vc++数字图像处理与工程案例源码.王占全著

《VC++数字图像处理与工程案例源码》是王占全著作的一本关于计算机视觉领域的重要书籍，主要针对使用VC++进行图像处理的实践教学和工程应用。这本书包含了大量的源代码，为读者提供了深入理解图像处理算法和实现过程的宝贵资源。 我们要了解VC++在图像处理中的作用。VC++（Visual C++）是微软开发的一种集成开发环境，它支持C++语言，并且通过MFC（Microsoft Foundation Classes）库提供了丰富的图形用户界面和系统调用功能。在图像处理中，VC++可以用来编写高效的算法，构建图形用户界面，以及与各种图像库（如OpenCV）进行交互。 1. 图像基本操作：书中可能涵盖了图像的基本操作，包括读取、显示、保存图像，以及对图像进行缩放、旋转、裁剪等变换。这些操作通常涉及到位图（Bitmap）类和GDI+图形接口的使用。 2. 图像色彩模型：书中可能介绍了RGB、灰度、HSV等不同的色彩模型，以及它们之间的转换方法。这些知识在图像处理中非常关键，因为不同的色彩模型适合处理不同类型的图像问题。 3. 图像滤波：图像滤波是图像预处理的重要环节，包括平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）、锐化滤波（拉普拉斯算子、 Sobel算子）等，用于消除噪声、增强边缘或细节。 4. 边缘检测：书中可能涉及Canny、Sobel、Prewitt等经典边缘检测算法，这些算法在图像分析和目标识别中起到重要作用。 5. 图像分割：图像分割是将图像分成具有不同特征的区域，可能涵盖了阈值分割、区域生长、水平集等方法。 6. 图像特征提取：包括角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、直方图均衡化、SIFT、SURF等特征提取算法，这些都是机器学习和计算机视觉中的重要步骤。 7. 机器学习与模式识别：可能涉及到PCA主成分分析、LDA线性判别分析、SVM支持向量机等机器学习算法在图像分类和识别中的应用。 8. 开源库的使用：如OpenCV库，它是图像处理和计算机视觉领域广泛使用的开源库，书中可能会讲解如何在VC++中集成OpenCV，以及使用其提供的各种函数进行图像处理。 9. 工程案例：书中通过实际工程案例，如人脸识别、车牌识别、医学图像分析等，让读者能够将理论知识应用到实践中，提升解决实际问题的能力。 通过阅读和实践书中的源代码，读者不仅可以掌握VC++编程技巧，还能深入理解图像处理的理论知识，提升在计算机视觉领域的专业素养。这本书对于想从事图像处理、计算机视觉或者相关领域研究的人员来说，是一份宝贵的参考资料。