本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程《数字图像处理》及课件进行讲解,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP格式图片,并通过Bitmap进行灰度处理、图片采样和量化功能。
个人认为对初学者VC++6.0可能还是很值得学习的工具,所以采用它来讲解,而不是VS或C#。同时文章比较详细基础,希望该篇文章对你有所帮助~
【数字图像处理】一.MFC详解显示BMP格式图片
【数字图像处理】二.MFC单文档分割窗口显示图片
免费资源下载地址:
http://download.csdn.net/detail/eastmount/8748403
一. 单文档显示BMP图片
第一步:新建项目”MFC AppWizard(exe)”,项目名为ImageProcessing,在应用程序类型中选择”单个文档”,点击”确定”。在左栏的”资源视图”中,点击”Menu->IDR_MAINFRAM”可以查看并修改菜单视图。
第二步:向CImageProcessingView类添加成员变量和成员函数。在右栏的”类视图”右键ImageProcessingView添加函数或直接在ImageProcessingView.h中直接添加public成员变量和成员函数。添加代码如下:
// Implementation
public:
//添加成员函数
void ShowBitmap(CDC* pDC,CString BmpName); //显示位图函数
//添加成员变量
CString EntName; //图像文件扩展名
CString BmpName; //图像文件名称
CBitmap m_bitmap; //创建位图对象
同时采用类视图添加后,会自动在XXXView.h中添加函数定义,在XXXView.cpp中添加函数实现代码。
//****************显示BMP格式图片****************//
void CImageProcessingView::ShowBitmap(CDC *pDC, CString BmpName)
{
//定义bitmap指针 调用函数LoadImage装载位图
HBITMAP m_hBitmap;
m_hBitmap = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpName,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
/*************************************************************************/
/* 1.要装载OEM图像,则设此参数值为0 OBM_ OEM位图 OIC_OEM图标 OCR_OEM光标
/* 2.BmpName要装载图片的文件名
/* 3.装载图像类型:
/* IMAGE_BITMAP-装载位图 IMAGE_CURSOR-装载光标 IMAGE_ICON-装载图标
/* 4.指定图标或光标的像素宽度和长度 以像素为单位
/* 5.加载选项:
/* IR_LOADFROMFILE-指明由lpszName指定文件中加载图像
/* IR_DEFAULTSIZE-指明使用图像默认大小
/* LR_CREATEDIBSECTION-当uType参数为IMAGE_BITMAP时,创建一个DIB项
/**************************************************************************/
if( m_bitmap.m_hObject )
{
m_bitmap.Detach(); //切断CWnd和窗口联系
}
m_bitmap.Attach(m_hBitmap); //将句柄HBITMAP m_hBitmap与CBitmap m_bitmap关联
//边界
CRect rect;
GetClientRect(&rect);
//图片显示(x,y)起始坐标
int m_showX=0;
int m_showY=0;
int m_nWindowWidth = rect.right - rect.left; //计算客户区宽度
int m_nWindowHeight = rect.bottom - rect.top; //计算客户区高度
//定义并创建一个内存设备环境DC
CDC dcBmp;
if( !dcBmp.CreateCompatibleDC(pDC) ) //创建兼容性的DC
return;
BITMAP m_bmp; //临时bmp图片变量
m_bitmap.GetBitmap(&m_bmp); //将图片载入位图中
CBitmap *pbmpOld = NULL;
dcBmp.SelectObject(&m_bitmap); //将位图选入临时内存设备环境
//图片显示调用函数stretchBlt
pDC->StretchBlt(0,0,m_bmp.bmWidth,m_bmp.bmHeight,&dcBmp,0,0,
m_bmp.bmWidth,m_bmp.bmHeight,SRCCOPY);
/*******************************************************************************/
/* BOOL StretchBlt(int x,int y,int nWidth,int nHeight,CDC* pSrcDC,
/* int xSrc,int ySrc,int nSrcWidth,int nSrcHeight,DWORD dwRop );
/* 1.参数x、y位图目标矩形左上角x、y的坐标值
/* 2.nWidth、nHeigth位图目标矩形的逻辑宽度和高度
/* 3.pSrcDC表示源设备CDC指针
/* 4.xSrc、ySrc表示位图源矩形的左上角的x、y逻辑坐标值
/* 5.dwRop表示显示位图的光栅操作方式 SRCCOPY用于直接将位图复制到目标环境中
/*******************************************************************************/
dcBmp.SelectObject(pbmpOld); //恢复临时DC的位图
DeleteObject(&m_bitmap); //删除内存中的位图
dcBmp.DeleteDC(); //删除CreateCompatibleDC得到的图片DC
/**
* 面代码为后面显示第二张图片
*/
}
第四步:设置打开BMP图片函数。”查看”->”建立类向导”(Ctrl+W)->选择”类名”CImageProcessing->在命令对象ID中双击”ID_FILE_OPEN”->自动生成默认成员函数OnFileOpen,消息为COMMAND。双击成员函数(Member Functions)进入函数编辑。
编辑ImageProcessingView.cpp函数实现打开图片,代码如下:
//****************打开文件****************//
void CImageProcessingView::OnFileOpen()
{
//两种格式的文件:bmp gif
CString filter;
filter="所有文件(*.bmp,*.jpg,*.gif)|*.bmp;*.jpg| BMP(*.bmp)|*.bmp| JPG(*.jpg)|*.jpg||";
CFileDialog dlg(TRUE,NULL,NULL,OFN_HIDEREADONLY,filter,NULL);
//按下确定按钮 dlg.DoModal() 函数显示对话框
if( dlg.DoModal() == IDOK )
{
BmpName = dlg.GetPathName(); //获取文件路径名 如D:\pic\abc.bmp
EntName = dlg.GetFileExt(); //获取文件扩展名
EntName.MakeLower(); //将文件扩展名转换为一个小写字符
Invalidate(); //调用该函数就会调用OnDraw重绘画图
}
}
第五步:在ImageProcessingView.cpp中找到OnDraw()函数,通过OnDraw()函数调用ShowBitmap()函数显示图片。代码如下:
void CImageProcessingView::OnDraw(CDC* pDC)
{
CImageProcessingDoc* pDoc = GetDocument();
ASSERT_VALID(pDoc);
// TODO: add draw code for native data here
if (!pDoc) return;
if( EntName.Compare(_T("bmp")) == 0 ) //bmp格式
{
ShowBitmap(pDC,BmpName); //显示图片
}
}
第六步:此时点击运行,同时点击文件-打开,即可显示图片如下图所示:
莱娜图(Lenna)
,全图是一张花花公子封面的裸图,后成为数字图像处理的标志图片。哈哈~至于BMP图片格式参照第一篇文章
二. 读取BMP图片和保存图片
自己文库
)
第一步:在XXXView.h中添加BMP格式图像相关的成员变量和成员函数,其中成员函数通过类视图右键添加,成员变量可以在XXXView.h中直接复制。
// Implementation
public:
//添加成员函数
void ShowBitmap(CDC* pDC,CString BmpName); //显示位图函数
bool ReadBmp(); //用来读取bmp个手机图片
bool SaveBmp(LPCSTR lpFileName); //用来保存bmp格式图片
//添加成员变量
CString EntName; //图像文件扩展名
CString BmpName; //图像文件名称
CBitmap m_bitmap; //创建位图对象
int m_nWidth; //图像实际宽度
int m_nHeight; //图像实际高度
int m_nDrawWidth; //图像显示宽度
int m_nDrawHeight; //图像显示高度
DWORD m_nImage; //图像数据的字节数 只含位图
DWORD m_nSize; //图像文件大小
int m_nLineByte; //图像一行所占字节数
int m_nBitCount; //图像每个像素所占位数
int m_nPalette; //位图实际使用的颜色表中的颜色数
BYTE *m_pImage; //读入图片数据后的指针
BITMAPFILEHEADER bfh; //全局变量文件头
BITMAPINFOHEADER bih; //全局变量信息头
RGBQUAD m_pPal; //颜色表指针
第二步:在ImageProcessingView.cpp中实现ReadBmp函数和SaveBmp函数。
//***************读取图片数据*************//
bool CImageProcessingView::ReadBmp()
{
//图片读出存储其中的东西
FILE *fp = fopen(BmpName,"rb");
if(fp==0)
{
AfxMessageBox("无法打开文件!",MB_OK,0);
return 0;
}
//读取文件头 解决BMP格式倒置的方法
fread(&bfh.bfType,sizeof(WORD),1,fp);
fread(&bfh.bfSize,sizeof(DWORD),1,fp);
fread(&bfh.bfReserved1,sizeof(WORD),1,fp);
fread(&bfh.bfReserved2,sizeof(WORD),1,fp);
fread(&bfh.bfOffBits,sizeof(DWORD),1,fp);
//图像文件的总字节数
m_nSize = bfh.bfSize;
//判断是否是bmp格式图片
if(bfh.bfType!=0x4d42) //'BM'
{
AfxMessageBox("不是BMP格式图片!",MB_OK,0);
return 0;
}
//读取信息头
fread(&bih.biSize,sizeof(DWORD),1,fp);
fread(&bih.biWidth,sizeof(LONG),1,fp);
fread(&bih.biHeight,sizeof(LONG),1,fp);
fread(&bih.biPlanes,sizeof(WORD),1,fp);
fread(&bih.biBitCount,sizeof(WORD),1,fp);
fread(&bih.biCompression,sizeof(DWORD),1,fp);
fread(&bih.biSizeImage,sizeof(DWORD),1,fp);
fread(&bih.biXPelsPerMeter,sizeof(LONG),1,fp);
fread(&bih.biYPelsPerMeter,sizeof(LONG),1,fp);
fread(&bih.biClrUsed,sizeof(DWORD),1,fp);
fread(&bih.biClrImportant,sizeof(DWORD),1,fp);
if(bih.biSize!=sizeof(bih))
{
AfxMessageBox("本结构所占用字节数出现错误");
return 0;
}
//位图压缩类型,必须是 0(不压缩) 1(BI_RLE8压缩类型)或2(BI_RLE压缩类型)之一
if(bih.biCompression == BI_RLE8 || bih.biCompression == BI_RLE4)
{
AfxMessageBox("位图被压缩!");
return 0;
}
//获取图像高宽和每个像素所占位数
m_nHeight = bih.biHeight;
m_nWidth = bih.biWidth;
m_nDrawHeight = bih.biHeight;
m_nDrawWidth = bih.biWidth;
m_nBitCount = bih.biBitCount; //每个像素所占位数
//计算图像每行像素所占的字节数(必须是32的倍数)
m_nLineByte = (m_nWidth*m_nBitCount+31)/32*4;
//图片大小 调用系统自带的文件头 BITMAPFILEHEADER bfh; BITMAPINFOHEADER bih;
//否则用 BITMAPFILEHEADER_ bfh; BITMAPINFOHEADER_ bih;要 m_nImage = m_nLineByte * m_nHeight - 2;
m_nImage = m_nLineByte * m_nHeight;
//位图实际使用的颜色表中的颜色数 biClrUsed
m_nPalette = 0; //初始化
if(bih.biClrUsed)
m_nPalette = bih.biClrUsed;
//申请位图空间 大小为位图大小 m_nImage
//malloc只能申请4字节的空间 (未知)
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fp);
fclose(fp);
return true;
}
其中SaveBmp()函数代码如下:
//****************保存文件****************//
bool CImageProcessingView::SaveBmp(LPCSTR lpFileName) //lpFileName为位图文件名
{
//保存bmp格式图片 写图片过程 只处理24像素的图片 该图片无调色板
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(lpFileName,"wb");
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
//malloc只能申请4字节的空间 (未知)
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
return true;
}
第三步:添加保存menu控件和函数。点击”查看-建立类向导“,在ID列表中找到ID_FILE_SAVE,点击COMMAND(Message列表),双击添加默认成员函数OnFileSave,同时在Member Functions(成员函数)中双击该函数进入函数并编辑。添加如下代码:
//******************文件保存*****************//
void CImageProcessingView::OnFileSave()
{
// TODO: Add your command handler code here
CString filter;
filter="所有文件(*.bmp,*.jpg)|*.bmp;*.jpg| BMP(*.bmp)|*.bmp| JPG(*.jpg)|*.jpg||";
//重点: 1-文件打开 0-文件保存
CFileDialog dlg(0,NULL,NULL,OFN_HIDEREADONLY,filter,NULL);
//按下确定按钮
if( dlg.DoModal() == IDOK ) {
CString str;
CString strName;
CString filename;
str = dlg.GetPathName(); //获取文件的路径
filename = dlg.GetFileTitle(); //获取文件名
int nFilterIndex=dlg.m_ofn.nFilterIndex;
if( nFilterIndex == 2 ) //当用户选择文件过滤器为".BMP"时
{
str = str + ".bmp"; //自动加扩展名.bmp
SaveBmp(str); //保存bmp图片 就是一个写出图片的过程
AfxMessageBox("图片保存成功",MB_OK,0);
}
}
}
第四步:在XXXView.cpp中OnDraw()函数中调用读取图片函数。
if( EntName.Compare(_T(“bmp”)) == 0 ) //bmp格式
{
ReadBmp();
ShowBitmap(pDC,BmpName); //显示图片
}
运行程序,打开图片点击保存即可实现。重点是ReadBmp获取一些重要参数。
三. 图像灰度处理
1.灰度图像概念
什么叫灰度图?任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:
浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
移位方法:Gray=(R*28+G*151+B*77)>>8;
平均值法:Gray=(R+G+B)/3;(此程序采用算法)
仅取绿色:Gray=G;
通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
改变象素矩阵的RGB值,来达到彩色图转变为灰度图
加权平均值算法:根据光的亮度特性,其实正确的灰度公式应当是:
R=G=B=R*0.299+G*0.587+B0.144
为了提高速度我们做一个完全可以接受的近似,公式变形如下:R=G=B=(R*3+G*6+B)/10
真正的24位真彩图与8位的灰度图的区别就在于,真彩图文件中没有调色板,灰度图有调色板,真彩图中的象素矩阵是RGB值,灰度图中的象素矩阵是调色板索引值。源代码只简单的改变象素矩阵的RGB值,来达到彩色图转
为灰度图,并没有添加调色板;该程序未实现添加了调色板。
2.灰度处理源码
// Implementation
public:
//添加成员函数
void ShowBitmap(CDC* pDC,CString BmpName); //显示位图函数
bool ReadBmp(); //用来读取bmp个手机图片
bool SaveBmp(LPCSTR lpFileName); //用来保存bmp格式图片
//添加成员变量
CString EntName; //图像文件扩展名
CString BmpName; //图像文件名称
CBitmap m_bitmap; //创建位图对象
CBitmap m_bitmaplin; //创建临时位图对象进行处理
CString BmpNameLin; //保存图像副本文件
第二步:在ImageProcessingView.cpp中ShowBitmap()函数前添加变量numPicture和level。
/*************************************************************/
/* numPicture变量显示图片数量
/* 0-提示错误或未打开图片 1-显示一张图片 2-显示两张图片和处理
/*************************************************************/
int numPicture = 0;
/*************************************************************/
/* level变量显示具体的处理操作,每个处理函数中赋值该变量
/* 0-显示2张图片 1-显示灰度图片 3-显示图片采样
/* 2 4 8 16 32 64-不同量化等级量化图片
/*************************************************************/
int level = 0;
//****************显示BMP格式图片****************//
void CImageProcessingView::ShowBitmap(CDC *pDC, CString BmpName)
{
....
}
第三步:修改ImageProcessingView.cpp中OnFileOpen()函数,添加临时变量名和显示一张图片标志变量。代码如下:
//****************打开文件****************//
void CImageProcessingView::OnFileOpen()
{
CString filter;
filter="所有文件(*.bmp,*.jpg,*.gif)|*.bmp;*.jpg| BMP(*.bmp)|*.bmp| JPG(*.jpg)|*.jpg||";
CFileDialog dlg(TRUE,NULL,NULL,OFN_HIDEREADONLY,filter,NULL);
if( dlg.DoModal() == IDOK )
{
BmpName = dlg.GetPathName();
BmpNameLin = "picture.bmp"; //临时变量名
numPicture=1; //显示一张图片
EntName = dlg.GetFileExt();
EntName.MakeLower();
Invalidate();
}
}
第四步:将视图切换到ResourceView界面,选中Menu->在IDR_MAINFRAME中添加菜单”显示“,双击它在菜单属性中选择”弹出“。在”显示“的子菜单中添加:
双图显示–ID_SHOW_TWO(ID)–默认属性
灰度图片–ID_SHOW_HD(ID)–默认属性
//****************显示两张图片****************//
void CImageProcessingView::OnShowTwo()
{
//如果没有导入图片直接点击双显 提示错误
if(numPicture==0)
{
AfxMessageBox("载入图片后才能显示2张图片!");
return;
}
AfxMessageBox("显示两张图片!",MB_OK,0);
numPicture = 2; //全局变量 显示两图
level =0; //level=0双显
Invalidate(); //调用Invalidate 每秒调用一次OnDraw画图
}
第六步:同上面相同的方法,”查看”->”建立类向导“->ID_SHOW_HD(ID)->COMMAND(Message),默认成员函数名。在XXXView.cpp添加代码如下:
/********************************************************************************************/
/* 祥见http://blog.csdn.net/xiakq/article/details/2956902有详细的灰度算法
/* 其中24位的图片灰度时,采用如下算法:
/* 1.平均值算法 R=G=B=(R+G+B)/3
/* 2.快速算法 R=G=B=(R+G+B+128)/4>>2
/* 3.加权平均值算法 根据光的亮度特性,其实正确的灰度公式应当是R=G=B=R*0.299+G*0.587+B0.144
/* 为了提高速度我们做一个完全可以接受的近似,公式变形如下 R=G=B=(R*3+G*6+B)/10
/* 4.精确加权平均值算法 R=G=B=R*0.299+G*0.587+B0.144
/********************************************************************************************/
//**灰度图像就是 R=G=B且为三者的1/3 level=1时灰度图像**//
void CImageProcessingView::OnShowHd()
{
if(numPicture==0)
{
AfxMessageBox("载入图片后才能灰度图片!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("灰度图像!",MB_OK,0);
//打开临时的图片
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
//读取文件
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
//灰度图像
unsigned char color;
unsigned char red,green,blue;
/********************************************************************/
/* 注意:原来下面所有操作都是for( i=0; i<m_nWidth*m_nHeight; i++ )
/* 后发现如果图片最后一行没有完整的一行数据,会出现图像变多或变少
/* 但图像的总像素为m_nImage,如果是m_nImage/3就可以保证所有像素都有
/********************************************************************/
for(int i=0; i < m_nImage/3; i++ )
{
fread(&red,sizeof(char),1,fpo);
fread(&green,sizeof(char),1,fpo);
fread(&blue,sizeof(char),1,fpo);
color=(red+green+blue)/3;
red=color;
green=color;
blue=color;
fwrite(&red,sizeof(char),1,fpw);
fwrite(&green,sizeof(char),1,fpw);
fwrite(&blue,sizeof(char),1,fpw);
}
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=1;
Invalidate();
}
第七步:修改ShowBitmap()函数中双显部分,添加如下代码:
//****************显示BMP格式图片****************//
void CImageProcessingView::ShowBitmap(CDC *pDC, CString BmpName)
{
....
/**
* 面代码为后面显示第二张图片
*/
if(numPicture==2) {
//显示图片函数LoadImage
HBITMAP m_hBitmapChange;
if(level==0) //显示2张图 BmpNameLin原图
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpName,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else
if(level==1) //灰度图片 BmpNameLin临时图片
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
if( m_bitmap.m_hObject ) {
m_bitmap.Detach(); //m_bitmap为创建的位图对象
}
m_bitmap.Attach(m_hBitmapChange);
//定义并创建一个内存设备环境
CDC dcBmp;
if( !dcBmp.CreateCompatibleDC(pDC) ) //创建兼容性的DC
return;
BITMAP m_bmp; //临时bmp图片变量
m_bitmap.GetBitmap(&m_bmp); //将图片载入位图中
CBitmap *pbmpOld = NULL;
dcBmp.SelectObject(&m_bitmap); //将位图选入临时内存设备环境
//如果图片太大显示大小为固定640*640 否则显示原图大小
if(m_nDrawWidth<650 && m_nDrawHeight<650)
pDC->StretchBlt(m_nWindowWidth-m_nDrawWidth,0,
m_nDrawWidth,m_nDrawHeight,&dcBmp,0,0,m_bmp.bmWidth,m_bmp.bmHeight,SRCCOPY);
else
pDC->StretchBlt(m_nWindowWidth-640,0,640,640,&dcBmp,0,0,
m_bmp.bmWidth,m_bmp.bmHeight,SRCCOPY);
//恢复临时DC的位图
dcBmp.SelectObject(pbmpOld);
}
}
双显和灰度运行效果如下图所示:
四. 图片量化处理
(参考我的文库:
http://wenku.baidu.com/view/80b18961f5335a8102d220a0
)
1.量化基本概念
图像数字化包括量化和取样两个过程,其中:
量化:幅值f(x,y)的离散化,f(x,y)表示静止灰度图像的空间坐标
取样:对空间连续坐标(x,y)的离散化
一幅行数为
M
、列数为
N
的图像大小为
M
×
N
的矩阵形式为:(其中矩阵中每个元素代表一个像素)
该工程所有的处理都基于24位的bmp格式图片的处理,24为表示biBitCount=24,1个像素占3个字节(red、green、blue)。
如图量化级不同产生的灰度也不同,量化是使连续信号的幅度用有限级的数码表示的过程。
量化等级=2:使用2种灰度级(0~255)表示图片,小于128的取0,大于等于128的取128。把位图数据块所有数据在临时图片中取值,在显示即可。
量化等级=4:使用4种灰度级显示图片,就会发现图片分层为4种颜色。同时,0-64区间取0,64-128区间取64,128-192区间取128,192-255区间取192。
量化的取值各不相同,我采用的是最简单的取值。其它方法可自己去查阅资料。
2.量化处理源码
第一步:设置菜单栏。将试图切换到ResourceView界面–选中Menu–在IDR_MAINFRAME中添加菜单“量化”–双击它在菜单属性中选择“弹出”。在“显示”的子菜单中添加:属性为默认属性。
量化 Level 2–ID_LH_2 量化 Level 4–ID_LH_4
量化 Level 8–ID_LH_8 量化 Level 16–ID_LH_16
量化 Level 32–ID_LH_32 量化 Level 64–ID_LH_64
核心流程是打开两张图片原图(BmpName)和临时图片(BmpNameLin),然后读取原图信息头赋值给临时处理图片,在读取原图m_nImage整个像素矩阵,量化处理每个像素(即分等级量化),最后文件写量化后的像素矩阵给BmpNameLin,在赋值全局变量level\numPicture和调用Invalidate()重绘图像即可。
//****************量化 量化等级为2****************//
void CImageProcessingView::OnLh2()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能量化!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("量化等级Level=2!",MB_OK,0);
//打开临时的图片
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
//读取文件
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
//malloc只能申请4字节的空间
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
//等级2量化
for(int i=0; i<m_nImage; i++ ) {
//24位的为调色板为真彩图 Red Green Blue 为3字节
//量化等级为2取中间值为 64 和 192
if(m_pImage[i]<128) {
m_pImage[i]=0;
}
else if(m_pImage[i]>=128) {
m_pImage[i]=128;
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=2;
Invalidate();
}
//****************量化 量化等级为4****************//
void CImageProcessingView::OnLh4()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能量化!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("量化等级Level=4!",MB_OK,0);
//打开临时的图片
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
//等级4量化
for(int i=0; i<m_nImage; i++ ) {
if(m_pImage[i]<64) {
m_pImage[i]=0;
}
else if( (m_pImage[i]>=64) && (m_pImage[i]<128) ) {
m_pImage[i]=64;
}
else if( (m_pImage[i]>=128) && (m_pImage[i]<192) ) {
m_pImage[i]=128;
}
else if(m_pImage[i]>=192) {
m_pImage[i]=192;
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=4;
Invalidate();
}
//****************量化 量化等级为8****************//
void CImageProcessingView::OnLh8()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能量化!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("量化等级Level=8!",MB_OK,0);
//打开临时的图片 读取文件
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
//malloc只能申请4字节的空间 (未知)
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
//等级8量化
for(int i=0; i<m_nImage; i++ ) {
if(m_pImage[i]<32) {
m_pImage[i]=0;
}
else if( (m_pImage[i]>=32) && (m_pImage[i]<64) ) {
m_pImage[i]=32;
}
else if( (m_pImage[i]>=64) && (m_pImage[i]<96) ) {
m_pImage[i]=64;
}
else if( (m_pImage[i]>=96) && (m_pImage[i]<128) ) {
m_pImage[i]=96;
}
else if( (m_pImage[i]>=128) && (m_pImage[i]<160) ) {
m_pImage[i]=128;
}
else if( (m_pImage[i]>=160) && (m_pImage[i]<192) ) {
m_pImage[i]=160;
}
else if( (m_pImage[i]>=192) && (m_pImage[i]<224) ) {
m_pImage[i]=192;
}
else if(m_pImage[i]>=224) {
m_pImage[i]=224;
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=8;
Invalidate();
}
//****************量化 量化等级为16****************//
void CImageProcessingView::OnLh16()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能量化!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("量化等级Level=16!",MB_OK,0);
int i,j;
//打开临时的图片
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
for( i=0; i<m_nImage; i++ ) {
j=16;
while(j<=256)
{
if(m_pImage[i]<j)
{
if(m_pImage[i]<16)
m_pImage[i]=0;
else
m_pImage[i]=j-16;
break;
}
else j+=16;
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=16;
Invalidate();
}
//****************量化 量化等级为32****************//
void CImageProcessingView::OnLh32()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能量化!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("量化等级Level=32!",MB_OK,0);
int i,j;
//打开临时的图片
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
//读取文件
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
//等级32化
for( i=0; i<m_nImage; i++ )
{
j=8;
while(j<=256)
{
if(m_pImage[i]<j)
{
if(m_pImage[i]<8)
m_pImage[i]=0;
else
m_pImage[i]=j-8;
break;
}
else j+=8;
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=32;
Invalidate();
}
//****************量化 量化等级为64****************//
void CImageProcessingView::OnLh64()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能量化!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("量化等级Level=64!",MB_OK,0);
int i,j;
//打开临时的图片
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
//读取文件
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
m_pImage=(BYTE*)malloc(m_nImage);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
//等级64量化
for( i=0; i<m_nImage; i++ )
{
j=4;
while(j<=256)
{
if(m_pImage[i]<j)
{
if(m_pImage[i]<16)
m_pImage[i]=0;
else
m_pImage[i]=j-4;
break;
}
else j+=4;
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=64;
Invalidate();
}
第四步:修改ShowBitmap()函数,显示量化处理。添加如下代码:
if(level==0) //显示2张图 BmpNameLin原图
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpName,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else
if(level==1) //灰度图片 BmpNameLin临时图片
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else //量化2
if(level==2)
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else //量化4
if(level==4)
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else //量化8
if(level==8)
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else //量化16
if(level==16)
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else //量化32
if(level==32)
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
else //量化64
if(level==64)
{
m_hBitmapChange = (HBITMAP) LoadImage(NULL,BmpNameLin,IMAGE_BITMAP,0,0,
LR_LOADFROMFILE|LR_DEFAULTSIZE|LR_CREATEDIBSECTION);
}
运行效果如下图,当量化Level=2时很明显的两种灰度颜色,Level=4有4种颜色。
五. 图像采样功能
(参考我的文库:
http://wenku.baidu.com/view/b3ef4e1f964bcf84b9d57baf
)
1.图像采样概念
该工程所有的处理都基于24位的bmp格式图片的处理,24为表示biBitCount=24,1个像素占3个字节(red、green、blue)。如图一张512*512的原图,保持灰度级256不变后的各种采样。输入采样坐标:如16*16,它的含义是原图512*512像素,现在组成一个新的图片为16*16像素,(512/16=32,512/16=32)则每32*32组成一个新的区域。共有这种区域16*16个,采样的方法有2种:
a.把这个32*32区域全部赋值成左上角那个像素,这样图片的大小不变,困难在于赋值要4层循环。(项目中采用的就是这种方法)
b.把这个32*32区域的左上角取出来,组成一个新的图片,共有16*16个像素,这张图片的大小要变小,只有16*16个像素。但难点在于同时要把bmp文件头中的图片大小、信息头中的长宽像素改变、偏移量等信息更新。
原图8*8的矩阵要处理成3*3的矩阵,则循环先处理第一二行,①②④⑤为3*3处理,去左上角的RGB,③⑥为2*3的处理;重点是原图读取一维数组需要转成二维数组赋值处理;最后再处理最后一行数据。采样中公式为:
//获取填充颜色 相当于一次读取一个像素的RGB值再乘3跳3个字节
red=m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3];
green=m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+1];
blue=m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+2];
//填出图像循环 小区域中的长宽循环
//(X+Y*m_nWidth)*3跳到该小区域 再赋值3*3小区域的RGB 同一区域RGB相同
m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+m+n*m_nWidth*3]=red; m++;
m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+m+n*m_nWidth*3]=green; m++;
m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+m+n*m_nWidth*3]=blue; m++;
2.图像采样代码
第一步:设置菜单栏
a.将视图切换到ResourceView界面–选中Menu–在IDR_MAINFRAME中添加菜单“采样”–双击它在菜单属性中选择“弹出”;
b.在“采样”的子菜单中添加:属性为默认属性。ID_CY–图片采样。
c.建立类导向:查看–建立类导向(Ctrl+W)–CImageProcessingView(类名)–ID_CY–COMMAND(Messages)–默认成员函数名。生成void CImageProcessingView::OnCy()采样函数。
第二步:设置采样对话框
a.将试图切换到ResourceView界面–选中Dialog,右键鼠标新建一个Dialog,并新建一个名为IDD_DIALOG_CY。编辑框(X)IDC_EDIT_CYX 和 (Y)IDC_EDIT_CYY,确定为默认按钮。设置成下图对话框:
IDC_EDIT_CYY–int–m_yPlace
d.在View.cpp中添加采样的头文件#include “ImageCYDlg.h”
第三步:在ImageProcessingView.cpp中添加代码
//****************图片采样****************//
void CImageProcessingView::OnCy()
{
if(numPicture==0) {
AfxMessageBox("载入图片后才能采样!",MB_OK,0);
return;
}
CImageCYDlg dlg; //定义采样对话框
//显示对话框
if( dlg.DoModal()==IDOK ) {
//采样坐标最初为图片的自身像素
if( dlg.m_xPlace==0 || dlg.m_yPlace==0 ) {
AfxMessageBox("输入图片像素不能为0!",MB_OK,0);
return;
}
if( dlg.m_xPlace>m_nWidth || dlg.m_yPlace>m_nHeight ) {
AfxMessageBox("图片像素不能为超过原图长宽!",MB_OK,0);
return;
}
AfxMessageBox("图片采样!",MB_OK,0);
//打开临时的图片 读取文件
FILE *fpo = fopen(BmpName,"rb");
FILE *fpw = fopen(BmpNameLin,"wb+");
fread(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpo);
fread(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpo);
fwrite(&bfh,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fpw);
fwrite(&bih,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fpw);
fread(m_pImage,m_nImage,1,fpo);
/*图片采样*/
int numWidth,numHeight; //图片此区间取相同的像素点
int numSYWidth,numSYHeight; //剩余期间区域
/*********************************************************/
/* 表示numWidth*numHeight为一个区域 该区域颜色相同
/* 如 512/512=1 512/512=1 1*1为一个区域
/* dlg.m_xPlace*dlg.m_yPlace 表示新的(x,y)坐标
/* numSYWidth表示剩余空间 该区域统一为一个颜色
/*********************************************************/
numWidth=m_nWidth/dlg.m_xPlace;
numHeight=m_nHeight/dlg.m_yPlace;
numSYWidth=m_nWidth%dlg.m_xPlace;
numSYHeight=m_nHeight%dlg.m_yPlace;
int Y,X;
int i,j,m,n;
unsigned char red,green,blue; //存储三种颜色
/* 有((m_xPlace * m_yPlace)+ 剩余区域 )个小区域 */
for( i=0; i<dlg.m_yPlace; i++ ) //高度
{
Y=numHeight*i; //获取Y坐标
for( j=0; j<dlg.m_yPlace; j++ ) //宽度
{
X=numWidth*j; //获取X坐标
/*获取填充颜色*/
red=m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3];
green=m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+1];
blue=m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+2];
/*填出图像循环 小区域中的长宽循环*/
for( n=0; n<numHeight; n++ )
{
for( m=0; m<numWidth*3; )
{
m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+m+n*m_nWidth*3]=red;
m++;
m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+m+n*m_nWidth*3]=green;
m++;
m_pImage[(X+Y*m_nWidth)*3+m+n*m_nWidth*3]=blue;
m++;
}
}
}
}
fwrite(m_pImage,m_nImage,1,fpw);
fclose(fpo);
fclose(fpw);
numPicture = 2;
level=3;
Invalidate();
}
}
else if(level==3) //图片采样
}
运行效果如下图所示,其中彩色图片应该先灰度处理再进行其他操作。
总结:后悔当初还没有写博客,通过回忆几年前的代码,很多当时的体会和思想都已不复存在了!可能你在百度文库中看到类似的文章,因为那些都是我在2012年上传的,最初是通过它进行分享编程知识的,后来发现了更好的CSDN而取代之。这篇文章感觉太详细,有时候一直怀疑是不是失去了算法的本质,不应该写这么详细的文章,而更加精简一点,但可能和从小记笔记有关,很难改过来了,慢慢改吧!
最后还是希望文章对你有所帮助,如果文章有不足或错误之处,请海涵~
(By:Eastmount 2015-5-28 下午点
http://blog.csdn.net/eastmount/
)