用C++,创建MFC，用prewitt算子锐化，仿照下面代码void CMyImageView::OnSobelsuanzi() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 CMyImageDoc* pDoc = GetDocument();//获取文档指针 ASSERT_VALID(pDoc); Prewittsuanzi dlginputyuzhi;//定义阈值对话框类对象 dlginputyuzhi.DoModal();//弹出对话框 UpdateData(TRUE); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("Error!"); 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; unsigned char* a; int* b = NULL; int irows, jcols; int max = 0; int min = 255; vector<int>v; for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (j > mcols && (j + 1) % mcols != 0 && j < (mrows * (mcols - 1))) { p = (m_pData + mcols+1) + 2( * (m_pData + mcols )) + (m_pData + mcols - 1) - 2( * (m_pData - mcols)) - (m_pData - mcols - 1) - (m_pData - mcols + 1); q = 2( * (m_pData + 1)) + (m_pData + mcols + 1) + (m_pData - mcols + 1) - 2( * (m_pData - 1)) - (m_pData + mcols - 1) - (m_pData - mcols - 1); p = abs(p); q = abs(q); if (p > dlginputyuzhi.xyuzhi && q > dlginputyuzhi.yyuzhi) { v.push_back(0); } else { v.push_back(255); } } m_pData = m_pDataOldPos; } } int aq = 0; for (irows = 0; irows < mrows; irows++) { for (jcols = 0; jcols < mcols; jcols++) { int j = 0; int p = 0, q = 0; m_pData += irows * mcols + jcols; j += irows * mcols + jcols; if (j > mcols && (j + 1) % mcols != 0 && j < (mrows * (mcols - 1))) { m_pData = v[aq]; aq++; } m_pData = m_pDataOldPos; } } pDoc->UpdateAllViews(NULL); }，生成梯度图像

好的，您的问题是如何用C++创建MFC，用prewitt算子锐化，并生成梯度图像。我可以给您简单的介绍一下步骤和流程。

首先，您需要创建一个MFC应用程序，可以在Visual Studio中选择MFC应用程序向导来创建。创建时需要选择应用程序类型和选项，可以根据自己的需要进行选择。创建完成后，您可以在资源视图中添加对话框资源，用于显示阈值对话框。

接下来，您需要在对话框类中添加控件和事件处理函数，用于获取用户输入的阈值，并进行图像处理。在处理图像时，您可以使用prewitt算子来进行锐化操作，生成梯度图像。

具体实现过程可以参考您提供的代码，在代码中加入prewitt算子的实现和梯度图像的生成。处理完图像后，您需要更新视图，将处理后的图像显示出来。

最后，您需要编译和运行程序，进行测试。如果有问题，可以通过调试来查找和解决。

希望这些信息能对您有所帮助。如果您有更多的问题，可以继续向我提问。

相关问题

用c++，创建MFC，用梯度算子（或Robert算子、或Prewitt算子锐化、或Sobel算子锐化）生成梯度图像，基于梯度图像利用边缘跟踪算法跟踪图像里的物体边缘，生成边缘图像。

好的，您的问题是如何用C++创建MFC并生成边缘图像，我会尽力回答。首先，您需要安装Visual Studio并选择创建MFC应用程序。然后，您可以使用OpenCV库中的函数来生成梯度图像和边缘图像。以下是大致的步骤：

1. 导入OpenCV库和头文件。

2. 读取图像文件并将其转换为灰度图像。

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

3. 使用Sobel算子计算梯度图像。

cv::Mat grad_x, grad_y;
cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
cv::Sobel(gray, grad_x, CV_16S, 1, 0);
cv::Sobel(gray, grad_y, CV_16S, 0, 1);
cv::convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
cv::convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
cv::Mat grad;
cv::addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

4. 对梯度图像进行二值化处理。

cv::Mat bw;
cv::threshold(grad, bw, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

5. 使用边缘跟踪算法进行边缘检测。

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(bw, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

6. 将边缘绘制到图像上并保存。

cv::Mat edge = cv::Mat::zeros(bw.size(), CV_8UC3);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    cv::Scalar color = cv::Scalar(0, 0, 255);
    cv::drawContours(edge, contours, i, color, 1, cv::LINE_8, hierarchy, 0);
}
cv::imwrite("edge.jpg", edge);

以上是一个简单的例子，您可以根据需要进行修改和优化。希望对您有所帮助！

利用M代码用 sobel算子prewitt 算子log 算子对图进行锐化处理

以下是利用 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 实现 Sobel、Prewitt和LoG算子对图像进行锐化处理的示例代码：

% 读取原始图像
img = imread('lena.png');

% Sobel算子锐化
sobel_filter = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_img = imfilter(img, sobel_filter);
sobel_img = imadjust(sobel_img, [0 1], [0 255]);

% Prewitt算子锐化
prewitt_filter = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
prewitt_img = imfilter(img, prewitt_filter);
prewitt_img = imadjust(prewitt_img, [0 1], [0 255]);

% LoG算子锐化
log_filter = fspecial('log', [5 5], 0.5);
log_img = imfilter(img, log_filter);
log_img = imadjust(log_img, [0 1], [0 255]);

% 显示结果
figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(2, 2, 2); imshow(sobel_img); title('Sobel算子锐化');
subplot(2, 2, 3); imshow(prewitt_img); title('Prewitt算子锐化');
subplot(2, 2, 4); imshow(log_img); title('LoG算子锐化');

在这个示例代码中，我们首先读取了一张名为 'lena.png' 的图像，然后分别定义了 Sobel、Prewitt和LoG算子的卷积核，利用 `imfilter` 函数对原始图像进行卷积操作，最后使用 `imadjust` 函数将卷积结果的像素值范围映射到 0-255 的范围内，以便于显示。最后，我们将原始图像和三种锐化结果以 2x2 的子图形式显示出来。