alakelemzésre és egyebekre használják.

Alkalmazza a Fourier-szűrést a C++ alkalmazásokban

 void* item_fourier_filtering() {
  const CImg img = CImg(data_milla,211,242,1,3).RGBtoYCbCr().channel(0).resize(256,256);
  CImgList F = img.get_FFT();
  cimglist_apply(F,shift)(img.width()/2,img.height()/2,0,0,2);
  const CImg mag = ((F[0].get_pow(2) + F[1].get_pow(2)).sqrt() + 1).log().normalize(0,255);
  CImgList visu(img,mag);
  CImgDisplay disp(visu,"[#16] - Fourier Filtering (Click to set filter)");
  CImg mask(img.width(),img.height(),1,1,1);
  const unsigned char one[] = { 1 }, zero[] = { 0 }, white[] = { 255 };
  int rmin = 0, rmax = 256;
  while (!disp.is_closed() && !disp.is_keyQ() && !disp.is_keyESC()) {
    disp.wait();
    const int
      xm = disp.mouse_x()*2*img.width()/disp.width() - img.width(),
      ym = disp.mouse_y()*img.height()/disp.height(),
      x = xm - img.width()/2,
      y = ym - img.height()/2;
    if (disp.button() && xm>=0 && ym>=0) {
      const int r = (int)std::max(0.0f,(float)std::sqrt((float)x*x + y*y) - 3);
      if (disp.button()&1) rmax = r;
      if (disp.button()&2) rmin = r;
      if (rmin>=rmax) rmin = std::max(rmax - 1,0);
      mask.fill(0).draw_circle(mag.width()/2,mag.height()/2,rmax,one).
        draw_circle(mag.width()/2,mag.height()/2,rmin,zero);
      CImgList nF(F);
      cimglist_for(F,l) nF[l].mul(mask).shift(-img.width()/2,-img.height()/2,0,0,2);
      visu[0] = nF.FFT(true)[0].normalize(0,255);
    }
    if (disp.is_resized()) disp.resize(disp.window_width(),disp.window_width()/2).display(visu);
    visu[1] = mag.get_mul(mask).draw_text(5,5,"Freq Min/Max = %d / %d",white,zero,0.6f,13,(int)rmin,(int)rmax);
    visu.display(disp);
  }
  return 0;
}
 Magyar