MFC快速集成OpenCV实战指南

"MFC中快速应用OpenCV教程" 在MFC(Microsoft Foundation Classes)框架下集成OpenCV，可以让开发者利用OpenCV的强大图像处理能力来构建桌面应用程序。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，广泛用于图像处理、机器学习等领域。本教程主要介绍了如何在MFC项目中快速地整合OpenCV，以便进行基本的图像操作。 首先，创建一个新的SDI(Single Document Interface)工程是基础。SDI工程允许用户一次处理一个文档，适合于需要显示或编辑单一图像的程序。在创建工程时，应选择使用MFC作为静态库，以避免可能出现的内存泄漏问题，同时取消ActiveX Controls的选项，因为在这个教程中我们不使用ActiveX控件。 接着，为了使MFC工程支持OpenCV，需要引入必要的库文件。添加OpenCV的头文件和库文件，通常包括`cxcore.lib`, `cv.lib`, 和 `highgui.lib`。这些库文件包含了OpenCV的核心功能，如图像读取、显示和基本的图像处理算法。 在文档类(Doc)中添加变量是接下来的步骤。这里，我们声明一个`CImage`对象`m_image`，它是MFC提供的用于处理图像的类。`CImage`与OpenCV的`IplImage`或`cv::Mat`类型不完全相同，但可以通过适当的转换进行交互。 为了处理图像的打开和保存，需要在文档类中添加虚拟函数。例如，`OnOpenDocument`函数负责加载图像，通过调用`m_image.Load(lpszPathName);`来实现，而`OnSaveDocument`则负责保存图像，使用`m_image.Save(lpszPathName);`，并返回`TRUE`表示成功。 最后，要在视图类(View)中添加代码来显示图像。这通常涉及重写视图类的OnDraw函数，将OpenCV处理后的图像数据转换成MFC可以理解的格式，并用DC设备上下文进行绘制。例如，可能需要使用OpenCV的`imread`函数读取图像，然后转换为`CImage`对象，再在OnDraw中进行绘制。 通过以上步骤，MFC应用程序就能成功集成OpenCV，实现基本的图像读取、显示和保存功能。进一步的开发可以扩展到更复杂的图像处理任务，如滤波、边缘检测、特征识别等，充分利用OpenCV提供的各种算法和工具。