麻将图像识别，通过截屏，识别牌面内容

================================================================================ MICROSOFT 基础类库: ImageProcessing 项目概述 =============================================================================== 应用程序向导已为您创建了这个 ImageProcessing 应用程序。此应用程序不仅演示 Microsoft 基础类的基本使用方法，还可作为您编写应用程序的起点。 本文件概要介绍组成 ImageProcessing 应用程序的每个文件的内容。 ImageProcessing.vcxproj 这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件。 它包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 ImageProcessing.vcxproj.filters 这是使用“应用程序向导”生成的 VC++ 项目筛选器文件。 它包含有关项目文件与筛选器之间的关联信息。在 IDE 中，通过这种关联，在特定节点下以分组形式显示具有相似扩展名的文件。例如，“.cpp”文件与“源文件”筛选器关联。 ImageProcessing.h 这是应用程序的主要头文件。它包括其他项目特定的头文件(包括 Resource.h)，并声明 CImageProcessingApp 应用程序类。 ImageProcessing.cpp 这是包含应用程序类 CImageProcessingApp 的主要应用程序源文件。 ImageProcessing.rc 这是程序使用的所有 Microsoft Windows 资源的列表。它包括 RES 子目录中存储的图标、位图和光标。此文件可以直接在 Microsoft Visual C++ 中进行编辑。项目资源位于 2052 中。 res\ImageProcessing.ico 这是用作应用程序图标的图标文件。此图标包括在主要资源文件 ImageProcessing.rc 中。 res\ImageProcessing.rc2 此文件包含不在 Microsoft Visual C++ 中进行编辑的资源。您应该将不可由资源编辑器编辑的所有资源放在此文件中。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 对于主框架窗口: 项目包含标准 MFC 界面。 MainFrm.h, MainFrm.cpp 这些文件包含框架类 CMainFrame，该类派生自 CFrameWnd 并控制所有 SDI 框架功能。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 应用程序向导创建一个文档类型和一个视图: ImageProcessingDoc.h，ImageProcessingDoc.cpp - 文档 这些文件包含 CImageProcessingDoc 类。编辑这些文件可以添加特殊文档数据并可实现文件保存和加载(通过 CImageProcessingDoc::Serialize)。 ImageProcessingView.h，ImageProcessingView.cpp - 文档的视图 这些文件包含 CImageProcessingView 类。 CImageProcessingView 对象用于查看 CImageProcessingDoc 对象。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 其他功能: ActiveX 控件 应用程序包括对使用 ActiveX 控件的支持。 打印及打印预览支持 应用程序向导已通过从 MFC 库调用 CView 类中的成员函数，生成了用于处理打印、打印设置和打印预览命令的代码。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 其他标准文件: StdAfx.h，StdAfx.cpp 这些文件用于生成名为 ImageProcessing.pch 的预编译头 (PCH) 文件和名为 StdAfx.obj 的预编译类型文件。 Resource.h 这是标准头文件，它定义新的资源 ID。 Microsoft Visual C++ 读取并更新此文件。 ImageProcessing.manifest 应用程序清单文件供 Windows XP 用来描述应用程序 对特定版本并行程序集的依赖性。加载程序使用此 信息从程序集缓存加载适当的程序集或 从应用程序加载私有信息。应用程序清单可能为了重新分发而作为 与应用程序可执行文件安装在相同文件夹中的外部 .manifest 文件包括， 也可能以资源的形式包括在该可执行文件中。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 其他注释: 应用程序向导使用“TODO:”指示应添加或自定义的源代码部分。 如果应用程序在共享的 DLL 中使用 MFC，则需要重新发布这些 MFC DLL；如果应用程序所用的语言与操作系统的当前区域设置不同，则还需要重新发布对应的本地化资源 MFC100XXX.DLL。有关这两个主题的更多信息，请参见 MSDN 文档中有关 Redistributing Visual C++ applications (重新发布 Visual C++ 应用程序)的章节。 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 开发过程中的备忘整理 CImage 浅拷贝 对象创建后，指向资源的指针并未分配内存。 isNull() inline bool CImage::IsNull() const throw() { return( m_hBitmap == NULL ); } 使用前，先销毁对象 if(!image2.IsNull()) { image2.Destroy(); } image2.Create(500,500,32,CImage::createAlphaChannel);?? 另外 HBITMAP m_hBitmap这个成员变量何时赋值 creat中会对bitmap赋值吗？ 关于图像是否是索引的，isIndexed void ImageCopy(CImage* pImgSrc, CImage* pImgDrt) { int MaxColors = imgOriginal.GetMaxColorTableEntries(); RGBQUAD* ColorTab; ColorTab = new RGBQUAD[MaxColors]; CDC *pDCsrc,*pDCdrc; if (!pImgDrt->IsNull()) { pImgDrt->Destroy(); } pImgDrt->Create(pImgSrc->GetWidth(),pImgSrc->GetHeight(),pImgSrc->GetBPP(),0); if (pImgSrc->IsIndexed()) { pImgSrc->GetColorTable(0,MaxColors,ColorTab); pImgDrt->SetColorTable(0,MaxColors,ColorTab); } pDCsrc=CDC::FromHandle(pImgSrc->GetDC()); pDCdrc=CDC::FromHandle(pImgDrt->GetDC()); pDCdrc->BitBlt(0,0,pImgSrc->GetWidth(),pImgSrc->GetHeight(),pDCsrc,0,0,SRCCOPY); pImgSrc->ReleaseDC(); pImgDrt->ReleaseDC(); delete ColorTab; } inline void CImage::Destroy() throw() { HBITMAP hBitmap; if( m_hBitmap != NULL ) { hBitmap = Detach(); ::DeleteObject( hBitmap ); } } 图像灰度化 void CEx_ImageView::OnToGray()//Cyan：添加 { if(m_Image.IsNull()) return; if(!m_Image.IsIndexed()) { //直接修改像素颜色 COLORREF pixel; int maxY=m_Image.GetHeight(); int maxX=m_Image.GetWidth(); byte r,g,b,avg; for(int x=0;x<maxX;x++) { for(int y=0;y<maxY;y++) { pixel=m_Image.GetPixel(x,y); r=GetRValue(pixel); g=GetGValue(pixel); b=GetBValue(pixel); avg=(int)(((int)r+g+b)/3); m_Image.SetPixelRGB(x,y,avg,avg,avg); } } } else { //获取并修改颜色表 int maxColors=m_Image.GetMaxColorTableEntries(); RGBQUAD* lpColorTable; lpColorTable=new RGBQUAD[maxColors]; m_Image.GetColorTable(0,maxColors,lpColorTable); for(int i=0;i<maxColors;i++) { int avg=(lpColorTable[i].rgbRed+lpColorTable[i].rgbGreen+lpColorTable[i].rgbBlue)/3; lpColorTable[i].rgbRed=avg; lpColorTable[i].rgbGreen=avg; lpColorTable[i].rgbBlue=avg; } m_Image.SetColorTable(0,maxColors,lpColorTable); delete(lpColorTable); } Invalidate();//强制调用OnDraw }　　 句柄的使用：通过句柄得到对象 Attach HBITMAP hBitmap=image.Detach(); CBitmap bmp; bmp.Attach(hBitmap); 销毁对话框时，iamge2.destroy GetPixel? gray=*(pRealData + nPitch*y + x*bitCount); dlg.DoModal(); *(pRealData + nPitch*y + x*bitCount)=grayVal; *(pRealData + nPitch*y + x*bitCount +1)=grayVal; *(pRealData + nPitch*y + x*bitCount +2)=grayVal; image2.SetPixel(x,y,RGB(target,target,target)); 直方图均衡化 ：分割界面需求 均衡化算法 直方图均衡化算法分为三个步骤，第一步是统计直方图每个灰度级出现的次数，第二步是累计归一化的直方图，第三步是计算新的像素值。 第一步： for(i=0;i<height;i++){ for(j=0;j<width;j++){ n[s[i][j]]++; } } for(i=0;i<L;i++){ p[i]=n[i]/(width*height); } 这里，n[i]表示的是灰度级为i的像素的个数，L表示的是最大灰度级，width和height分别表示的是原始图像的宽度和高度，所以，p[i]表示的就是灰度级为i的像素在整幅图像中出现的概率(其实就是p[]这个数组存储的就是这幅图像的归一化之后的直方图)。 第二步： for(i=0;i<=L;i++){ for(j=0;j<=i;j++){ c[i]+=p[j]; } } c[]这个数组存储的就是累计的归一化直方图。 第三步： max=min=s[0][0]; for(i=0;i<height;i++){ for(j=0;j<width;j++){ if(max<s[i][j]){ max=s[i][j]; }else if(min>s[i][j]){ min=s[i][j]; } } } 找出像素的最大值和最小值。 for(i=0;i<height;i++){ for(j=0;j<width;j++){ t[i][j]=c[s[i][j]]*(max-min)+min; } } t[][]就是最终直方图均衡化之后的结果。