Limage發布第一個版本的共享庫啦！

親們，Limage自誕生以來，終於發布了第一個版本的共享庫啦！哈哈哈……

第一個版本的名稱是Limage.so.1.0,包含CDIP類。共享庫和頭文件我已經上傳到了百度網盤，鏈接: https://pan.baidu.com/s/1nwnZXcH密碼: pd9f。

今天，小編就來給親們展示一下Limage的使用效果。先請親們瀏覽一下CDIP.h文件：

CDIP類中運用了部分OpenCV中的函數。在Linux系統下安裝OpenCV的方法親們可以參見小編的上一篇文章《如何在Ubuntu17.10下安裝OpenCV3.4.0》。現CDIP類中共有9個變數，21個函數。分別介紹如下：

（1）.變數：

imgH：圖像的高度，以像素為單位。

imgW：圖像的寬度，以像素為單位。

actW：圖像的實際寬度，以像素為單位。和imgW不一樣，actW是4的倍數，這一點在生成灰度圖的時候會很有用。

imgDepth：圖像像素的位深度。支持IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F和IPL_DEPTH_64F。

imgChannel：圖像的通道數。大多數支持1、2、3或者4通道。

imgSize：圖像的數據大小，以位元組為單位。

imgWidthStep：圖像一行的數據大小，以位元組為單位，是4的倍數。

puc_imgData：指向圖像的像素數據。

pImg_src：IplImage結構體指針。

以一幅imgW為250，imgDepth為8，imgChannel為3的圖像為例。其actW是250+2=252，4的倍數。imgWidthStep是250*3+2=752，也是4的倍數。如果imgChannel為1，那麼actW=imgWidthStep=252。

（2）.函數：

CDIP()：構造函數。

~CDIP()：析構函數。

ReadImage(...)：讀取指定路徑下的圖像。

ShowImage()：默認顯示CDIP類對象的圖像。

ShowImage(...)：顯示指定矩陣的圖像，並可以輸入圖像窗口名稱。效果如下圖所示：

GetRGBImage(...)：獲取圖像的RGB分量。

GetGrayImage(...)：獲取圖像的灰度圖。效果如下圖所示：

SaveImage(...)：將指定的矩陣保存成圖像，並可以輸入保存的路徑。

WriteTxt(...)：將指定的矩陣列印成txt文件，並可以輸入列印的路徑。這是一個靜態的函數模板。可以列印int，char和uchar三種數據類型的矩陣。定義成靜態函數是為了在以後的擴展中，可以直接使用類名調用該函數。

FlipMat(...)：將指定的矩陣，四周翻轉指定的行數或者列數。同WriteTxt(...)一樣，也是靜態的函數模板。

EdgeDete_Sobel(...)：利用Sobel運算元對圖像進行邊緣檢測。效果如下圖所示：

EdgeDete_Laplace(...)：利用Laplace運算元對圖像進行邊緣檢測。因為Laplace運算元是二階微分運算元，建議使用之前先用高斯濾波函數GausBlur(...)對圖像進行濾波，可以有效降低圖像中的雜訊。效果如下圖所示：

EdgeDete_Canny(...)：利用Canny演算法對圖像進行邊緣檢測。效果如下圖所示：

GausBlur(...)：對圖像進行高斯濾波。效果如下圖所示：

CalConv(...)：計算圖像的卷積。當權值矩陣都是正數的時候，可以使用這個函數。

Histeq(...)：對圖像進行直方圖均衡化。效果如下圖所示：

MeanFilter(...)：對圖像進行均值濾波。效果如下圖所示：

InteImg(...)：計算圖像的積分圖，是一個靜態函數。

BilinearInte(...)：對圖像進行雙線性插值。效果如下圖所示：

親們可以注意一下圖像進行雙線性插值前後的h和w，都擴大了2倍。

Stretch(...)：對圖像進行拉伸。效果如下圖所示：

Rotate(...)：對圖像進行旋轉。效果如下圖所示：

Limage在GitHub上的鏈接：https://github.com/geekmlby/Limage。歡迎大家指點，您的批評，是我前進的燈塔。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！