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C++ 实现求梯度操作
2023-07-07 15:56:14 深夜i     --     --
C++ 梯度操作 实现

梯度操作是计算机视觉和图像处理中的一个重要操作，主要用于检测图像的边缘信息。在计算机视觉和图像处理领域中，C++是一种被广泛使用的编程语言。本文将介绍如何使用C++编写梯度操作代码，以便识别和提取图像中的边缘信息。

在C++中，我们可以使用OpenCV和图形图像库（GDI）这两种库来进行梯度操作。下面是一些关于如何使用C++编写梯度操作的代码示例。

在OpenCV中使用C++实现梯度操作

以下是使用OpenCV库时实现梯度操作的代码示例：



#include <opencv2/opencv.hpp>


using namespace cv;


int main(int argc, char const *argv[])


{


  Mat src, src_gray;


  Mat grad;


  int scale = 1;


  int delta = 0;


  int ddepth = CV_16S;


  src = imread("lena.jpg");


  GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);


  cvtColor(src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY);


  Mat grad_x, grad_y;


  Mat abs_grad_x, abs_grad_y;


  Sobel(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);


  convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);


  Sobel(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);


  convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);


  addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);


  imshow("Gradient", grad);


  waitKey(0);


  return 0;


}

上述代码中，我们首先加载图像并对其进行高斯模糊。接下来，我们将图像转换为灰度图像以便进行梯度计算。使用Sobel算子对图像的水平和垂直梯度进行计算，并通过addWeighted函数将两者加权合并成一个输出。最后，我们使用imshow函数显示生成的梯度图像。

在GDI中使用C++实现梯度操作

下面是在使用GDI库时实现梯度操作的代码示例：



#include <Windows.h>


#include <gdiplus.h>


#pragma comment(lib, "gdiplus.lib")


using namespace Gdiplus;


int main(int argc, char const *argv[])


{


  ULONG_PTR gdiplusToken;


  GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;


  GdiplusStartup(&gdiplusToken, &gdiplusStartupInput, NULL);


  Bitmap bmp(L"lena.jpg");


  BitmapData bmpData;


  Rect rect(0, 0, bmp.GetWidth(), bmp.GetHeight());


  bmp.LockBits(&rect, ImageLockModeRead, PixelFormat24bppRGB, &bmpData);


  BYTE* pPixels = (BYTE*)bmpData.Scan0;


  int width = bmp.GetWidth();


  int height = bmp.GetHeight();


  int stride = bmpData.Stride;


  BYTE* pOutputPixels = new BYTE[width * height];


  for (int j = 1; j < height - 1; j++)


  {


    for (int i = 1; i < width - 1; i++)


    {


      BYTE* pCurrentPixel = pPixels + j * stride + i * 3;


      int dX = -pCurrentPixel[-stride - 3] - 2 * pCurrentPixel[-3] - pCurrentPixel[stride - 3] +


           pCurrentPixel[-stride + 3] + 2 * pCurrentPixel[3] + pCurrentPixel[stride + 3];


      int dY = -pCurrentPixel[-stride - 3] - 2 * pCurrentPixel[-stride] - pCurrentPixel[-stride + 3] +


           pCurrentPixel[stride - 3] + 2 * pCurrentPixel[stride] + pCurrentPixel[stride + 3];


      int gradient = sqrt(dX * dX + dY * dY);


      *(pOutputPixels + j * width + i) = gradient;


    }


  }


  bmp.UnlockBits(&bmpData);


  Bitmap outputBmp(width, height, PixelFormat24bppRGB);


  for (int j = 0; j < height; j++)


  {


    for (int i = 0; i < width; i++)


    {


      unsigned char* pOutputPixel = (unsigned char*)outputBmp.GetPixelAddress(i, j);


      *pOutputPixel = *(pOutputPixels + j * width + i);


      *(pOutputPixel + 1) = *(pOutputPixels + j * width + i);


      *(pOutputPixel + 2) = *(pOutputPixels + j * width + i);


    }


  }


  delete[] pOutputPixels;


  CLSID encoderClsid;


  GetEncoderClsid(L"image/png", &encoderClsid);


  outputBmp.Save(L"Gradient.png", &encoderClsid, NULL);


  GdiplusShutdown(gdiplusToken);


  return 0;


}

在上述代码中，我们首先加载了图像然后锁定了图像中梯度运算所需要的数据。接下来，我们计算了每个像素点的水平和垂直梯度，将它们组合成一个输出，在保存为png格式输出文件之前，我们将它转换为Gdiplus库所能识别的格式。

总结

本文探讨了如何使用C++语言来实现梯度操作以便识别和提取图像中的边缘信息。两种方法都非常有效，其中OpenCV较为简便，适用于单张图像的梯度计算，而使用GDI的方法适用于要对海量图像进行高性能的批量梯度计算的情况。这两种方法应视情况选用来适应不同的需求。

  
  

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