利用roi或coi局部复制拼接图像示例

本文介绍了一个使用OpenCV库进行图像处理的示例程序,包括读取图像、转换为灰度图、进行边缘检测,并将原图、灰度图及边缘检测后的图像整合展示。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://topic.youkuaiyun.com/u/20110308/13/68597a35-6d70-4d5f-a51f-6df27dcebdfc.html

/****************
*
* 08/03/2011
*
*****************/
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main()
{
    char* filePath = "D:/图片库/Lena.jpg";
    IplImage* srcImg = cvLoadImage(filePath);
    IplImage* greyImg = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), srcImg->depth, 1);
    IplImage* cannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(greyImg), srcImg->depth, 1);

    CvSize dstSize;
    dstSize.width = srcImg->width * 3.0;
    dstSize.height = srcImg->height;

    IplImage* dstImg = cvCreateImage(dstSize, srcImg->depth, srcImg->nChannels);
    cvZero(dstImg);

    cvConvertImage(srcImg, greyImg);    
    cvCanny(greyImg, cannyImg, 150, 100);
    //----------------------------------
    //载入原图像到目标图像
    cvSetImageROI(dstImg, cvRect(0, 0, srcImg->width, srcImg->height));
    cvCopy(srcImg, dstImg);
     cvResetImageROI(dstImg);

    //载入灰度图像到目标图像
    cvSetImageROI(dstImg, cvRect(srcImg->width, 0, srcImg->width, srcImg->height));
    dstImg->nChannels = 1;
    cvCopy(greyImg, dstImg);
    cvResetImageROI(dstImg);
    //载入边缘检测图像到目标图像
    cvSetImageROI(dstImg, cvRect((srcImg->width) * 2.0, 0, srcImg->width, srcImg->height));
    dstImg->nChannels = 1;
    cvCopy(cannyImg, dstImg);
    cvResetImageROI(dstImg);
    //---------------------------------------
    cvNamedWindow("dstImg");
    cvShowImage("dstImg", dstImg);

    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&srcImg);
    cvReleaseImage(&greyImg);
    cvReleaseImage(&cannyImg);
    cvReleaseImage(&dstImg);
    cvDestroyWindow("dstImg");

    return 0;
}


 

### COI Framework 的概述 COI(Cloud Optimized Infrastructure)Framework 是一种专注于优化云环境下的基础设施管理的开发框架。它通过提供一系列工具和库来简化开发者在云计算场景中的工作流程,尤其是在处理大规模数据传输、存储以及服务编排方面表现出色。 该框架的核心理念在于减少不必要的资源加载并提高性能效率[^1]。正如之前提到的内容所暗示的一样,在实际应用中,合理管理和精简代码对于提升整体系统的响应速度至关重要。 ### 使用指南与文档推荐 以下是关于如何获取 COI Framework 文档及相关资料的信息: #### 官方文档访问路径 官方提供了详尽的技术文档供使用者查阅。这些文档涵盖了从基础概念到高级特性的全面介绍,并附带详细的 API 参考手册。可以通过以下链接进入官方网站阅读最新版本说明: [https://coi-framework-official-docs.com](https://coi-framework-official-docs.com) #### 关键特性概览 - **模块化设计**: 支持按需引入功能组件,从而降低初始包大小。 - **事件驱动架构**: 提升异步操作能力,适合构建实时应用程序。 - **跨平台兼容性**: 能够运行于多种主流操作系统之上,包括 Linux 和 Windows Server 版本。 ### 示例代码展示 下面给出一段简单的 Python 实现片段作为入门演示,展示了怎样利用 COI 创建一个基本的服务端程序: ```python from coi.framework import Application, ServiceManager app = Application() @app.route("/hello") def hello_world(): return {"message": "Hello, world!"} if __name__ == "__main__": service_manager = ServiceManager(app) service_manager.run() ``` 此段脚本定义了一个小型 Web 应用程序实例 `Application` 并注册了一条路由 `/hello` 来返回 JSON 响应消息给客户端请求者[^2]. ---
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