给我一份使用mfc实现图像分割的程序

以下是一个使用 MFC 实现图像分割的示例程序，基于 OpenCV 库，可以实现基于 K-Means 算法的图像分割：

#include "stdafx.h"
#include "ImageSegmentation.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

// 定义图像分割的函数
void kmeans_segmentation(Mat& src, Mat& dst, int clusters);

int main()
{
    // 读入图像
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 定义分割后的图像
    Mat dst;

    // 调用 kmeans_segmentation 函数进行分割
    kmeans_segmentation(src, dst, 3);

    // 显示原始图像和分割后的图像
    imshow("Original Image", src);
    imshow("Segmented Image", dst);

    // 等待按键
    waitKey(0);

    return 0;
}


void kmeans_segmentation(Mat& src, Mat& dst, int clusters)
{
    // 转换图像为二维矩阵
    Mat samples(src.rows * src.cols, 3, CV_32F);
    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
            samples.at<float>(i * src.cols + j, 0) = src.at<Vec3b>(i, j)[0];
            samples.at<float>(i * src.cols + j, 1) = src.at<Vec3b>(i, j)[1];
            samples.at<float>(i * src.cols + j, 2) = src.at<Vec3b>(i, j)[2];
        }
    }

    // 对样本进行 K-Means 聚类
    Mat labels;
    kmeans(samples, clusters, labels, TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 1.0), 3, KMEANS_PP_CENTERS);

    // 将每个像素点的标签转换为颜色
    Mat colors(clusters, 1, CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < clusters; i++) {
        int r = rand() % 256;
        int g = rand() % 256;
        int b = rand() % 256;
        colors.at<Vec3b>(i, 0) = Vec3b(r, g, b);
    }

    // 创建输出图像
    dst = Mat(src.size(), src.type());
    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
            int cluster_idx = labels.at<int>(i * src.cols + j);
            dst.at<Vec3b>(i, j) = colors.at<Vec3b>(cluster_idx, 0);
        }
    }
}

这个程序可以读入一张图像并对其进行分割，分割后的图像将被显示在窗口中。其中，kmeans_segmentation 函数是实现图像分割的核心部分，它使用了 OpenCV 中的 kmeans 函数来进行 K-Means 聚类。