用CImage类在VS2008平台上实现的MFC单文档多幅图片的读入

写在前面 在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别—大纲中，我们已经讲过了我们想要写的全部思路，所以我们不再说全部的思路。 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下，和大纲写的过程一样，这一段代码分为以下几个部分： 读入图片； 将图片读取为灰度值矩阵； 图片背景去噪； 切割图片，得到手写数字的最小矩阵； 拉伸/压缩图片，得到标准大小为100×100大小矩阵； 将图片拉为1×10000大小向量，存入训练矩阵中。 所以下面将会对这几个函数进行详解。 代码分析 基础内容 首先我们现在最前面定义基础变量 import os from skimage import io i

数字图像处理基础一、基本操作图片的读入与显示pillowmatplotlibcv2图像的逻辑运算图像缩放图像的旋转与翻转图像的平移图像的代数运算图像的位运算+掩膜简单二值化大津阈值二值化 一、基本操作 图片的读入与显示 pillow 使用pillow的image读入，然后显示 from PIL import Image lina= Image.open('lina.jpg') lina.show() 转为灰度图，并且保存 graylina= lina.convert('L') graylina.save('graylina.jpg') graylina.show() matplotlib 2.

[filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif';'tif'},'±°') 这一段是用来读入图片的 附件里是整个代码和生成fig文件，及效果图 代码如下 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global I [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif';'tif'},'±°') if filename~=0 I=imread(strcat(pathname,filename)); axes(handles.axes1); imshow(I); end set(handles.edit1,'string',[pathname filename]);