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Visual C++数字图像处理技术详解(第2版)
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ISBN：5上架时间：出版日期：2014 年1月开本：16开页码：558版次：2-1
所属分类：
《visual c++数字图像处理技术详解(第2版)》以数字图像处理技术为主线，全面介绍在visual c++环境中进行数字图像处理程序设计的方法，内容涵盖了数字图像的几何变换、正交变换（特征提取）、增强、复原、重建、形态学处理、分割、匹配、压缩编码及特效处理等，并针对每种方法均给出基本原理、典型算法、visual c++源码及综合应用实例。同时，本书还介绍了visual c++与vtk、opencv等开发平台相结合进行数字图像处理的程序设计技术。
《visual c++数字图像处理技术详解(第2版)》内容全面，深入浅出，层次分明，侧重知识的系统性、针对性和先进性，注重理论结合实践，培养工程应用能力。另外，本书还配有综合实例的完整源程序，便于在学习和实际开发中使用。
《visual c++数字图像处理技术详解(第2版)》适合数字图像处理与分析、计算机视觉和多媒体信息处理等相关领域的研究人员、工程技术人员、教师和学生作为技术参考手册使用，也适合数字图像处理程序设计初学者作为教材使用。
《visual c++数字图像处理技术详解(第2版)》
图像编程基础 1
visual c++程序设计概述 1
c++与面向对象程序设计 1
visual c++与windows程序设计 2
数字图像处理概述 4
图像与数字图像 4
颜色与颜色空间 4
显示卡与调色板 7
数字图像文件格式 13
数字图像处理的研究内容 21
数字图像处理的应用领域 22
visual c++处理数字图像的基本方法 23
使用dib处理数字图像 23
使用自定义cdib类处理数字图像 28
使用gdi+处理数字图像 38
综合实例――图像浏览器 44
实践拓展 49
　　第2版前言
　　数字图像处理（Digital Image Processing）是通过计算机对数字图像进行变换、增强、复原、分割及匹配等处理的方法和技术，在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、导航制导、安保监控及文化艺术等诸多领域有着极为广泛的应用。数字图像处理技术的研究和应用离不开程序设计，Visual C++则是最有力、最常用的数字图像处理程序开发工具之一。2010年，我们出版了《Visual C++ 数字图像处理技术详解》一书，深受读者欢迎。为了更好地满足读者的需求，我们对该书进行了改版，更新和调整了如下内容。
　　1）将原书由14章调整为13章，删去了在实际工程项目中不太常用的Visual C++结合MATLAB编程的内容，使得内容更紧凑、更实用。
　　2）重新组织和更新了第1章的内容，使得初学者更容易入门。
　　3）完全重写了最后一章的综合应用实例系统，更新了车牌识别系统的技术方法，并新增了车型识别系统。
　　4）用Visual C++重写了SVD算法的实现函数（原为调用MATLAB实现）。
　　5）修改了图像几何畸变校正的程序，补充了详细的注释。
　　6）用艺术数码相框替换了第11章的综合实例。
　　7）根据软件最新版本更新了VTK和OpenCV安装、配置与使用的相关内容。
　　8）补充、更新了大部分实践拓展的内容，使其更接近工程实际。
　　9）根据读者反馈的意见，修订了第1版书中一些表述不够清楚的文字内容。
　　10）修正了第1版书中个别笔误之处，并重新润色了全书的文字。
　　11）将全部程序升级到Visual C++ 2010版本。
　　本书特点
　　本书修订时注意保留了第一版原有的特点。
　　1．技术全面，内容充实
　　本书全面涵盖了从图像的变换、增强、复原、重建、分割、匹配及形态学处理到压缩编码和特效处理等常用的数字图像处理技术和典型算法，同时还介绍了Visual C++与VTK和OpenCV相结合开发数字图像处理系统的技术。通过学习本书内容，读者可以全面掌握Visual C++数字图像处理的核心技术和外围相关技术。无论是数字图像处理与分析、计算机视觉和多媒体信息处理等领域的系统开发人员，还是大专院校从事相关领域教学和科研工作的师生，均能从本书中找到实用的相关知识。
　　2．循序渐进，深入浅出
　　为了方便初学者学习，本书从数字图像处理的基本概念讲起，逐步引入数字图像处理的专门理论和核心技术，再过渡到高级综合应用内容。对每项处理技术的讲解也是从基本原理开始，再给出算法描述，然后结合应用实例讲解开发过程。读者不需要具备数字图像处理知识就能循序渐进地掌握本书的内容，读者也可以根据自己的知识基础选择阅读本书的切入点和阅读内容的选取。
　　3．理论凝练，算法清晰
图像编程基础
　　“万丈高楼平地起，盘龙卧虎高山顶……”20世纪50年代的一曲陇东红色歌谣唱遍了全国。如今，当你踏上这图像编程之旅时，想必也是带着万丈豪情，那就让我们也先从平地开始吧。本章主要介绍Visual C++程序设计和数字图像处理的基本概念和方法，为掌握Visual C++图像编程奠定必要的基础。
　　1.1Visual C++程序设计概述
　　Visual C++（简称VC）是Microsoft公司的Visual Studio开发工具箱中的一个C++程序开发环境，是一个面向对象的可视化集成开发系统，它不但具有程序框架自动生成、类管理灵活方便、代码编写和界面设计集成交互操作、可开发多种程序等优点，而且通过简单的设置就可使其生成的程序框架支持数据库接口、OLE2、WinSock网络、3D控制界面。VC自诞生以来，凭借着C++语言的强大威力、开发环境的良好支持以及与Windows操作系统的血缘关系，一直是Windows操作系统环境下最主要的开发工具之一。VC在数字图像处理软件开发中也占据着极其重要的地位。
C++与面向对象程序设计
　　面向对象是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。早期的计算机编程采用的是面向过程的方法。随着计算机技术的不断提高，计算机被用于解决越来越复杂的问题。而面向对象的方式通过将现实世界的事物抽象成对象，将现实世界中的关系抽象成类、继承，帮助人们实现对现实世界的抽象与数字建模，以易于人类理解的方式对复杂的系统进行分析、设计与编程。同时，面向对象能有效提高编程的效率，通过封装技术和消息机制，可以像搭积木一样快速开发出一个全新的系统。
　　对象指的是类的集合。面向对象程序设计（OOP）将对象作为程序的基本单元，将程序和数据封装其中，以提高软件的重用性、灵活性和扩展性。
　　面向对象程序设计语言的鼻祖是Smalltalk语言，这种语言产生于20世纪70年代，但并未流行起来。人们对面向对象程序设计的认识多是从C++开始的。实际上，面向对象不只是一种程序设计方法，更是建立客观事物模型、分析复杂事物的一种思想方法。
　　面向对象程序设计方法具有抽象性、封装性、继承性和多态性4个特点。与传统的面向过程程序设计相比，其具有模块性好、代码重用率高、易于理解、易于维护、更适合大型应用程序的开发等优点。
　　面向对象技术在C++中最基本的体现是类的定义。在C++中，类其实就是一种用户自定义数据类型，可以用来表示任何用户希望表示的对象。类有点类似于C语言中的结构体，但与之不同的是类不仅含有数据成员，而且含有成员函数。此外，类还可以对其中的数据成员和成员函数设置访问权限，允许一些数据成员和成员函数在类外访问，另一些则不允许，也就是说这部分成员的作用域为类作用域。
Visual C++与Windows程序设计
　　传统的程序是按照函数或模块分层组织起来的，程序根据输入数据按照预先编制好的程序逐行运行，直到程序正常结束或异常退出。例如，在C语言中，main()函数处于其他函数之上，其行为好似一个通常意义上的管理者，将工作分配给一些高级子程序。依此类推，每个这样的高级子程序又操作管理着其他更低级的一些子程序。一切都是有序的，很容易用调试器从头到尾步调试完整个程序。这是大多数人曾学习过的编写程序的方式。因为程序的执行顺序会受到输入数据的影响，不妨称这种程序执行的方式为“数据驱动方式”。
　　Windows程序并非以完全的层次方式组织起来，它仍旧包含函数，但这些函数执行与否主要取决于外部事件，而非输入数据。也就是说，Windows程序设计是围绕着事件或消息产生的驱动来运行函数或过程的。这种程序运行的方式称为“事件驱动方式”。
　　所谓消息就是描述事件发生的信息。例如，按下鼠标键时，系统就会产生一条特定的消息，标识鼠标按键事件的发生。消息可以由外部事件产生，也可以由程序自身或其他程序内部的函数产生，还可以由Windows系统产生。这些消息都是由Windows系统来管理的，它会将特定的消息发送到相应的应用程序，然后由这个程序调用相应的事件处理程序进行处理。
　　Windows程序的执行过程取决于事件发生的顺序，程序的执行顺序是由顺序产生的消息驱动的，但是消息的产生往往并不要求有次序之分。程序员可以针对消息类型编写程序以处理接收到的消息，或者发出其他消息以驱动其他程序，但不必预先确定消息产生的次序。
　　事件驱动编程方法对于编写交互式程序很有用处，用这种方法编写的程序避免了死板的操作模式，从而使用户能够按照自己的意愿采用灵活多变的操作形式。
　　用VC编写Windows程序，可以基于API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）和MFC（Microsoft Foundation Classes，微软基础类库）两种方式实现。
　　1．API
　　Windows API是Windows操作系统提供的、可供开发人员调用的一套Windows核心函数，是通过DLL（Dynamic Link Library，动态链接库）实现的。Windows API是Windows编程的基础，任何支持Windows API的编程语言都可以用来开来Windows程序。但是，由于Windows API本身体系结构的复杂性，其中的API函数的内在机制和API函数之间的关系的复杂性，使得直接应用Windows API来开发程序比较困难，需要耗费大量的人力和物力，开发周期也较长。所以，当前许多编程环境不仅支持Windows API，还将这些API函数进行了封装，如Visual C++、Delphi、C++ Builder等都通过自己的函数、类库实现了Windows API的功能，但其实本质上还是最终转化为对Windows API的调用。
　　Windows API所提供的功能可以归为如下所述7类。
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在C++图像处理类的程序中，设备坐标和逻辑坐标不一致说明了这个平台的什么特点？
但是为什么不能把硬件设计的和逻辑同步呢,硬件的显卡会更具程序计算出相对的显示起始坐标。 追问 这个意思我懂,而我们程序中的像素和起始坐标都是相对的,硬件的显示屏像素都是绝对的,非要转换,
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C++这个词在中国大陆的程序员圈子中通常被读做“C加加”，而西方的程序员通常读做“C plus plus”，它是一种使用非常广泛的计算机编程语言。C++是一种静态数据类型检查的，支持多重编程范式的通用程序设计语言。它支持过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、制作图标等等泛型程序设计等多种程序设计风格。
　　美国AT&T贝尔实验室的本贾尼·斯特劳斯特卢普（Bjarne Stroustrup）博士在20世纪80年代初期发明并实现了C++（最初这种语言被称作“C with Classes”）。一开始C++是作为C语言的增强版出现的，从给C语言增加类开始，不断的增加新特性。虚函数（virtual function）、运算符重载（operator overloading）、多重继承（multiple inheritance）、模板（template）、异常（exception）、RTTI、名字空间（name space）逐渐被加入标准。1998年国际标准组织（ISO）颁布了C++程序设计语言的国际标准ISO/IEC 。C++是具有国际标准的编程语言，通常称作ANSI/ISO C++。1998年是C++标准委员会成立的第一年，以后每5年视实际需要更新一次标准，下一次标准更新将是在2009年，目前我们一般称该标准C++0x。遗憾的是，由于C++语言过于复杂，以及他经历了长年的演变，直到现在（2004年）只有少数几个编译器完全符合这个标准(这么说也是不完全正确的，事实上，至今为止没有任何一款编译器完全支持ISO C++)。
　　另外，就目前学习C++而言，可以认为他是一门独立的语言；他并不依赖C语言，我们可以完全不学C语言，而直接学习C++。根据《C++编程思想》（Thinking in C++）一书所评述的，C++与C的效率往往相差在正负5%之间。所以有人认为在大多数场合C++ 完全可以取代C语言(然而我们在单片机等需要谨慎利用空间、直接操作硬件的地方还是要使用C语言)。
这个太简单了，不都是基础知识吗？都是输入数据接收然后查询~
等待您来回答
编程领域专家医学中IDL的应用
在医学图像处理中的应用已非常广泛，它可以快速、容易地实现对各种医学图像的处理。例如，IDL可以处理X-ray图像、MR和CT图像、PET
图像、DSA图像以及分子生物学中的显微医学图像等。IDL可以应用于医学图像处理的各个方面, 如:
图像融合（fusion）、图像分割（segmentation）、图像配准（registration）、图像的三维重建(3D reconstruction)等。
IDL之所以在医学图像处理领域有如此广泛的应用，是与IDL具有强大的图像处理、分析和显示功能分不开的，这主要表现在以下几个方面:
（1）IDL是一个面向矩阵的语言，IDL 处理的对象都是以数组（1D、2D、3D）的形式
表示。在IDL中，图像的表示形式也是数组（2D 表示二维图像，3D 表示三维图像）。因此，利用IDL可以非常容易地实现对图像的处理。
（2）IDL拥有众多的图像处理函数和过程，如：边缘增强（Roberts和Sobel算子）、
各种数字滤波(高通、低通、带通和中值滤波等)、各种数字变换(
FFT、Hilbert
变换、小波变换和卷积变换等)、形态学运算(膨胀和腐蚀)、统计直方图和直方图均衡、定义感兴趣区（ROI）、标记区域（label
region）和线性插值等。这些函数和过程可以实现对医学图像的一般性处理。用户通过上述函数和过程的组合，可容易地实现对医学图像各种复杂的处理。除此之外，IDL本身带有一个功能很强的名为Insight的图像处理、分析和显示软件。通过Insight，用户不用编程就可以实现对医学图像的一般性处理、分析和显示要求。
（3）IDL具有强大的图像显示功能，利用Windows命令，用户可以随心所欲地设置图像显示窗口的个数、大小和形状，用TV或TVSCL命令显示用户所选择的图像。用户还可以调用IDL的Slicer过程，非常容易地实现图像的3D显示、3D图像的任意剖面的显示和图像的3D重建。
（4）利用IDL可以方便、灵活地实现不同格式的医学图像的输入/输出。
（5）IDL的Widgets可以使用户非常容易地设计出友好的图形用户界面(GUI)，如带有按钮和滚动条窗口的用户界面，各种形式的下拉式菜单等。因此，用IDL设计的GUI 对用户非常友好。
除此之外，用IDL语言编写的程序代码的效率也非常高，非常适合于大数据量的运算，特别适合于图像的处理。（1）皮肤黑素细胞瘤的自动识别
黑素细胞瘤的病患数量呈现每20年增长一倍的趋势，平均每100人里就有一个人患有黑素细胞瘤。随着计算机辅助诊断技术的进步，利用医学影像进行黑素细胞瘤的自动化诊断成为可能。但是皮肤黑素细胞瘤在形状和外部特征上与一些正常的皮肤组织变异（如痣）等十分相似，导致计算机无法对病变进行正确的识别。但是借助于IDL强大的可视化分析功能，这些问题都得以解决。
Fig1-1：细胞组织的特征提取
Fig1-2：蓝波段正常痣的直方图和协同分布矩阵示意图
Fig1-3：绿波段恶性黑素瘤的直方图和协同分布矩阵示意图
（2）IDL在牙齿植入中的应用
瑞士伯尼尔的Inselspital应用IDL5.4开发了一套软件用于牙齿植入计划，此软件可以实现轴切面的多平面显示，牙齿拱形弯曲的水平和垂直显示，骨结构的三维可视化，这些都可以辅助术前植入位置的决策。并且支持MRI（核磁共振成像）的数据，使得病人远离放射的困扰。IDL自带的大量函数和面向对象的编程概念，节省了软件开发的时间，并且可以方便的对系统进行更改和新功能的植入。
Fig2-1：应用IDL开发的牙齿植入辅助软件功能示意图
（3）常用医学影像局部显微镜程序
随着MRI、CT、B超、LSCM等现代化仪器设备的广泛应用，各种各样的数字医学图像在临床诊断和医学研究中发挥着日益重要的作用。常用医学影像局部显微镜程序能够实现常用医学图像类型（灰度图像、RGB图像、DICOM图像等）的局部放大显示，该程序还具有人机交互性强，可移植性高等特点。
Fig3：应用IDL开发的局部显微镜程序（功能示意）
（4）利用IDL实现医学影像的滤波和彩色渲染
Fig4：对医学噪声影像进行滤波（左）和彩色渲染（右）
（5）基于IDL的医学影像三维可视化系统
医务工作者常常通过观察和分析二维切片方式对病人进行诊断医疗，难于想象“病灶”的三维信息，这种方式效率低，难度大、风险高；针对这一问题，利用第4代可视化语言IDL构建了适合医务工作者需要的医学图像三维可视化及分析系统。该系统根据医学图像（如DICOM）的自身信息能够对断层序列切片进行快速精确重建，进而可以对重建结果进行剖分、组织提取、窗宽窗位调节、任意方向切片提取等操作，对病人的医疗诊断具有很高的使用价值。
Fig5：三维医学影像可视化及分析系统部分功能
（6）应用IDL进行心脏功能的研究
应用IDL可以快速、精确地显示心脏的血液流动、喷出状况、心脏房室的体积和房室壁的厚度，为医生快速进行心脏功能检测提供帮助。
Fig 6-1：应用IDL对心脏功能进行可视化分析
IDL的3D显示功能可以帮助医学工作者形象地观察血液的流动情况，并可帮助医师判断冠状动脉的可能病变。
6-2：多视图的心脏三维显示
（7）IDL用于帕金森疾病的诊治
帕金森病是由于脑部神经细胞萎缩导致中枢神经紊乱的疾病，全世界帕金森病的发病率高达2&。伦敦的Dale Bailey医生和他的同事开发了基于IDL的应用软件“KRONOS”，用于帕金森病和其它疾病的研究。
Fig 7：KRONOS及其应用示意图
（8）应用IDL进行生物医学影像分析
Fig 8：荧光强度和血小板生命周期影像
（9）智能数据库帮助辐射临床医学家有效地进行疾病治疗
&& 应用辐射治疗癌症是治疗史上一个革命性的创举，它能够拯救生命或者延长末期病人的寿命。Harold Cline和他的小组应用IDL强大的数据处理能力开发了智能数据库优化辐射治疗。数据库保存了大量病人和病例的信息，为医师节省了宝贵的时间，通过对前期数据的分析，提高了疾病诊治的效率和精度，友好的用户界面使分析变得更加容易。
Fig 9：智能数据库提高了疾病诊治的效率和准确度
（10）定量化形态学图像分析系统—IQM
此系统由Helmut Ahammer基于IDL开发，主要用于交互式图像处理工作和特殊的非线性分析。
Fig 10：IQM功能图
（11）BioMAP：预防和临床药物研究中的影像分析工具
BilMAP全部用IDL开发，提供了不同源数据的可视化和存储平台。其可视化基于多平面重建技术，可以从三维体数据中任意地提取切片。此外还可进行数据的叠加和ROI的可视化显示；采用四维空间表示法，提供空间三维数据和时间、数量、波长等附加数据的同步显示。提供不同的数据导入方式并且具有强大的的数据分析功能。
Fig 11：MRI数据增强前后的对比分析
（12）IDL在药物研究中的应用
位于瑞士巴塞尔的核磁共振实验室应用IDL进行药物研究。应用核磁共振影像，不需要活体注入等工作即可完成对常规生理参数的测量。
Fig 12：IDL可视化技术在医学制药研究中的应用
（13）IDL在妇科医学中的应用（出生仿真模拟）
预测和模拟婴儿的出生是妇科医学一个重要的研究领域。应用IDL开发的软件ANAPELVIS
3.0可以根据产妇的骨盆结构和婴儿的头部结构预测生产过程，为诊断婴儿的出生是否会引起并发症或者是否需要剖腹产等提供决策。
13：应用IDL模拟婴儿的出生
（14）IDL在法医诊断中的应用
传统的法医诊断采用直接解剖的方式，这样可能造成潜在信息的损失。应用IDL通过受害者的CT或MR影像和其它数据，可以进行多种形式的三维重建，辅助法医进行死因的决策分析。
14：解剖图和应用IDL进行三维重建后图像的对比
　 IDL语言面向矩阵的特性带来了快速分析超大规模数据的能力，它具有的高级图像处理能力、交互式二维和三维图形技术、面向对象的编程方式、OpenGL图形加速功能、集成数学分析与统计软件包、完善的信号处理和图像处理功能、灵活的数据输入输出方式、跨平台图形用户界面工具包、连接ODBC兼容数据库及多种外部程序连接工具。IDL
为用户提供了可视化数据分析的解决方案，既可以让科学研究人员交互式浏览和分析数据，又为程序员提供了快速程序原型开发并跨平台发布的高级编程工具。IDL使科学家无需写大量的传统程序就可直接研究数据，从而使IDL特别适用于医学影像的研究者和医生。特别是影像医生不仅直接利用影像学设备提供有价值的信息，而应该对所获图像进行后处理，开发出更有价值的信息。IDL在图像处理和临床实践中的应用及研究必将促进影像学科的发展。
国内进行医学数字图像研究和开发的研究人员仍采用传统的C、C++、Matlab等语言，而国外医学图像的研究者正使用IDL进行科学研究，从而使他们节省出更多的时间，而集中精力于算法、建模等核心问题上。希望国内同行们能够学习使用IDL，以提高我们在医学图像处理和分析领域内的科研水平。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。内容简介《》内容包括11章：绪论、Visual c++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现，以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、运动图像分析共6个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法，并将图像模式识别的基础理论与Visual C++软件实践相结合。《》条理清晰、系统全面、由浅入深、实例引导、贴近实用。全书基于数字图像模式识别技术的基本流程，结合实例详细讲解相关基本概念、理论以及几种典型实践和应用，内容翔实、实践性强，其特色在于重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。另外，《》还配有完整的实例代码光盘，便于学习。《》可作为普通高等院校计算机、自动化等相关专业数字图像模式识别技术方面的本科生教材，也可作为相关工程技术人员的学习参考用书。目录序言作为一门实践性强的综合性边缘学科.数字图像模式识别技术研究的内容主要包括图像变换、图像增强、图像特征提取、图像识别以及运动图像分析等。本书将以实践为导向，以实用为目标来介绍这些重要的数字图像模式识别技术，在介绍数字图像模式识别技术基础理论及算法原理的同时，重点详细地介绍如何用Visual c++编程实现这些典型及常用算法，并结合实际应用，介绍作者所在实验室近年来在工程实践和课题研究中总结出来的一些经典案例，力求理论、应用与实际编程的紧密结合，使读者真正掌握用Visual c++进行图像模式识别编程的基本方法和技巧。本书内容丰富、层次清晰、力求较强的实践性和可用性。在学习完本书之后，相信读者能够深入掌握数字图像模式识别技术的基础理论和经典算法，并能顺利进行实际项目的开发。本书主要有以下特点1.循序渐进。由浅入深为了方便读者学习，本书全部实例程序均采用同一个应用程序界面。从基于Visual c++构建应用程序界面，到增加图像处理功能，再到最终的数字图像模式识别经典实例的实现，全书内容前后连贯，互相依托，构成一个整体。使读者高效地掌握基于Visual c++实现数字图像模式识别技术的基本方法。2.技术全面，内容充实本书以理论和编程实践相结合的方式介绍了数字图像模式识别技术的常用算法。按照数字图像模式识别技术的基本体系结构，全面地从数字图像模式识别技术基础知识、数字图像处理应用、数字模式识别技术实例三个层次组织内容，并有机结合了数字图像模式识别技术、软件开发方面的专业知识。3.对比讲解，理解深刻本书针对不是非常熟悉Visual c++编程和数字图像模式识别技术的初学者，采用图文并茂、对比讲解的方式，详细介绍算法实现的每一个步骤。希望通过这种讲解方式，帮助读者加深、加快对Visual c++数字图像模式识别技术的理解和掌握。文摘插图：() 9:16:34封面() 9:16:34在此购买，立刻节省25%下载（随书源码和CD，50M） 附件: 亲，您没有权限下载或查看附件喔:-)
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