CxImage在Debian上的应用案例有哪些 - 问答

CxImage是一个功能强大的C/C++图像处理库，支持多种图像格式，如BMP、GIF、JPEG、PNG、TIFF等，并提供了丰富的图像处理功能，包括加载、保存、转换、滤镜、旋转、缩放等。以下是在Debian系统上使用CxImage的一些应用案例：

基本使用方法

以下示例展示了如何使用CxImage库进行基本的图像处理操作：

#include "cximage.h"
#include <iostream>

int main() {
    CxImage image;
    if (!image.Load("input.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "加载图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    if (!image.Save("output.png", CXIMAGE_FORMAT_PNG)) {
        std::cerr << "保存图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "图像加载和保存成功!" << std::endl;
    return 0;
}

图像缩放

#include "cximage.h"
#include <iostream>

int main() {
    CxImage image;
    if (!image.Load("input.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "加载图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    if (!image.Resample(800, 600)) {
        std::cerr << "缩放图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    if (!image.Save("resized.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "保存缩放后的图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "图像缩放成功!" << std::endl;
    return 0;
}

图像旋转

#include "cximage.h"
#include <iostream>

int main() {
    CxImage image;
    if (!image.Load("input.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "加载图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    if (!image.Rotate(90)) {
        std::cerr << "旋转图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    if (!image.Save("rotated.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "保存旋转后的图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "图像旋转成功!" << std::endl;
    return 0;
}

应用滤镜（示例：应用灰度滤镜）

#include "cximage.h"
#include <iostream>

int main() {
    CxImage image;
    if (!image.Load("input.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "加载图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    image.GrayScale();
    if (!image.Save("grayscale.jpg", CXIMAGE_FORMAT_JPG)) {
        std::cerr << "保存灰度图像失败!" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "图像转换为灰度成功!" << std::endl;
    return 0;
}

批量处理图像

以下是一个使用Bash脚本和CxImage进行批量处理的示例：

#!/bin/bash

input_folder="path/to/input/folder"
output_folder="path/to/output/folder"

mkdir -p "$output_folder"

for image_file in "$input_folder" /*.{jpg,jpeg,png,gif,bmp}; do
    filename=$(basename -- "$image_file")
    extension="${filename##*.}"
    filename="${filename%.*}"

    convert_to_grayscale() {
        local image="CXImage $filename.$extension"
        image.Load("$image_file")
        image.GrayScale()
        image.Save("$output_folder/${filename}_grayscale.$extension")
    }

    convert_to_grayscale
done

echo "批量处理完成!"

请注意，以上示例代码需要根据CxImage库的最新版本进行相应的调整，因为库的API可能会随着版本的更新而发生变化。

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