📄 edgecontour.cpp
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int iTempMX;
// 模板中心元素Y坐标
int iTempMY;
//模板数组
FLOAT aTemplate[9];
// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits1 = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);
if (hNewDIBBits1 == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}
// 锁定内存
lpNewDIBBits1 = (char * )LocalLock(hNewDIBBits1);
// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits2 = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);
if (hNewDIBBits2 == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}
// 锁定内存
lpNewDIBBits2 = (char * )LocalLock(hNewDIBBits2);
// 拷贝源图像到缓存图像中
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1;
memcpy(lpNewDIBBits1, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2;
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板1参数
iTempW = 3;
iTempH = 3;
fTempC = 1.0;
iTempMX = 1;
iTempMY = 1;
aTemplate[0] = 5.0;
aTemplate[1] = 5.0;
aTemplate[2] = 5.0;
aTemplate[3] = -3.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = -3.0;
aTemplate[6] = -3.0;
aTemplate[7] = -3.0;
aTemplate[8] = -3.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits1, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
// 设置Kirsch模板2参数
aTemplate[0] = -3.0;
aTemplate[1] = 5.0;
aTemplate[2] = 5.0;
aTemplate[3] = -3.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = 5.0;
aTemplate[6] = -3.0;
aTemplate[7] = -3.0;
aTemplate[8] = -3.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板3参数
aTemplate[0] = -3.0;
aTemplate[1] = -3.0;
aTemplate[2] = 5.0;
aTemplate[3] = -3.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = 5.0;
aTemplate[6] = -3.0;
aTemplate[7] = -3.0;
aTemplate[8] = 5.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板4参数
aTemplate[0] = -3.0;
aTemplate[1] = -3.0;
aTemplate[2] = -3.0;
aTemplate[3] = -3.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = 5.0;
aTemplate[6] = -3.0;
aTemplate[7] = 5.0;
aTemplate[8] = 5.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板5参数
aTemplate[0] = -3.0;
aTemplate[1] = -3.0;
aTemplate[2] = -3.0;
aTemplate[3] = -3.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = -3.0;
aTemplate[6] = 5.0;
aTemplate[7] = 5.0;
aTemplate[8] = 5.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板6参数
aTemplate[0] = -3.0;
aTemplate[1] = -3.0;
aTemplate[2] = -3.0;
aTemplate[3] = 5.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = -3.0;
aTemplate[6] = 5.0;
aTemplate[7] = 5.0;
aTemplate[8] = -3.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板7参数
aTemplate[0] = 5.0;
aTemplate[1] = -3.0;
aTemplate[2] = -3.0;
aTemplate[3] = 5.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = -3.0;
aTemplate[6] = 5.0;
aTemplate[7] = -3.0;
aTemplate[8] = -3.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 拷贝源图像到缓存图像中
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Kirsch模板8参数
aTemplate[0] = 5.0;
aTemplate[1] = 5.0;
aTemplate[2] = -3.0;
aTemplate[3] = 5.0;
aTemplate[4] = 0.0;
aTemplate[5] = -3.0;
aTemplate[6] = -3.0;
aTemplate[7] = -3.0;
aTemplate[8] = -3.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits2, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
//求两幅缓存图像的最大值
for(j = 0; j <lHeight; j++)
{
for(i = 0;i <lWidth-1; i++)
{
// 指向缓存图像1倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1 + lWidth * j + i;
// 指向缓存图像2倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2 + lWidth * j + i;
if(*lpDst2 > *lpDst1)
*lpDst1 = *lpDst2;
}
}
// 复制经过模板运算后的图像到源图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits1, lWidth * lHeight);
// 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits1);
LocalFree(hNewDIBBits1);
LocalUnlock(hNewDIBBits2);
LocalFree(hNewDIBBits2);
// 返回
return TRUE;
}
/*************************************************************************
*
* 函数名称：
* GaussDIB()
*
* 参数:
* LPSTR lpDIBBits - 指向源DIB图像指针
* LONG lWidth - 源图像宽度（象素数，必须是4的倍数）
* LONG lHeight - 源图像高度（象素数）
* 返回值:
* BOOL - 边缘检测成功返回TRUE，否则返回FALSE。
*
* 说明:
* 该函数用高斯拉普拉斯边缘检测算子对图像进行边缘检测运算。
*
* 要求目标图像为灰度图像。
************************************************************************/
BOOL WINAPI GaussDIB(LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight)
{
// 指向缓存图像的指针
LPSTR lpDst1;
LPSTR lpDst2;
// 指向缓存DIB图像的指针
LPSTR lpNewDIBBits1;
HLOCAL hNewDIBBits1;
LPSTR lpNewDIBBits2;
HLOCAL hNewDIBBits2;
// 模板高度
int iTempH;
// 模板宽度
int iTempW;
// 模板系数
FLOAT fTempC;
// 模板中心元素X坐标
int iTempMX;
// 模板中心元素Y坐标
int iTempMY;
//模板数组
FLOAT aTemplate[25];
// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits1 = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);
if (hNewDIBBits1 == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}
// 锁定内存
lpNewDIBBits1 = (char * )LocalLock(hNewDIBBits1);
// 暂时分配内存，以保存新图像
hNewDIBBits2 = LocalAlloc(LHND, lWidth * lHeight);
if (hNewDIBBits2 == NULL)
{
// 分配内存失败
return FALSE;
}
// 锁定内存
lpNewDIBBits2 = (char * )LocalLock(hNewDIBBits2);
// 拷贝源图像到缓存图像中
lpDst1 = (char *)lpNewDIBBits1;
memcpy(lpNewDIBBits1, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
lpDst2 = (char *)lpNewDIBBits2;
memcpy(lpNewDIBBits2, lpDIBBits, lWidth * lHeight);
// 设置Gauss模板参数
iTempW = 5;
iTempH = 5;
fTempC = 1.0;
iTempMX = 3;
iTempMY = 3;
aTemplate[0] = -2.0;
aTemplate[1] = -4.0;
aTemplate[2] = -4.0;
aTemplate[3] = -4.0;
aTemplate[4] = -2.0;
aTemplate[5] = -4.0;
aTemplate[6] = 0.0;
aTemplate[7] = 8.0;
aTemplate[8] = 0.0;
aTemplate[9] = -4.0;
aTemplate[10] = -4.0;
aTemplate[11] = 8.0;
aTemplate[12] = 24.0;
aTemplate[13] = 8.0;
aTemplate[14] = -4.0;
aTemplate[15] = -4.0;
aTemplate[16] = 0.0;
aTemplate[17] = 8.0;
aTemplate[18] = 0.0;
aTemplate[19] = -4.0;
aTemplate[20] = -2.0;
aTemplate[21] = -4.0;
aTemplate[22] = -4.0;
aTemplate[23] = -4.0;
aTemplate[24] = -2.0;
// 调用Template()函数
if (!Template(lpNewDIBBits1, lWidth, lHeight,
iTempH, iTempW, iTempMX, iTempMY, aTemplate, fTempC))
{
return FALSE;
}
// 复制经过模板运算后的图像到源图像
memcpy(lpDIBBits, lpNewDIBBits1, lWidth * lHeight);
// 释放内存
LocalUnlock(hNewDIBBits1);
LocalFree(hNewDIBBits1);
LocalUnlock(hNewDIBBits2);
LocalFree(hNewDIBBits2);
// 返回
return TRUE;
}
/*************************************************************************
*
* 函数名称：
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