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CDC * pDC=GetDC();
pDC-MoveTo(x1,y1);
pDC-LineTo(x2,y2);
即可,其中x1,y1;x2,y2是坐标。至于平行线,只要计算x1,y1;x2,y2的值就行了,与编程关系不大。
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题,在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注,产生了数以百计的阈值选取方法,但如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb点虐 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值,使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率,该方法简单高效,但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法(大津法)
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像)的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效,一直广为使用。
3、迭代法(最佳阀值法)
(1). 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为Zl和Zk,令初始阈值为:
(2). 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中,Z(i,j)是图像上(i,j)点的象素值,N(i,j)是(i,j)点的权值,一般取1。
(3). 若TK=TK+1,则所得即为阈值,否则转2,迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ,计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像,图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体(O),高于灰度级T的像素点构成背景(B),那么各个灰度级在本区的分布概率为:
O区: i=1,2……,t
B区: i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为:
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB,选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值,这就是一维最大熵阈值图像分割法。
不想整个重画,最好用单色的背景,例如黑色,线条是白色的
用变量把线条的内容备份
当想改变线条的位置或者长度之前,先用存下来的变量以黑色重画一次,覆盖原来的白色线条
然后再画新的白色线条,这种重画方法比较节省资源
假如需要用花哨的背景或者图片当背景,也可以用局部重回的方式。
代码就不提供了,只提供思路。
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