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用于图像处理的开源 C++ 库

使用免费 C++ API 应用图像过滤器、创建、操作和渲染流行图像文件格式。

CImg图书馆是一个开放源码库、为C++个应用程序中的各种图像的加载、保存、显示和处理提供了有用的功能。 CImg是一个非常轻便和方便用户的图书馆。 好处是避免处理复杂的依赖性和图书馆兼容性问题。 它是由一个标题文件CImg。h构成的、必须包括在您的C++个源中。 它通过在几行代码中执行复杂的图像处理活动来帮助开发者。

API支持先进的功能、如处理3D图像、变换图像、图像过滤、图像动画、图像双化等。 CImg个图书馆是非常便携式的和自备的。 它可以轻松地用于不同的操作系统。 此外、它还与粗C++编译器非常兼容、如VisualC++、CC、G+等。

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CImg 入门

CImg个图书馆是独立平台的。zip包。 它包含所需的所有文件、以及各种示例、显示如何使用库函数和类。

您需要在 C++ 源代码中添加这两行，以便能够使用 CImg。

添加这些行以使 CImg 工作

 #include "CImg.h" 
using namespace cimg_library

通过吉特获得最新的CImg版

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

用于创建和修改图像的 C++ API

CImg 开源库允许 C++ 开发人员在自己的应用程序中创建和操作不同类型的图像。它还支持如何处理图像显示和鼠标事件。首先，您需要包含 CImg 库的主要和唯一的头文件。好消息是该库通过允许他们编写非常少量的代码来减少开发人员的负担。另请注意，该源代码将在 UNIX 和 Windows 系统上完美运行。

通过C++图书馆创建图像

 #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;
}

图像过滤支持

CImg个图书馆为图像过滤过程提供支持。 有时候、我们需要检索关于图像的信息、这是通常使用图像过滤的地方。 图像过滤过程是应用于图像检索信息的最常见方法之一。 过滤器主要用于图像噪声清除、计算机图像衍生、图像边缘增强、形状分析等。

在C++个应用程序中应用信使过滤

 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;
}
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