Open Source C++-bibliotek for bildebehandling
Bruk bildefiltre, lag, manipuler og gjengi filformater for populære bilder ved å bruke gratis C++ API.
CImg Library er et åpen kildekode-bibliotek som gir nyttige funksjoner for å laste, lagre, vise og behandle ulike typer bilder i C++-applikasjoner. CImg er et veldig lett og brukervennlig bibliotek. Den gode tingen er at den unngår å håndtere komplekse avhengigheter og problemer med bibliotekkompatibilitet. Den er laget av en enkelt overskriftsfil CImg.h som må inkluderes i C++-kilden. Det hjelper utviklere ved å utføre komplekse bildebehandlingsaktiviteter på bare noen få linjer med kode.
API-en støtter avanserte funksjoner som håndtering av 3D-bilder, transformering av bilder, bildefiltrering, bildeanimasjon, bildebinarisering og mer. CImg-biblioteket er veldig bærbart og selvstendig. Den kan enkelt brukes på forskjellige operativsystemer. Dessuten er den også veldig kompatibel med mange C++-kompilatorer som Visual C++, ICC, G++, etc.
Komme i gang med CImg
CImg-biblioteket er tilgjengelig som .zip-pakke som er plattformuavhengig. Den inneholder alle nødvendige filer, sammen med forskjellige eksempler, som viser hvordan du bruker biblioteksfunksjonene og -klassene.
Du må legge til disse to linjene i C++-kildekoden din for å kunne jobbe med CImg.
Legg til disse linjene for CImg-arbeid
#include "CImg.h"
using namespace cimg_library
Få den nyeste versjonen av CImg via Git
git clone --depth=1 https://github.com/GreycLab/CImg.git
C++ API for å lage og endre bilder
CImg åpen kildekode-bibliotek lar C++-utviklere lage og manipulere forskjellige typer bilder i sine egne applikasjoner. Den støtter også hvordan du håndterer bildevisning og musehendelser. Først av alt må du inkludere hovedfilene og de eneste headerfilene til CImg-biblioteket. Den gode tingen er at biblioteket reduserer utviklerens belastning ved å la dem skrive en veldig liten mengde kode. Vær også oppmerksom på at kilden vil fungere perfekt på UNIX- og Windows-systemer.
Lag bilde via C++-bibliotek
#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;
}
Støtte for bildefiltrering
CImg-biblioteket gir støtte for bildefiltreringsprosessen. Noen ganger må vi hente informasjon om bilder, og det er der bildefiltrering ofte brukes. Bildefiltreringsprosessen er en av de vanligste metodene å bruke på bilder for å hente informasjon. For det meste brukes filtre i fjerning av bildestøy, datamaskinbildederivater, bildekantforbedring, formanalyse og mer.
Bruk Fourier-filtrering i C++-apper
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;
}