图像处理 库_图像处理图像库 - CSDN
  • 也就是说,它实际提供的是各种图像处理算法。若需具体应用,需要组合其算法以实现某个功能。 OpenCV 的全称 Open Source Computer Vision Library,是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉,又名 “开源...

          1.OpenCV,主要以算法形式,展示其实现;也就是说,它实际提供的是各种图像处理算法。若需具体应用,需要组合其算法以实现某个功能。

                                              

    OpenCV 的全称 Open Source Computer Vision Library,是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,又名 “开源计算机视觉库”。OpenCV 是一个开源发行的跨平台计算机视觉库,可运行在 Windows、Android、Maemo、FreeBSD、OpenBSD、iOS、Linux 和 Mac OS 等平台。使用者可在 SourceForge 获得官方版本, 或从 SVN 获得开发版本。OpenCV 也用 CMake。

    在 Windows 上编译 OpenCV 中与摄像输入有关部分时,需要 DirectShow SDK 中的一些基类。该 SDK 可从预先编译的 Microsoft Platform SDK (or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0) 的子目录 Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses 获得。

    OpenCV 轻量且高效 —— 由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

    OpenCV 用 C++ 语言编写,它的主要接口也是 C++ 语言,但依然保留了大量的 C 语言接口。OpenCV 库也有 Python、Java、MATLAB/OCTAVE (版本 2.5) 接口。这些语言的 API 接口函数,可通过在线文档获得。如今,OpenCV 也提供对于 C#、Ch、Ruby 的支持。

    OpenCV 所有新开发和算法都采用 C++ 接口。

    OpenCV 拥有包括 500 多个 C 函数的跨平台中、高层 API。OpenCV 不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可使用某些外部库。

    1999 年 Intel 开始建立 OpenCV,如今由 Willow Garage 提供支持。

    OpenCV 为 Intel ® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。这意味着,如果有为特定处理器优化的 IPP 库, OpenCV 将在运行时自动加载这些库。OpenCV 2.0 版代码已显著优化,无需 IPP 来提升性能,故 2.0 版不再提供 IPP 接口。

    2010 年 9 月实现 CUDA 的 GPU 接口。

    2015 年 6 月 4 日发布 OpenCV 3.0。

    2016年12月,发布OpenCV 3.2版(合并969个修补程序,关闭478个问题)。

    2017年8月3日,发布OpenCV 3.3版(最重要的更新是把DNN模块从contrib里面提到主仓库)。

    2017年12月23日发布,最新版本是3.4 。

           2.imageMagic主要以应用形式,展示其实现,;譬如:图像切割、图像融合、图像模糊、图像锐化等。

                                               

    ImageMagick 是一个免费开源、用于编辑、创建、合成图像的工具。ImageMagick 可读取、转换、写入多种格式图像。包括:图像切割、颜色替换、各种效果的应用,图像旋转、组合、文本、直线、多边形、椭圆、曲线、附加到图像伸展旋转、等等。

    ImageMagick 遵守 GPL 许可协议,是一个免费工具:完全开放源码,可自由使用、复制、修改、发布;它可运行于大多数操作系统。ImageMagick 几乎可在任何非专有操作系统上编译,无论是 32 位还是 64 位 CPU,包括:Linux、Windows 95/98/ME/NT 4.0/2000/XP、Windows 2003、Windows 7、Windows 8、Macintosh (MacOS 9 /10)、VMS 和 OS/2。ImageMagick 的大多数功能的用法都是使用命令行。

    ImageMagick 是一套功能强大、稳定且开源的工具集、开发包。可用来读、写和处理超过 200 多种格式的图片文件,包括流行的 TIF、JPG、JPEG、GIF、 PNG、PDF 以及 PhotoCD 等格式。

    ImageMagick 可根据 Web 应用程序的需要动态生成图片, 可对一个(或一组)图片进行缩放、旋转、锐化、减色或增加特效等操作,并将操作结果以相同格式或其它格式保存;对图片的操作,即可通过命令行进行,也可通过 C/C++、Perl、Java、PHP、Python 或 Ruby 编程完成。同时 ImageMagick 还提供了一个高质量的 2D 工具包,部分支持 SVG。ImageMagick 的主要精力集中在性能,减少 Bug 以及提供稳定的 API 和 ABI 上。

                                     

           3.GraphicsMagick号称图像处理领域的瑞士军刀。其短小精悍的代码却提供了一个鲁棒、高效的工具和库集合,来处理图像的读取、写入和操作。

                                                

    GraphicsMagick 号称图像处理领域的瑞士军刀。GraphicsMagick 短小精悍的代码,却提供了一个鲁棒、高效的工具和库集合,来处理图像的读取、写入和操作。

    GraphicsMagick 支持大图片的处理,且做过 GB 级的图像处理实验。GraphicsMagick 能动态生成图片,特别适于互联网应用。

    GaphicsMagick 不仅支持命令行模式,同时也支持 C、C++、Perl、PHP、Tcl、 Ruby、Lua、Python、Windows .NET、Windows COM 编程接口等的调用。事实上,GraphicsMagick 是从 ImageMagick 5.5.2 分支出来的,现在它已变得更稳定和更优秀,相比之下。

    GraphicsMagick 可用来处理调整图片尺寸、旋转、加亮、颜色调整、增加特效等。GraphicsMagick 支持超过 88 种图像格式,包括重要的 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM 和 TIFF。通过使用 OpenMP 可利用多线程进行图片处理,增强了通过扩展 CPU 提高处理能力。

    GraphicsMagick 可在绝大多数平台上使用,包括 Linux、Mac OS、Windows (2000、XP、Vista、7、8.X、10) 操作系统。

    三种库的优势对比:

    OpenCV 比较 ImageMagick:

    (1).OpenCV 和 ImageMagick 代码都开源,方便开发;

    (2).ImageMagick 最近更新不多,OpenCV 近几年有 Intel 的支持更新比较及时,功能越来越强大,bug 修复也比较及时;

    (3).ImageMagick 使用简便;OpenCV 的使用稍微复杂,对使用者有一定的图像技术要求;

    (4).ImageMagick 封装较好,使用灵活度稍低;OpenCV 使用比较灵活;

    (5).ImageMagick 功能实现较少,主要是一些常用的图像处理,很多比较复杂的图像处理并没有实现。OpenCV 的算法实现非常强大,且从其最近版本更新的速度来看,它更加强大,很多经典的图像处理算法都有实现。作为一个图像开发者,这是一个很大的诱惑。

    (6).ImageMagick 函数运行较慢, OpenCV 运行速度较快。常见函数 ,包括:图像读、图像压缩、图像写等 ,OpenCV 都要比 ImageMagick 快很多。

    (7).OpenCV 不能解析 gif 文件格式,版权原因,试图载入 gif 文件会出错。若要用 OpenCV 功能,又需解析 gif 文件格式,可先用其他函数库将其读入再转化为 IplImage。ImageMagick 支持处理 gif 文件格式。

    (8).ImageMagick 有一个不错的 sharpen 函数,用于锐化图像,效果挺不错。OpenCV 中没有锐化函数,没有相应的锐化算法实现。若确想使用这个函数,可在 OpenCV 下实现 ImageMagick 相应源代码。

    OpenCV 功能强大,代码运行速度快,更新速度也快,但对开发者有一定的要求。ImageMagick 使用比较简单,对图像处理不太熟悉,又只想实现简单图像处理时,可选择。

    若选择使用 ImageMagick,建议使用 GraphicsMagick。GraphicsMagick 和 ImageMagick 的函数调用方法相同,但 GraphicsMagick 在效率上优于 ImageMagick,特别是在 windows 下运行。

    GraphicsMagick 比较 ImageMagick:

    (1).GraphicsMagick 更有效率,能更快的完成处理工作;

    (2).GraphicsMagick 更小更容易安装;

    (3).GraphicsMagick 已被 Flickr (雅虎旗下图片分享网站) 和 Etsy (网络商店平台) 使用,每天处理百万计的图片;

    (4).GraphicsMagick 和已安装软件不会发生冲突;

    (5).GraphicsMagick 几乎没有安全问题;

    (6).GraphicsMagick 的手册非常丰富;





    展开全文
  • 目前比较出名的图像处理库有很多,比如LEADTOOLS,这个是功能非常强大的图像多媒体库,但是这个是收费注册的。开源的图像库也有不少,比如:ImageStone、GIMP、CxImage等,虽然它们的功能没有LEADTOOLS强大,但是...


    http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/3972293

    目前比较出名的图像处理库有很多,比如LEADTOOLS,这个是功能非常强大的图像多媒体库,但是这个是收费注册的。开源的图像库也有不少,比如:ImageStone、GIMP、CxImage等,虽然它们的功能没有LEADTOOLS强大,但是一般的图像处理是可以应付的。

    下面分别介绍这几种图像处理库的使用方法。

    LEADTOOLS

    LEAD Technologies 是一个拥有九年多开发数字图形技术历史的公司,他专为程序开发者提供软件开发工具包。他已经为微软等公司提供了很多图形图象技术。这个软件包是该公司开发的开发工具的集合,包括占线帮助,Lead API、C++ 类库、ActiveX 控件、VCLs 和一些实例原代码等。这个软件包是开发工具的集合包括占线帮助,Lead API、C++ 类库、ActiveX 控件、VCLs 和一些实例原代码等。

    (1)对显示设备的全面支持:在显示时,你的程序中无需考虑是哪种显示模式,如16色还是真彩色。LeadTools为你做了所有的事。当然你也可以通过设置参数获得对显示设备更多的控制。你还可以实现自己的调色板。

    (2)支持多种文件格式:表10.1是LeadTools所支持的常用文件格式,其中读表示用LeadTools能打开的文件格式,写表示LeatTools能存成的文件格式:

    (3)图象处理:如二值化、平滑、加噪声、增加对比度、色调、饱和度、亮度、Gamma校正、中值滤波、半影调、抖动、橡皮筋、滚动、填充、反色、镜象、马赛克、浮雕、打印、扫描、拷贝、粘贴、裁剪、缩放、截屏、调色板、直方图、有关数据库的操作、还有制作幻灯的功能,如淡入、淡出、卷帘等等、真的很爽。表10.2是Version5.1的所有属性、事件、和方法列表,看看有没有你所需要的功能。以字母顺序排列,其中标[P]的表示只有专业级(Professional)和特殊级(Express)用户才能使用。

    (4) 新增功能:

    Vector的新功能

    Annotations的新对象和新功能

    OCR Module 更新

    新增模块:ICR Module

    新增模块:OMR Module (Forms 处理)

    新增的公共图象对话框

    100余种图象处理功能

    DjVu® KDC和其他的新格式支持

    Medical Imaging 更新

    Multimedia 更新

    C++ Class Lib 更新

    COM Object 更新,包含新的.NET 示例

    相关包的破解地址:http://www.greatcracks.com/cracked_software/l4

    相关开发包介绍:

    LEADTOOLS Medical Imaging SDK

    LEADTOOLS Medical Imaging包含了一些精心挑选的、经过优化的特性,可以满足医疗成像应用程序开发的特殊需要,比如,完全的DICOM数据集支持,可以支持8-16位灰度级,以及12和16位的图像处理,窗位(Window Leveling)显示,还包含LUT处理。

    特征综述

    支持8、10、12、16灰度级和24位图像,包括JPEG(8、10、12、16位无损灰度级,8、12位有损灰度级,24位无损和有损色彩),JPEG2000(包括有损和无损8-16位灰度级图像和24位色彩)行程,无压缩,光学表示(单色1、单色2、调色板、RGB、ARGB、CMYK、YBR 全422、YBR全、YBR_RCT、YBR_ICT),以及单框架和多框架图像。

    完全支持DICOM 3(2003文件规范),包括所有标准的IOD类和形态(CR、CT、MR、NM、US、RF、SC、VL等),还包含VR’s。

    为DICOM的基本目录提供简单的执行操作和完全技术支持。只需要几行代码就可以使用高级COM对象来创建DICOMDIR。

    通过调用一个函数,可以将一种转移语法变为另一种转移语法。自动识别DICOM文件(Little-Endian/Big-Endian,隐藏/显示VR等等)。并具有高级和低级函数,可用于数据集的简单导航和操作(插入、删除、修改)。

    单框架或多框架的图像(压缩的或未压缩的)。

    对大量不同厂商的硬件支持。

    包含了可使用的源代码和可执行代码。

    对DICOM有4个不同的编程接口-API、COM、VCL、C++类库。支持DICOM2003标准中所有的VR’s,包括“其它浮动字符串”。

    具有高级和低级函数,可用于数据集的简单导航和操作(插入、删除、修改)。

    LEADTOOLS自动加入了项定界项和序列定界项以简化数据集的嵌套(VR of “SQ”)。

    易于对项进行顺序定位(FFFE,E000)。

    简化了重组处理(多重覆盖和曲线数据)。

    支持对单框架或多框架压缩或未压缩图像的像素数据的封装或本机编码。 
    DICOM LUT/Overlay/Palette支持。在LEADTOOLS Medical Imaging中,对于Modality

    LUT,VOI LUT,Palette色彩图像的高级支持意味着开发人员可以毫不费力地在一个应用程序中实现DICOM表示状态。LEADTOOLS还可以将Modality LUT应用于图像数据,以进一步简化图像处理和统计计算。

    DICOM注释对象支持。可以从数据集内存储/获取DICOM注释,并且将它们转换为LEAD注释对象,反之亦然。为了附加的统计计算和存储为DICOM表示状态,注释也可以被转换为Region of interest。
    Cookie剪切工具:可以从一个放射性图像扫描文件中提取出单独的薄片(对于识别一个扫描MRI或CT系列内的每个薄片很有帮助)。

    MRI大脑分析工具:可以用于计算胼胝体(大脑中部的白色物质,就像字母X)和脑球体之间的比率。

    LEADTOOLS Multimedia

    您可以使用LEADTOOLS Multimedia SDK创建具有专业水准的高品质的多媒体应用程序。该控件中加入了诸如捕获、播放和编辑等多媒体功能以及对最新的DirectShow过滤和许多多媒体文件格式的支持,即可以加载和转换多种文件格式(包括WAV、AVI、ASF、WMA、WMV、MPEG-1、OGG等等)。可以编程控制多媒体处理、压缩,视频和音频输入;还增加了摄像控制(亮度、对比度、缩放等等);以及更灵活的捕获选项等等更多功能。

    特征综述 About Feature

    多媒体捕获
    能够从WDM、本地DirectShow包括DV、Windows视频捕获设备中捕获视频图像,还可以控制DV设备等。

    多媒体播放
    能够播放所有DirectShow所支持的文件。可以支持DVD导航,还可以将播放设置保存到文件或二进制流中等等。

    多媒体转换
    利用控件包提供的功能,您的用户可以将多媒体文件在AVI,Windows Media content,WAVE和MPEG1 Audio(MP3)格式之间互相转换,还可以选择DV设备输出等等功能。

    多媒体文件格式
    支持大部分流行的多媒体格式(AVI、ASF、WMV、WAV、OGG、MPEG-2、MPG)。点击此处可以得到一个所支持格式的列表。

    多媒体压缩
    通过可用的DirectShow过滤器压缩多媒体文件(内存中进行)。(Windows Media)

    多媒体处理
    具有处理AVI、Windows Media content、WAVE和MPEG1Audio(MP3)格式或DirectShow过滤器捕获到的数据的能力。在电影回放、转换或被捕获时可以使用LEAD Video callback DirectShow过滤器中的200种像处理功能来处理电影。

    DirectShow过滤器
    LEADTOOLS Multimedia包含了一个多媒体过滤器包的测试版,这个多媒体过滤器包具有强大的多媒体处理功能。

    产品演示
    LEADTOOLS Multimedia具有一些演示程序,可以帮助您开发您的项目。其中有音频、视频检测demo,音频更换demo,Mediainfo demo等等。

    LEADTOOLS Raster Imaging SDK

    LEADTOOLS Raster Imaging SDK是为开发者提供的用于创建功能强大的图像应用程序工具;采用LEADTOOLS的色彩转换、显示、压缩(JPEGTIFFCCITT G4 以及LEADCMP属性)、图象处理、TWAIN扫描、特效(超过2000种)、图像格式支持(超过150种图像文件格式)、打印、Internet/intranet 图像、数据库图像、图像公共对话框和屏幕捕获等特性,使用它,由此为你节省大量的时间与费用。

    特征综述 About Feature

    文件格式支持
    采用工业标准和专有压缩技术,可同时支持150多种图像文件格式以及sub-格式的加载、保存和转换。另外,采用LEADTOOLS能添加更多的格式支持,例如采用LEADTOOLS PDF插件,即能实现对PDF文件的加载、保存和转换支持。

    压缩支持
    支持多种工业标准的压缩技术,包括JPEG、CCITT、LZW (使用于GIF及某些TIFF文件)、ZIPLIB (使用于PNG文件)、Huffman算法、RLE及紧缩位压缩算法(Packbits)。另外,采用LEADTOOLS JPEG2000 插件和 LEADTOOLS CMW 插件可添加JPEG2000 及先进的CMW压缩技术。

    TWAIN扫描支持
    TWAIN 驱动几乎包含在所有的扫描仪及其它图像采集设备中,同时随着最新的发展技术,TWAIN 也是性能良好与高可靠性驱动的最佳选择。当前LEADTOOLS 的光栅图像产品支持所有包括在TWAIN v1.9 规范中的功能。

    屏幕捕获
    具有强大的屏幕捕获功能,能从文件、菜单、窗口、不同形状的屏幕客户区域等捕获资源。屏幕捕获工具是极其有用的,特别是在文档编辑及需提供其它图像输入方式的时显得更为重要。

    数据库支持
    同时提供高端或低端的数据库支持,其中包括绑定VB数据控件功能、OLEDB 接口、ODBC 接口以及低端加载和保存图像到内存的功能。

    Internet 支持
    提供几种不同级别Internet支持,包括:可封装到CAB文件的对象、能在web服务器端构造的对象、从URL或存储器装载图像的功能、支持HTTP 和FTP的控件、解析并加载到web服务器端的文件控件,以及用来构造功能强大、通过TCP/IP发送远程过程调用的客户服务器应用程序控件。

    显示与显示效果
    对图像如何被显示进行完全地控制,包括缩放、展开、图像显示的区域控制以及超过2000种的特效效果。LEADTOOLS 甚至包含了一个平铺窗口,这样你能方便地显示图像概要及选用适合最终用户的卷起、平铺方案。

    打印支持
    由于能使用与显示图像同样的代码来进行打印,所以打印图像与显示图像同样容易。你能控制图像打印的尺寸和位置;另外,能结合Windows GDI函数同LEADTOOLS打印一起使用,提供在同一页上打印文本和多个图像的灵活性。

    图像处理
    超过200种图象处理功能,分为四个基本类别:过滤、变换、色彩转换及绘图。在LEADTOOLS中的大多数图像处理功能支持不同着重区域,允许图像的某一部份被处理。通过添加更多用于数字绘图的功能,LEAD在LEADTOOLS Raster Imaging Pro中提供了包含大量用于数字绘图功能,包括笔刷、形状、纹理的创建与使用以及更多。

    色彩转换
    为确保你能把图像从一种格式转换到另一种格式,或是在任何其它显示设备上显示图象,LEADTOOLS 包含了强大的色彩转换功能。该色彩转换功能包括:支持8 种以上色彩平滑过渡算法、多种调色板选项以及把图像数据从任何支持的每个像素所占用的位转换到其他支持的每个像素所占用的位功能。支持的数值有1-8位色或灰度、16位色、24 位色和32 位色。如果你需要12或16位灰度或48与64位色支持。

    图像公共对话框
    LEADTOOLS 图像公共对话框通过扩展Windows公共对话框以提供具体的图像处理功能,节省了大量的繁琐编程时间,同时能给最终用户提供一个一致的外观和感觉。这个公共对话框针对图像处理、变换及特效提供专业的图像公共对话框功能。

    LEADTOOLS Vector Imaging Pro

    LEADTOOLS Vector Imaging Pro控件包含了创建功能强大的,支持矢量和光栅图像格式的2-D3-D浏览器、编辑器、转换器的一切所需要求。通过创建这样的应用程序,您不需要安装或注册一些更昂贵的用于创建矢量文件的原始程序,您只需添加您所需要的功能。如果您在为矢量成像寻找具有最丰富特色的软件开发工具包时,LEADTOOLS Vector Imaging Pro也许是您最好的选择。

    特征综述 About Feature

    支持矢量图像格式
    矢量图像可以被加载、保存、转换和输出为光栅图像格式,包括CGM、DGN、DRW、DWF、DXF、EMF、WMF、PLT、Gerber、PCL、PCT、SVG、VWPG、CMX和SHP。

    支持原始对象
    支持原始对象,包括圆弧、位图、笔刷、照相机、圆、复制、椭圆、椭圆弧、字体、组、层、线、笔、饼、弦、Poly Draw、多边形、多边线、Poly Bezier、光栅、长方形、文本、顶点和Clipping对象。

    支持浏览和编辑
    具有低级和高级函数,可以控制矢量图像的浏览,包括缩放(统一的或围绕任何轴线)、移动镜头、旋转(围绕任何轴线)和抗失真。矢量图形可以以任何希望的方式编辑,包括添加、修改、删除和将对象复制到粘贴板或者复制到各个不同的矢量图形中。

    支持打印
    可以把矢量图形缩小到任何分辨率而不会使图形出现扭曲,这样就可以确保在打印时,图形细节不会丢失。

    支持矢量转换
    不需要创建文件的原始程序就可以将矢量文件转换为另一种格式。

    支持光栅图像
    矢量文件可以被转换为任何分辨率的光栅图像,并且可以被保存为LEADTOOLS Raster Imaging 产品支持的任何150种图像文件格式。

    LEADTOOLS 软件开发工具包也包括了常见的光栅成像特色包括图像处理(转换、过滤、绘制、Region of Internet),色彩转换,显示,特效(从2000多种效果中选出的),压缩,图像格式(导入/导出),打印,Internet/Intranet成像,数据库成像,成像对话框和屏幕捕获。

    LEADTOOLS现在还支持Unicode编码
    为了向大量的开发人员提供矢量成像功能,控件包提供了5个编程接口:低层次的API、C++类库,以及易于使用但功能强大的ActiveX、COM、VCL控件。LEADTOOLS Vector Imaging Pro带有示例源代码,适用于Visual Basic, C/C++, Visual C++ (MFC), C++ Builder, Visual J++, Visual FoxPro, Access, Delphi, and VB and JavaScript,并且支持Visual Studio 6.0数据库连接(Oracle, SQL, OLE DB, ODBC和JET)。

    LEADTOOLS Barcode Module

    LEADTOOLS Barcode Module产品允许程序员很容易地在应用软件中加入编码,这样就可以读写Linear1D)、DataMatrix (2D)PDF417(2D)QR编码的条形码——包括对41种不同子类型的支持。LEADTOOLS Barcode Modules还加入了LEADTOOLS文档和医学图像工具包。

    特征综述 About Feature

    Barcode Modules :
    设计Linear (1D), DataMatrix (2D), PDF 417 (2D)和QR Code (2D) 条形码样式

    可以在任何方向上读出多个条形码。

    可以将条形码写入任何超过150种图像文件格式或者写入任何服从窗口的打印机。

    利用2D条形码技术,每个条形码符号可用数以千计的字符来编码。

    可以从选定目标区域内读出或写入条形码。

    可以读出指定颜色的条形码。

    可以写入指定颜色的条形码。

    使LEADTOOLS的广泛的图像处理技术一体化,以便完全控制用户的条形码识别过程。

    下表列出了每个模块的特点:

    读取/写入1D Symbols条形码

    高级的/标准的

    自动条形码类型检测。

    从目标区域读出或者写入条形码。

    可以从不同的方向读出,比如从左到右,从右到上,对角线方向等等。

    读取倾斜的条形码符号。

    可以读出多个条形码符号。

    可以读出混合的条形码类型,并以x/y的形式来返回报告。

    可以写入条形码符号,条形码符号带有大小和位置参数。

    可以检验字符处理。

    读取/写入2D DataMatrix条形码
    包括差错检测码(ECC),能够修复被破坏的条形码符号。

    读出或者写入彩色和灰色的条形码。

    可以在一个条形码符号中存储多达2218个ASCII字符,还可以把符号串接起来,用多达33225个字符对其编码。

    (读取模块)可以读出条形码,条形码是独立于歪斜失真、方向和取向改变之外的。从目标区域读出条形码,条形码包含在任何支持的图像文件格式中(支持类型超过150种),并可从扫描仪或者数字照相机获取。

    (写入模块)可以写入任何支持的光栅格式(超过150种)到目标区域,也可以打印到任何支持Windows的打印机上。

    读出/写入2D PDF 417 条形码
    可以在一个条形码符号种存储多达1815个ASCII字符。

    包括了差错检测码(ECC),能够修复被破坏的条形码符号。

    (读取模块)可以读出条形码,条形码是独立于歪斜失真、方向和取向改变之外的。从目标区域读出条形码,条形码包含于任何支持的图像文件格式中(支持类型超过150种),并可从扫描仪或者数字照相机获取。

    (写入模块)可以写入任何支持的光栅格式(超过150种)到目标区域,也可以打印到任何支持Windows的打印机上。

    读出/写入2D QR Code Modules
    可以从ALPHA或者数字文本中创建QR编码的条形码符号。

    包含差错检测码(ECC),它可以排除可能出现的被破坏的读出数据。

    可以在一个条形码符号中存储多达2335个ASCII字符。

    可以使用差错检测码(ECC)来修复被破坏的条形码符号。

    可以读出独立于歪斜的、定位的、取向改变和反射之外的条形码。

    可以将QR编码条形码符号输出到任何支持的Windows打印机上。

    ADTOOLS Document Imaging SDK

    LEADTOOLS Document Imaging 是一套可以扫描多种语言文档的COM和VCL控件。它可以执行光学字符识别,并且将扫描出的文本以四十多种不同的格式输出,包括MS Word,MS Excel,Dbase和WordPerfect等等。当它用于格式识别和处理应用时,可以加快光符识别处理速度。

    注释
    本产品具有强大的注释功能,可以添加文本、高亮、附注、音频、椭圆、圆、方形、按钮、线条、箭头、长方形、多边形、修订(中断信息)、热点、手写字、指针、图像、图章、标尺和超级链接,以上所有对于文档、色彩和灰度图像都具有多层安全特性。文档成像(Document Imaging)和文档成像套装(Document Imaging Suite)产品都具有此注释功能。

    显示,处理以及内存优化
    本产品不仅包含了光栅成像产品的所有显示功能,还拥有被称为双色缩放比例的专业化显示选项,此功能能够大大的提高成像图像的质量以及屏幕上黑白图像的可读性。

    图像获取 – TWAIN捕获
    TWAIN驱动是几乎所有扫描器和其它图像获取设备的标准,再加上技术的进一步完善,因此我们的LEADTOOLS Fast TWAIN产品绝对是您在性能和可靠性方面的最佳选择。目前LEADTOOLS 文档成像(LEADTOOLS Document Imaging)产品支持TWAIN 1.9规范中的所有功能。

    图像增强功能
    扫描和传真过程中,噪声和失真不可避免,而它们会导致光符字符识别的精度下降并影响人类阅读。要克服这些缺点,用户只需使用LEADTOOLS文档成像产品中名为Doc-Clean的功能,此功能可以消除成像图像中的噪声、边界、线条和装订孔,平滑文本,反转白色文本为黑色文本,还包含可延伸的倾斜图像(抗扭斜),粗化线条和文本(膨胀)以及腐蚀过厚的文本的其它功能(腐蚀)。

    专用存储和压缩功能
    Mixed Raster Content(MRC)使用一种技术将图像划分为图像和文本,然后使用一种适合于此类型图像的压缩技术来获取最高的压缩率以及最佳的图像质量。

    光学字符识别(OCR)
    光学字符识别功能能够将图像转换成编码形式的字符串,或将其内容以各种文档、数据库以及表单的格式保存(更多有关内容,请参考LEADTOOLS OCR功能)。文档成像套装(Document Imaging Suite)产品包含有此功能,如果您使用的是文档成像(Document Imaging)产品,则可以购买一个OCR插件来获取此功能。

    条形码
    条形码应用于文档成像领域已有多年的历史,它主要用来帮助识别文档,能够包含文档信息以及用于其它用途的各种信息。鉴于条形码在文档成像应用程序中的强大功能,LEAD公司推出了多种强大的条形码扩展功能,您可以购买这些功能来满足您的应用程序的特定需求。

    全面成像特征功能
    为使LEADTOOLS图像成像系列产品成为用途最广泛和最强大的图像成像产品,LEAD公司开发了全面的(双色、灰度以及彩色)成像特征功能包括图像处理(变换、过滤、绘制),颜色转换、显示、特效(精选自两千多种特效),压缩、(导入/导出的)图像格式,打印、国际互联网/企业内部互联网成像、数据库成像、成像通用对话框以及屏幕抓拍等等。

    ImageStone

    ImageStone是一套功能强大的C++图像处理库,它可以在多个平台之间移植。  
      功能包括:读写图像文件(JPG,GIF,PNG,TIFF,TGA...),显示,柱状图分析,undo/redo支持,超过100种预定义的特效等。  
    下载地址:http://www.codeguru.com/cpp/g-m/bitmap/viewers/article.php/c12577/
      
      里面有全部的源码和详细的帮助文档加9个例子程序,其中example  008是一个比较完善的图像处理程序。
    Introduction

    ImageStone is a powerful C++ class library for image manipulation. It is written in pure C++ and is easy to port. Its features include load/save (supports BMP, GIF, JPG, PNG, TIF, ICO, TGA, PCX, PSD...), display, histogram, undo/redo, and image transformation with over 100 predefined effects.

    License

    ImageStone is free. You can use the code however you want (free or commercial), as long as you don't claim it as your own. (If you use it in your product, I hope I could be notified.)

    Using ImageStone

    It's extremely easy. All you need to do is add #include "ImageStone.h" at the beginning of your source code. If you are using ImageStone in a MFC project, just add this include line at the end of the StdAfx.h file.

    The most basic and most important class is FCObjImage. Learn how to use it.

    ... load/save image file under any OS

    // for Windows : ImageStone uses GDI+ to load/save image,
    //               Jpg/Png/Gif/Bmp/Tga/Tif be supported
    // for Linux : Only Bmp/Tga are supported, but you can set
    //             FreeImage handler to support more.
    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    if (!img.IsValidImage())
    {
    assert(false) ;
    returnfalse ;
    }
    
    
    // print image's information : width, height, bit per pixel
    printf ("image's width : %d",  img.Width()) ;
    printf ("image's height : %d", img.Height()) ;
    printf ("image's bpp : %d",    img.ColorBits()) ;
    
    
    // Load/Save function determine image's format by file's ext name
    // save image as jpeg file, its quality set 90 (ranges from 1 to 99)
    img.Save ("save.jpg", 90) ;
    img.Save ("save.png") ;
    img.Save ("save.tif") ;
    
    
    // Another way to set quality
    FCImageProperty   prop ;
    prop.SetPropertyValue (IMAGE_TAG_JPEG_QUALITY, "90") ;
    img.Save ("save.jpg", prop) ;

    ... load image from memory under any OS

    // Load image into memory
    char* p = 0 ;
    intn = 0 ;
    FCOXOHelper::LoadFileToBuffer ("test.jpg", p, n) ;
    
    
    FCObjImage   img ;
    img.Load (p, n, IMG_JPG) ;
    
    
    delete[] p ;
    
    
    // this line demonstrates how to determine the image's format by
    // the file's ext name
    IMAGE_TYPE  t = FCObjImage::GetImageHandleFactory()->
    QueryImageFileType("test.jpg");

    ... load image from DIB stream under any OS

    // Load image into memory
    char* p = 0 ;
    intn = 0 ;
    FCOXOHelper::LoadFileToBuffer ("test.bmp", p, n) ;
    p += sizeof(BITMAPFILEHEADER) ;
    
    
    // now p points to a DIB stream
    FCObjImage   img ;
    img.LoadDIBStream (p, n) ;
    
    
    delete[] p ;

    ... load image from a resource under Windows

    // Load image from local exe file
    FCObjImage   img ;
    FCWin32::LoadImageRes (img, MAKEINTRESOURCE(nID), TEXT("JPG"),
    IMG_JPG) ;
    
    
    // Load image from DLL's resource
    HMODULE   hDll = LoadLibrary (TEXT("ResDll.dll")) ;
    FCWin32::LoadImageRes (img, MAKEINTRESOURCE(nID), TEXT("JPG"),
    IMG_JPG, hDll) ;
    
    
    // Load image from standard BITMAP resource
    FCWin32::LoadImageBitmapRes (img, MAKEINTRESOURCE(nID)) ;

    ... load/save image via FreeImage library

    // change to FreeImage library to load/save image
    // for more detail, refer to example 005
    FCObjImage::SetImageHandleFactory (new FCImageHandleFactory_FreeImage) ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    
    
    // change to GDI+ load/save image
    FCObjImage::SetImageHandleFactory (new FCImageHandleFactory_Gdiplus) ;
    img.Load ("test.jpg") ;

    ... combine ImageHandleFactory

    // use FreeImage to load/save PSD/PCX image
    class CMyImageFactory : public FCImageHandleFactory
    {
    protected:
    virtual FCImageHandleBase* CreateImageHandle (IMAGE_TYPE imgType)
    {
    switch (imgType)
    {
    case IMG_BMP : returnnew FCImageHandle_Bmp ;
    case IMG_TGA : returnnew FCImageHandle_Tga ;
    case IMG_JPG : returnnew FCImageHandle_Gdiplus ;
    case IMG_GIF : returnnew FCImageHandle_Gdiplus ;
    case IMG_TIF : returnnew FCImageHandle_Gdiplus ;
    case IMG_PNG : returnnew FCImageHandle_Gdiplus ;
    case IMG_PCX : returnnew FCImageHandle_FreeImage ;
    case IMG_PSD : returnnew FCImageHandle_FreeImage ;
    }
    return 0 ;
    }
    // protected avoid user delete object.
    virtual ~CMyImageFactory() {}
    };
    
    
    // use our custom factory to read/write image
    FCObjImage::SetImageHandleFactory (new CMyImageFactory) ;
    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;

    ... load multi-frame GIF

    FCObjMultiFrame   img ;
    img.Load ("test.gif") ;
    img.GetFrame(0)->Save ("001.jpg") ;
    img.GetFrame(1)->Save ("001.jpg") ;
    ...

    ... Load a jpeg's EXIF information

    FCObjImage        img ;
    FCImageProperty   prop ;
    img.Load ("test.jpg", &prop) ;
    
    
    // get camera's ISO speed
    std::stringm = prop.QueryPropertyValue (IMAGE_TAG_EXIF_ISOSpeed) ;
    // get camera's equip model
    std::stringn = prop.QueryPropertyValue (IMAGE_TAG_EquipModel) ;

    ... draw image object under Windows

    FCObjImage   img ;
    // capture current screen
    RECT         rc = {0, 0, GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN),
                 GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN)} ;
    FCWin32::CaptureScreen (img, rc) ;
    
    
    // Draw image (no stretch) where top-left at (0,0) of hdc
    FCWin32::DrawImage (img, hdc, 0, 0) ;
    
    
    // Stretch image on region of hdc
    RECT     rcOnDC = {100, 100, 200, 200} ;
    FCWin32::DrawImage (img, hdc, rcOnDC) ;
    
    
    // Stretch image on central of hdc's region and keep image's aspect
    FCWin32::DrawImageAspect (img, hdc, rcOnDC) ;
    
    
    // Stretch region of image on region of hdc
    RECT     rcImg = {20, 20, 50, 50} ;
    FCWin32::DrawImage (img, hdc, rcOnDC, rcImg) ;

    ... copy/paste image to/from Clipboard

    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    
    
    // copy image to Clipboard
    FCWin32::CopyToClipboard (img) ;
    
    
    // get image on Clipboard
    FCWin32::GetClipboardImage (img) ;

    ... convert between GDI HBITMAP and FCObjImage

    // create HBITMAP from FCObjImage object
    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    HBITMAP   h = FCWin32::CreateDDBHandle (img) ;
    
    
    // create FCObjImage object from HBITMAP
    FCWin32::CreateImageFromDDB (h, img) ;

    ... convert between GDI+ bitmap and FCObjImage

    // create GDI+ Bitmap from FCObjImage object
    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    Gdiplus::Bitmap   * pBmp = FCWin32::GDIPlus_CreateBitmap(img) ;
    delete pBmp ;
    
    
    // create FCObjImage object from GDI+ Bitmap
    FCWin32::GDIPlus_LoadBitmap (*pBmp, img) ;

    ... process image

    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    
    
    // resize (smooth) image
    img.Stretch (nWidth, nHeight) ;
    img.Stretch_Smooth (nWidth, nHeight) ;
    
    
    // Use SinglePixelProcessProc interface to process image.
    // There are over 100 pre-implemented effects;
    // please refer to class derived from FCInterface_PixelProcess
    FCPixelRotate   aCmd (37) ;
    img.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;
    
    
    FCPixelBrightness   aCmd (150) ;    // 150%
    img.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;
    
    
    FCPixelMosaic   aCmd(5) ;
    img.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;
    
    
    FCPixelOilPaint   aCmd (3) ;
    img.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;

    ... custom image processing

    // our processor : change pixel's RGB value
    class CMyPixelProcessor : public FCSinglePixelProcessBase
    {
    public:
    CMyPixelProcessor (int nR, int nG, int nB) : m_R(nR), m_G(nG),
    m_B(nB) {}
    private:
    virtualvoid ProcessPixel (FCObjImage* pImg, int x, int y,
    BYTE* pPixel)
    {
    PCL_B(pPixel) = FClamp0255 (PCL_B(pPixel) + m_B) ;
    PCL_G(pPixel) = FClamp0255 (PCL_G(pPixel) + m_G) ;
    PCL_R(pPixel) = FClamp0255 (PCL_R(pPixel) + m_R) ;
    }
    intm_R, m_G, m_B ;
    };
    
    
    // this class has the same function to upper class,
    // but implements other class
    class CMyImageProcessor : public FCPixelWholeImageBase
    {
    public:
    CMyPixelProcessor (int nR, int nG, int nB) : m_R(nR), m_G(nG),
    m_B(nB) {}
    private:
    virtualvoid ProcessWholeImage (FCObjImage* pImg,
    FCObjProgress* pProgress)
    {
    for (int y=0 ; y < pImg->Height() ; y++)
    {
    for (int x=0 ; x < pImg->Width() ; x++)
    {
    BYTE   * p = pImg->GetBits(x,y) ;
    PCL_B(p)   = FClamp0255 (PCL_B(p) + m_B) ;
    PCL_G(p)   = FClamp0255 (PCL_G(p) + m_G) ;
    PCL_R(p)   = FClamp0255 (PCL_R(p) + m_R) ;
    }
    if (pProgress)
    pProgress->SetProgress (100 * y / pImg->Height()) ;
    }
    }
    intm_R, m_G, m_B ;
    };
    
    
    // use our custom processor
    FCObjImage   img ;
    img.Load ("test.jpg") ;
    
    
    CMyPixelProcessor   aCmd (20, 20, 20) ;
    img.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;
    
    
    CMyImageProcessor   aCmd (20, 20, 20) ;
    img.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;

    ... add text on image

    FCObjImage   img ;
    img.Load ("c://test.jpg") ;
    
    
    // now we create text layer
    FCObjTextLayer   imgT ;
    PACK_TextLayer   tp ;
    tp.m_bAddShadow   = false ;
    tp.m_bAntiAliased = true ;
    tp.m_bBold        = true ;
    tp.m_bItalic      = true ;
    tp.m_crFont       = PCL_RGBA(0,0,255) ;
    tp.m_nFontSize    = 128 ;
    tp.m_strFace      = "Arial" ;
    tp.m_strText      = "Hello" ;
    FCWin32::CreateTextLayer_GDIPlus (imgT, tp) ;
    
    
    // Now we have created a text image. Additionaly,
    // we can add some affect to it, such as gradient color
    POINT                 pt1={0,0}, pt2={0,50} ;
    FCPixelGradientLine   aCmd (pt1, pt2, PCL_RGBA(0,0,255),
    FCColor::crWhite()) ;
    imgT.SinglePixelProcessProc (aCmd) ;
    
    
    // blend text layer on image
    RECT   rc = {0, 0, imgT.Width(), imgT.Height()} ;
    img.AlphaBlend (imgT, rc, rc, 100) ;

    GIMP

    The GIMP是一个免费的、分布式的图片润饰、图象制作和处理软件,内含几乎所有图象处理所需的功能,号称Linux下的PhotoShop。GIMP在Linux系统推出时就风靡了许多绘图爱好者的喜爱,它的接口相当轻巧,但其功能却不输于专业的绘图软件;它提供了各种的影像处理工具、滤镜,还有许多的组件模块,对于要制作一个又酷又炫的网页按钮或网站Logo来说是一个非常方便好用的绘图软件,因为它也提供了许多的组件模块,你只要稍加修改一下,便可制作出一个属于你的网页按钮或网站Logo。 如今推出了For Windows版本,还不赶快试试... 注:需要安装GTK+环境包才能正常安装.

    下载地址:http://dlc2.pconline.com.cn/filedown.jsp?dlid=10351&linkid=6361451

    CxImage

    CxImage类库是一个优秀的图像操作类库。它可以快捷地存取、显示、转换各种图像。有的读者可能说,有那么多优秀的图形库,如OpenIL,FreeImage,PaintLib等等,它们可谓是功能强大,齐全,没必要用其它的类库。但我要说,这些类库基本上没有免费的,使用这些类库,你要被这样那样的许可协议所束缚。在这点上,CxImage类库是完全免费的。另外,在使用上述类库时,你会遇到重重麻烦。因为它们大部分是平台无关的,且用C语言写成,有的还夹杂着基本的C++ wrapper和成堆德编译选项的声明需要你去处理。而CxImage类库在这方面做得很好。还有让我最看好的,就是作者完全公开了源代码。相对于那些封装好的图形库和GDI+来说,这一点使我们可以进一步学习各种编解码技术,而不再浮于各种技术的表面。如果想下载CxImage,可以http://www.codeproject.com上下载。 CxImage类库的结构:

    一个CxImage对象是一个扩展了的位图。作者只是在位图结构上添加了一些起存储信息作用的成员变量。一个CxImage对象(同时)也是一组层。每个层只有在需要时才会分配相应的缓冲区。CxImage::pDib代表着背景图像,CxImage::pAlpha代表着透明层,CxImage::pSelection代表着被选中的层,被用来创建图像处理时让用户感兴趣的区域。在这三个特殊层面的基础上,你可以增加一些额外的层,这些层可以存储在CxImage::pLayers中。一般说来,层是一个完整的CxImage对象。因此,你可以构造很复杂的嵌套层。下面是CxImage的一些成员变量:

    class CxImage
    {
    ...
    protected:
    void* pDib;            //包含文件头,调色板等等
    BITMAPINFOHEADER head; //标准的文件头(位图)
    CXIMAGEINFO info;      //扩展了的信息
    BYTE* pSelection;      //用户选中的区域
    BYTE* pAlpha;          //alpha通道
    CxImage** pLayers;     //通用层
    }
    typedef struct tagCxImageInfo {
    DWORD   dwEffWidth;       //DWORD 扫描线宽
    BYTE*   pImage;           //图像位数
    void*   pGhost;           //if this is a ghost, pGhost point to the body
    DWORD   dwType;           //原图像的格式
    char    szLastError[256]; //出错信息
    long    nProgress;        //监视循环的次数
    long    nEscape;          //跳出标志
    long    nBkgndIndex;      //GIF, PNG, MNG格式使用
    RGBQUAD nBkgndColor;      //RGB三原色透明度
    BYTE    nQuality;         //JPEG格式使用
    long    nFrame;           //TIF, GIF, MNG使用 :实际的帧数
    long    nNumFrames;       //TIF, GIF, MNG使用 :帧总数
    DWORD   dwFrameDelay;     //GIF, MNG使用
    long    xDPI;             //水平分辨率
    long    yDPI;             //垂直分辨率
    RECT    rSelectionBox;    //选中的矩形区
    BYTE    nAlphaMax;        //阴影的最大不透明度
    bool    bAlphaPaletteEnabled;  //如果调色板中有Alpha通道则为真
    bool    bEnabled;         //打开绘图函数
    long    xOffset;
    long    yOffset;
    DWORD   dwEncodeOption;   //一些编码选项
    RGBQUAD last_c;           //一些优化选项
    BYTE    last_c_index;
    bool    last_c_isvalid;
    long    nNumLayers;
    DWORD   dwFlags;
    } CXIMAGEINFO;
    要在picture box中显示一个png格式的文件,只需:
    CxImage image("myfile.png", CXIMAGE_FORMAT_PNG);
    HBITMAP m_bitmap = image.MakeBitmap(m_picture.GetDC()->m_hDC);
    m_picture.SetBitmap(m_bitmap);
    其它格式则类推。
    Examples: how to ...
    ... convert from a format to another
    CxImage  image;
    // bmp -> jpg
    image.Load("image.bmp", CXIMAGE_FORMAT_BMP);
    if (image.IsValid()){
    if(!image.IsGrayScale()) image.IncreaseBpp(24);
    image.SetJpegQuality(99);
    image.Save("image.jpg",CXIMAGE_FORMAT_JPG);
    }
    // png -> tif
    image.Load("image.png", CXIMAGE_FORMAT_PNG);
    if (image.IsValid()){
    image.Save("image.tif",CXIMAGE_FORMAT_TIF);
    }
    ... load an image resource
    //Load the resource IDR_PNG1 from the PNG resource type
    CxImage* newImage = new CxImage();
    newImage->LoadResource(FindResource(NULL,MAKEINTRESOURCE(IDR_PNG1),
    "PNG"),CXIMAGE_FORMAT_PNG);
    or//Load the resource IDR_JPG1 from DLL
    CxImage* newImage = new CxImage();
    HINSTANCE hdll=LoadLibrary("imagelib.dll");
    if (hdll){
    HRSRC hres=FindResource(hdll,MAKEINTRESOURCE(IDR_JPG1),"JPG");
    newImage->LoadResource(hres,CXIMAGE_FORMAT_JPG,hdll);
    FreeLibrary(hdll);
    }
    or//Load a bitmap resource;
    HBITMAP bitmap = ::LoadBitmap(AfxGetInstanceHandle(),
    MAKEINTRESOURCE(IDB_BITMAP1)));
    CxImage *newImage = new CxImage();
    newImage->CreateFromHBITMAP(bitmap);
    ... decode an image from memory
    CxImage image((BYTE*)buffer,size,image_type);
    orCxMemFile memfile((BYTE*)buffer,size);
    CxImage image(&memfile,image_type);
    orCxMemFile memfile((BYTE*)buffer,size);
    CxImage* image = new CxImage();
    image->Decode(&memfile,type);
    ... encode an image in memory
    long size=0;
    BYTE* buffer=0;
    image.Encode(buffer,size,image_type);
    ...
    free(buffer);
    orCxMemFile memfile;
    memfile.Open();
    image.Encode(&memfile,image_type);
    BYTE* buffer = memfile.GetBuffer();
    long size = memfile.Size();
    ...
    free(buffer);
    ... create a multipage TIFF
    CxImage *pimage[3];
    pimage[0]=&image1;
    pimage[1]=&image2;
    pimage[2]=&image3;
    FILE* hFile;
    hFile = fopen("multipage.tif","w+b");
    CxImageTIF multiimage;
    multiimage.Encode(hFile,pimage,3);
    fclose(hFile);
    orFILE* hFile;
    hFile = fopen("c://multi.tif","w+b");
    CxImageTIF image;
    image.Load("c://1.tif",CXIMAGE_FORMAT_TIF);
    image.Encode(hFile,true);
    image.Load("c://2.bmp",CXIMAGE_FORMAT_BMP);
    image.Encode(hFile,true);
    image.Load("c://3.png",CXIMAGE_FORMAT_PNG);
    image.Encode(hFile);
    fclose(hFile);
    ... copy/paste an image
    //copy
    HANDLE hDIB = image->CopyToHandle();
    if (::OpenClipboard(AfxGetApp()->m_pMainWnd->GetSafeHwnd())) {
    if(::EmptyClipboard()) {
    if (::SetClipboardData(CF_DIB,hDIB) == NULL ) {
    AfxMessageBox( "Unable to set Clipboard data" );
    }    }    }
    CloseClipboard();
    //paste
    HANDLE hBitmap=NULL;
    CxImage *newima = new CxImage();
    if (OpenClipboard()) hBitmap=GetClipboardData(CF_DIB);
    if (hBitmap) newima->CreateFromHANDLE(hBitmap);
    CloseClipboard();

    需要大家注意的是:整个CxImage类库非常大。如果你只需要能处理其中的几种格式,你可以在主要的头文件ximage.h中找到一些开关选项来关闭一些图像库。JPG、PNG、TIFF中的每一个库,都会向最终程序增加约100KB的内容。而CxImage类库压缩后只有约60KB。所以,你需要谨慎挑选一些你真正需要的类库。作者提供的示例工程在编译后,你会发现如下一些文件: ·CxImage : cximage.lib - static library ·CxImageCrtDll : cximagecrt.dll - DLL not using mfc ·CxImageMfcDll : cximage.dll - DLL using mfc ·Demo : demo.exe - program linked with cximage.lib and the C libraries ·DemoDll : demodll.exe - program linked with cximagecrt.dll ·j2k,jasper,jbig,jpeg,png,tiff,zlib : static C libraries 构建这些工程需要耗费几分钟的时间(中间文件可达60MB)。下面则是使用CxImage类库前必须设置的一些参数:

    Project Settings
    |- C/C++
    |   |- Code Generation
    |   |   |- Use run-time library : Multithreaded DLL (must be the same for
    |   |   |  all the linked libraries)
    |   |   |- Struct member alignment : must be the same for all the linked
    |   |   |  libraries
    |   |- Precompiled headers : not using precompiled headers
    |   |- Preprocessor
    |       |- Additional Include Directories:  ../cximage
    |- Link
    |- General
    |- Object/library modules: ../png/Debug/png.lib
    ../jpeg/Debug/jpeg.lib
    ../zlib/Debug/zlib.lib
    ../tiff/Debug/tiff.lib
    ../cximage/Debug/cximage.lib  ..
    展开全文
  • 图像处理库-Mikolajczyk图像库.bark.bikes.boat.graf.leuven.trees.ubc.wall 下载:https://download.csdn.net/download/ykwjt/11180822

    图像处理库-Mikolajczyk图像库.bark.bikes.boat.graf.leuven.trees.ubc.wall
    下载:https://download.csdn.net/download/ykwjt/11180822

    展开全文
  • 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高...

     

    本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库

    当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后将其用于某些方面。

    图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作(如裁剪、翻转、旋转等),图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别等。 Python之成为图像处理任务的最佳选择,是因为这一科学编程语言日益普及,并且其自身免费提供许多最先进的图像处理工具。

    让我们看一下用于图像处理任务的一些常用Python库。

    1. scikit Image

    scikit-image是一个基于numpy数组的开源Python包。 它实现了用于研究、教育和工业应用的算法和实用程序。 即使是对于那些刚接触Python的人,它也是一个相当简单的库。 此库代码质量非常高并已经过同行评审,是由一个活跃的志愿者社区编写的。

    使用说明文档:

    https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html

    用法举例:图像过滤、模版匹配

    可使用“skimage”来导入该库。大多数功能都能在子模块中找到。 

    import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline

    from skimage import data,filters

    image = data.coins()# ... or any other NumPy array!

    edges = filters.sobel(image)

    plt.imshow(edges, cmap='gray')

     

    模版匹配(使用match_template函数)

     

    gallery上还有更多例子。

    https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/

    2. Numpy

    Numpy是Python编程的核心库之一,支持数组结构。 图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。 因此,通过使用基本的NumPy操作——例如切片、脱敏和花式索引,可以修改图像的像素值。 可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示。

    使用说明文档:

    http://www.numpy.org/

    用法举例:使用Numpy来对图像进行脱敏处理

    import numpy as np

    from skimage import data

    import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline

    image = data.camera()type(image)numpy.ndarray #Image is a numpy array

    mask = image < 87

    image[mask]=255

    plt.imshow(image, cmap='gray')

    3. Scipy

    scipy是Python的另一个核心科学模块,就像Numpy一样,可用于基本的图像处理和处理任务。值得一提的是,子模块scipy.ndimage提供了在n维NumPy数组上运行的函数。 该软件包目前包括线性和非线性滤波、二进制形态、B样条插值和对象测量等功能。

    使用说明文档:

    https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution

    用法举例:使用SciPy的高斯滤波器对图像进行模糊处理

    from scipy import misc,ndimage

    face = misc.face()

    blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3)

    very_blurred = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=5)#Results

    plt.imshow()

     

    4. PIL/ Pillow

    PIL (Python Imaging Library)是一个免费的Python编程语言库,它增加了对打开、处理和保存许多不同图像文件格式的支持。 然而,它的发展停滞不前,其最后一次更新还是在2009年。幸运的是, PIL有一个正处于积极开发阶段的分支Pillow,它非常易于安装。Pillow能在所有主要操作系统上运行并支持Python 3。该库包含基本的图像处理功能,包括点操作、使用一组内置卷积内核进行过滤以及颜色空间转换。

    使用说明文档:

    https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html

    用法举例:使用ImageFilter增强Pillow中的图像

    from PIL import Image, ImageFilter#Read image

    im = Image.open( 'image.jpg' )#Display image

    im.show()

    from PIL import ImageEnhance

    enh = ImageEnhance.Contrast(im)

    enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")

    5. OpenCV-Python

    OpenCV( 开源计算机视觉库,Open Source Computer Vision Library)是计算机视觉应用中使用最广泛的库之一。OpenCV-Python是OpenCV的python API。 OpenCV-Python不仅速度快(因为后台由用C / C ++编写的代码组成),也易于编码和部署(由于前端的Python包装器)。 这使其成为执行计算密集型计算机视觉程序的绝佳选择。

    使用说明文档:

    https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials

    用法举例:使用Pyramids创建一个名为'Orapple'的新水果的功能

     

    6. SimpleCV

    SimpleCV也是用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。 通过它可以访问如OpenCV等高性能的计算机视觉库,而无需首先了解位深度、文件格式或色彩空间等。学习难度远远小于OpenCV,并且正如他们的标语所说,“ 它使计算机视觉变得简单 ”。支持SimpleCV的一些观点是:

    即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试

    摄像机、视频文件、图像和视频流都可以交互操作

    使用说明文档:

    https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/

    用法举例

     

    7. Mahotas

    Mahotas是另一个用于Python的计算机视觉和图像处理库。 它包含传统的图像处理功能(如滤波和形态学操作)以及用于特征计算的更现代的计算机视觉功能(包括兴趣点检测和局部描述符)。 该接口使用Python,适用于快速开发,但算法是用C ++实现的,并且针对速度进行了优化。Mahotas库运行很快,它的代码很简单,(对其它库的)依赖性也很小。 建议阅读他们的官方文档以了解更多内容。

    使用说明文档:

    https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html

    用法举例

    Mahotas库使用简单的代码来完成工作。 对于“ 寻找Wally ”的问题,Mahotas完成的得很好,而且代码量非常小。

    8. SimpleITK

    ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一个开源的跨平台系统,为开发人员提供了一整套用于图像分析的软件工具。 其中, SimpleITK是一个建立在ITK之上的简化层,旨在促进其在快速原型设计、教育以及脚本语言中的使用。SimpleITK是一个包含大量组件的图像分析工具包,支持一般的过滤操作、图像分割和配准。 SimpleITK本身是用C++编写的,但可用于包括Python在内的大量编程语言。

    使用说明文档:

    https://github.com/hhatto/pgmagick

    这里有大量说明了如何使用SimpleITK进行教育和研究活动的Jupyter notebook。notebook中演示了如何使用SimpleITK进行使用Python和R编程语言的交互式图像分析。

    用法举例

    下面的动画是使用SimpleITK和Python创建的可视化的严格CT / MR配准过程。

     

    9. pgmagick

    pgmagick是GraphicsMagick库基于Python的包装器。GraphicsMagick 图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了强大而高效的工具和库集合,支持超过88种主要格式图像的读取、写入和操作,包括DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF等重要格式。

    使用说明文档:

    https://github.com/hhatto/pgmagick

    用法举例:图片缩放、边缘提取

     

    图片缩放

     

    边缘提取

    10. Pycairo

    Pycairo是图形库cairo的一组python绑定。 Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。 矢量图形很有趣,因为它们在调整大小或进行变换时不会降低清晰度。Pycairo库可以从Python调用cairo命令。

    使用说明文档:

    https://github.com/pygobject/pycairo

    用法:Pycairo可以绘制线条、基本形状和径向渐变

     

    以上就是一些免费的优秀图像处理Python库。有些很知名,你可能已经知道或者用过,有些可能对你来说还是新的。那正好现在就上手操作一下,试一试吧

    展开全文
  • 欢迎大家关注微信公众号:baihuaML,白话机器学习。 码字不易,如转载请私信我!! 在这里,我们一起分享AI的故事。...在使用python进行编程时,涉及到多个不同的图像处理库的选择,今天我们简单聊一聊...
  • 而Python环境下的图像处理库种类较多,无论是精度,速度等方面都有不同的差异,这里予以总结。 Python环境下,相关的包有: Numpy:主要作为图像数据的中转 Skimage:速度较慢,主要是caffe测试的时候默认的...
  • PIL(Python Image Library)图像处理库,是python中最常用的图像处理库,目前的版本是1.17。该库提供了基本的图像处理功能,例如改变图像改变大小、格式转换、色场空间转换、图像增强、直方图处理、生成二维码、插值...
  • python图像处理 (一).PIL图像处理库学习① 1、自定义创建图片 PIL除了可以从文件中打开一张图片,我们也可以创建一张图片 Image.new(mode,size) ⇒ image Image.new(mode, size,color) ⇒ image 创建具有给定...
  • Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。   1)使用 Image 类  PIL最...
  • 、Linux 和Mac OS X )的,支持20 多种图像类型的(如BMP 、JPEG 、GIF 、PNG 、TIFF 等)图像处理库。其最大优点就是采用插件驱动型架构,具有快速、灵活、简单易用的特点,得到了广泛使用。 FreeImage 的主要...
  • 常见图像处理库(fastVCV、openCV for Android)
  • 图像处理库PIL与OpenCV

    2018-12-10 21:22:08
    Python图像处理库PIL的基本概念 from PIL import Image PIL中所涉及的基本概念有如下几个: 通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和...
  • 本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。 对于彩色图像,不管其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,在PIL中,使用Image模块的open()函数打开后,返回的图像对象的模式都是“RGB”...
  • JAVA 图像处理库 Thumbnails 目录 1、加载图片源 2、缩放 3、质量压缩 4、剪裁 5、根据宽度来缩放 6、根据高度来缩放 7、在调整尺寸时保持比例 8、根据宽度和高度...
  • CxImage是一款免费的、开源的、功能强大的图形处理库。跨平台,支持windows、linux等;支持BMP、GIF、ICO、TGA、JPEG、PCX、PNG、TIFF、MNG、RAS等多种图像格式;支持格式转换、图像处理、几何变换等;最重要的是...
  • 1.对OpenCV的印象:功能十分的强大,而且支持目前先进的图像处理技术,体系十分完善,操作手册很详细,手册首先给大家补计算机视觉的知识,几乎涵盖了近10年内的主流算法;然后将图像格式和矩阵运算,然后将各个...
  • 图形图像处理库大全

    2014-10-29 15:15:41
    Google三维API O3D  O3D 是一个开源的 Web API 用来在浏览器上创建界面丰富的交互式的 3D 应用程序。这是一种基于网页的可控3D标准。此格式期望真正的基于浏览器,独立于操作系统之外,并且支持主流的3D显卡,...
  • Python图像处理库介绍

    2014-03-25 11:37:13
    Python图像处理库: 一:PIL PythonWare公司提供了免费的图像处理工具包 PIL(Python Image Library),该软件包提供了基本的图像处理功能,如:改变图像大小,旋转图像,图像格式转换,色场空间转换,图像增强,...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 183,347
精华内容 73,338
关键字:

图像处理 库