有一个文本文件记录许多坐标信息 现在C++中编写代码将坐标信息转换为规范化坐标系下的坐标 并且将转化后的坐标重新输入到新的坐标文件中 利用新的坐标文件输出图像并对图像进行一定比例的放大 最后要利用easyx的可视化功能显示出来 要求编写代码

好的，下面是一个简单的实现代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <graphics.h>

using namespace std;
using namespace cv;

// 规范化坐标系下的宽度和高度
const int norm_width = 800;
const int norm_height = 800;

// 读取原始坐标文件
vector<Point2f> read_coordinates(string filename) {
    ifstream infile(filename);
    vector<Point2f> coordinates;
    string line;
    while (getline(infile, line)) {
        float x, y;
        sscanf(line.c_str(), "%f,%f", &x, &y);
        coordinates.push_back(Point2f(x, y));
    }
    return coordinates;
}

// 将坐标转换为规范化坐标系下的坐标
Point2f normalize_coordinate(Point2f coordinate, int width, int height) {
    float nx = (coordinate.x - width / 2.0) / (width / 2.0);
    float ny = (height / 2.0 - coordinate.y) / (height / 2.0);
    return Point2f(nx, ny);
}

// 将规范化坐标系下的坐标转换为图像坐标系下的坐标
Point2f denormalize_coordinate(Point2f coordinate, int width, int height) {
    float x = (coordinate.x + 1) * width / 2.0;
    float y = height / 2.0 - (coordinate.y + 1) * height / 2.0;
    return Point2f(x, y);
}

// 转换坐标并保存到新文件中
void save_normalized_coordinates(string input_filename, string output_filename) {
    // 读取原始坐标文件
    vector<Point2f> coordinates = read_coordinates(input_filename);

    // 转换坐标为规范化坐标系下的坐标
    vector<Point2f> normalized_coordinates;
    for (auto coordinate : coordinates) {
        normalized_coordinates.push_back(normalize_coordinate(coordinate, norm_width, norm_height));
    }

    // 保存规范化坐标到新文件中
    ofstream outfile(output_filename);
    for (auto coordinate : normalized_coordinates) {
        outfile << coordinate.x << "," << coordinate.y << endl;
    }
    outfile.close();
}

// 生成图像并放大
void generate_image(string filename, float scale) {
    // 读取规范化坐标文件
    vector<Point2f> normalized_coordinates = read_coordinates(filename);

    // 将规范化坐标转换为图像坐标
    vector<Point2f> image_coordinates;
    for (auto coordinate : normalized_coordinates) {
        image_coordinates.push_back(denormalize_coordinate(coordinate, norm_width, norm_height));
    }

    // 创建图像
    Mat image(norm_height, norm_width, CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));
    for (auto coordinate : image_coordinates) {
        circle(image, coordinate, 2, Scalar(0, 0, 255), -1);
    }

    // 调整图像大小
    Mat scaled_image;
    resize(image, scaled_image, Size(), scale, scale);

    // 显示图像
    namedWindow("Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Image", scaled_image);
    waitKey(0);
}

// 显示图像
void show_image(string filename, float scale) {
    // 生成图像并放大
    generate_image(filename, scale);

    // 显示图像
    initgraph(norm_width * scale, norm_height * scale);
    putimage(0, 0, (BYTE*)GetImageBuffer(), SRCCOPY);
    closegraph();
}

int main() {
    // 转换坐标并保存到新文件中
    save_normalized_coordinates("coordinates.txt", "normalized_coordinates.txt");

    // 显示图像
    show_image("normalized_coordinates.txt", 2.0);

    return 0;
}

这个代码实现了将坐标信息转换为规范化坐标系下的坐标，并将转换后的坐标重新输入到新的坐标文件中。然后，它使用OpenCV生成图像并对图像进行一定比例的放大。最后，它使用easyx的可视化功能显示生成的图像。

注意，这个代码依赖于OpenCV和easyx库，请确保你已经正确安装了这些库并将它们添加到了你的项目中。