翻译以下代码void C312105010501View::OnJunzhi(){ C312105010501Doc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); int Template[9] = { 1,1,1,1,1,1,1,1,1 }; int mask = 3; int irows, jcols; for (jcols = mask / 2; jcols < mcols - mask / 2; jcols++) { for (irows = mask / 2; irows < mrows - mask / 2; irows++) { int sum = 0, m, n; for (m = -mask / 2; m <= mask / 2; m++) { for (n = -mask / 2; n <= mask / 2; n++) { sum += ptmp[(irows + m) * mcols + jcols + n] * Template[(m + mask / 2) * mask + n + mask / 2]; } } sum = sum / 9; if (sum > 255) sum = 255; m_pData[irows * mcols + jcols] = sum; m_pData = m_pDataOldPos; } m_pData = m_pDataOldPos; } pDoc->UpdateAllViews(NULL);}

这是一个 MFC 框架下的视图类 C312105010501View 的成员函数 OnJunzhi，该函数实现了一个 3x3 的均值滤波器对当前打开的图像进行平滑处理的功能。

具体实现过程如下：

1. 首先从文档类中获取当前打开的图像，并检查是否为空。

2. 分别获取图像的宽度和高度。

3. 获取图像的像素数据指针。

4. 复制一份像素数据到一个新的缓存区 ptmp 中，以便后续的处理。

5. 定义一个 3x3 的模板数组 Template 和一个掩模 mask（这里的 mask 值为 3），用于计算均值。

6. 双重 for 循环遍历图像像素，每次遍历一个 3x3 的区域，计算区域内像素的均值并将结果存储到当前像素位置。

7. 处理完毕后更新视图。

值得注意的是，在计算像素均值时，如果计算结果大于 255，则将其限制在 255 内。并且在双重循环中，每次遍历结束后都将像素数据指针 m_pData 还原到初始位置，以便下次循环使用。

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void C312105010501View::OnJunzhi(){ C312105010501Doc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); int Template[9] = { 1,1,1,1,1,1,1,1,1 }; int mask = 3; int irows, jcols; for (jcols = mask / 2; jcols < mcols - mask / 2; jcols++) { for (irows = mask / 2; irows < mrows - mask / 2; irows++) { int sum = 0, m, n; for (m = -mask / 2; m <= mask / 2; m++) { for (n = -mask / 2; n <= mask / 2; n++) { sum += ptmp[(irows + m) * mcols + jcols + n] * Template[(m + mask / 2) * mask + n + mask / 2]; } } sum = sum / 9; if (sum > 255) sum = 255; m_pData[irows * mcols + jcols] = sum; m_pData = m_pDataOldPos; } m_pData = m_pDataOldPos; } pDoc->UpdateAllViews(NULL);}仿照以上代码写一个3*5均值滤波处理和5*5均值滤波处理和7-7均值滤波处理

以下是分别实现3*5、5*5和7*7均值滤波的代码：

3*5均值滤波：

void CMyView::OnJunzhi35()
{
    CMyDoc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (pDoc->m_pDib == NULL)
    {
        AfxMessageBox("未打开图像");
        return;
    }

    int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols;
    int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows;
    unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData;
    unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData;

    // 备份原始数据
    BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows];
    memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows);

    // 定义模板和掩码大小
    int Template[15] = { 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1 };
    int maskCol = 2;
    int maskRow = 1;

    // 对每个像素进行处理
    for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++)
    {
        for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++)
            {
                for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++)
                {
                    sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol];
                }
            }
            sum /= 15;
            if (sum > 255)
            {
                sum = 255;
            }
            m_pData[i * mcols + j] = sum;
        }
    }

    // 释放内存
    delete[] ptmp;
    pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}

5*5均值滤波：

void CMyView::OnJunzhi55()
{
    CMyDoc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (pDoc->m_pDib == NULL)
    {
        AfxMessageBox("未打开图像");
        return;
    }

    int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols;
    int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows;
    unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData;
    unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData;

    // 备份原始数据
    BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows];
    memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows);

    // 定义模板和掩码大小
    int Template[25] = { 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1 };
    int maskCol = 2;
    int maskRow = 2;

    // 对每个像素进行处理
    for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++)
    {
        for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++)
            {
                for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++)
                {
                    sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol];
                }
            }
            sum /= 25;
            if (sum > 255)
            {
                sum = 255;
            }
            m_pData[i * mcols + j] = sum;
        }
    }

    // 释放内存
    delete[] ptmp;
    pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}

7*7均值滤波：

void CMyView::OnJunzhi77()
{
    CMyDoc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (pDoc->m_pDib == NULL)
    {
        AfxMessageBox("未打开图像");
        return;
    }

    int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols;
    int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows;
    unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData;
    unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData;

    // 备份原始数据
    BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows];
    memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows);

    // 定义模板和掩码大小
    int Template[49] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
                         1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
    int maskCol = 3;
    int maskRow = 3;

    // 对每个像素进行处理
    for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++)
    {
        for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++)
        {
            int sum = 0;
            for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++)
            {
                for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++)
                {
                    sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol];
                }
            }
            sum /= 49;
            if (sum > 255)
            {
                sum = 255;
            }
            m_pData[i * mcols + j] = sum;
        }
    }

    // 释放内存
    delete[] ptmp;
    pDoc->UpdateAllViews(NULL);
}

void Ctest1View::OnDraw(CDC* pDC) { Ctest1Doc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (!pDoc) return; CPoint p; int y1 = p1.y; int y2 = p2.y; int x2 = p2.x; int x1 = p1.x; double d=0; double k = 0; k = double((y1-y2)/(x1-x2)); if ((k <= 1) && (k >= 0)) { d = 0.5 - k; for (p = p1; p.x < p2.x; p.x++) { pDC->SetPixel(x1, y1, RGB(3, 6, 8)); if (d < 0) { p.y++; d += 1 - k; } else d -= k; } } }用bremenham算法完善以上编程实现画直线功能

下面是使用中点Bresenham算法实现画直线功能的代码：

void Ctest1View::OnDraw(CDC* pDC)
{
    Ctest1Doc* pDoc = GetDocument();
    ASSERT_VALID(pDoc);
    if (!pDoc)
        return;

    CPoint p;
    int y1 = p1.y;
    int y2 = p2.y;
    int x2 = p2.x;
    int x1 = p1.x;
    double k = 0;
    k = double((y1 - y2) / (x1 - x2));

    if ((k <= 1) && (k >= -1)) //绝对值小于等于1时
    {
        int dx = x2 - x1;
        int dy = y2 - y1;
        int yi = 1;
        if (dy < 0) {
            yi = -1;
            dy = -dy;
        }
        int D = 2 * dy - dx;
        int y = y1;
        for (int x = x1; x <= x2; x++)
        {
            pDC->SetPixel(x, y, RGB(3, 6, 8));
            if (D > 0) {
                y += yi;
                D -= 2 * dx;
            }
            D += 2 * dy;
        }
    }
    else  //绝对值大于1时
    {
        int dx = x2 - x1;
        int dy = y2 - y1;
        int xi = 1;
        if (dx < 0) {
            xi = -1;
            dx = -dx;
        }
        int D = 2 * dx - dy;
        int x = x1;
        for (int y = y1; y <= y2; y++)
        {
            pDC->SetPixel(x, y, RGB(3, 6, 8));
            if (D > 0) {
                x += xi;
                D -= 2 * dy;
            }
            D += 2 * dx;
        }
    }
}

在这个代码中，我们使用了中点Bresenham算法来绘制直线段。在绝对值小于等于1时，使用水平方向为主的扫描方式，如果斜率为正，则从左到右扫描；如果斜率为负，则从右到左扫描。在绝对值大于1时，使用垂直方向为主的扫描方式，如果斜率为正，则从上到下扫描；如果斜率为负，则从下到上扫描。

我们使用了CDC类的SetPixel函数来绘制像素点。使用RGB(3, 6, 8)来设置像素点的颜色。