使用C++实现位图处理

使用C++实现位图处理攻略

什么是位图

位图（Bitmap），又称为点阵图，是一种用二进制数来表示图像的存储方式。位图是由若干像素点组成的栅格图像，每个像素点有固定的颜色值，颜色值的位数决定了图片的颜色数。

C++实现位图处理

使用C++语言可以方便快速地对位图进行处理，本文将介绍如何使用C++对位图进行灰度化、二值化操作。

读取位图文件

要处理位图，首先需要读取位图文件。可以使用C++中的文件操作函数来读取文件，具体步骤如下：

#include <fstream>
using namespace std;

int main() {
    ifstream infile("image.bmp", ios::in | ios::binary);
    if (!infile) {
        cout << "Error opening file!" << endl;
        return -1;
    }
    // 读取文件头部
    bitmap_file_header_t file_header;
    infile.read((char*)&file_header, sizeof(file_header));
    // 读取信息头
    bitmap_info_header_t info_header;
    infile.read((char*)&info_header, sizeof(info_header));
    // 读取像素数据
    int padding = (4 - (info_header.width * info_header.bits_per_pixel / 8) % 4) % 4;
    int size = info_header.width * info_header.height * info_header.bits_per_pixel / 8;
    char* pixel_data = new char[size];
    infile.read(pixel_data, size);
    infile.close();
    // 对像素数据进行处理
    // ...
    // 写入修改后的像素数据
    // ...
    return 0;
}

灰度化

灰度化是将彩色图片转换成黑白图片的过程。可以使用下面这个公式来计算灰度值：

Gray = R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11

其中R、G、B分别是红、绿、蓝三个颜色通道的值。通过将彩色图像的每个像素点转换成该像素点的灰度值，就能将彩色图片转换成黑白图片。

// 灰度化函数
void gray_scale(char* pixel_data, bitmap_info_header_t header) {
    for (int i = 0; i < header.height; i++) {
        for (int j = 0; j < header.width; j++) {
            // 获取像素点的颜色值
            unsigned char* p = (unsigned char*)(pixel_data + i * header.width * 3 + j * 3);
            unsigned char gray = (unsigned char)(0.3 * p[2] + 0.59 * p[1] + 0.11 * p[0]);
            p[0] = p[1] = p[2] = gray;
        }
    }
}

二值化

二值化是将彩色图片转换成只有黑白两种颜色的图片的过程。可以简单地将灰度值小于某个阈值的像素点设置为黑色，将灰度值大于等于某个阈值的像素点设置为白色。

// 二值化函数
void threshold(char* pixel_data, bitmap_info_header_t header, int threshold) {
    for (int i = 0; i < header.height; i++) {
        for (int j = 0; j < header.width; j++) {
            // 获取像素点的灰度值
            unsigned char* p = (unsigned char*)(pixel_data + i * header.width * 3 + j * 3);
            unsigned char gray = (unsigned char)(0.3 * p[2] + 0.59 * p[1] + 0.11 * p[0]);
            if (gray < threshold) {
                // 设为黑色
                p[0] = p[1] = p[2] = 0;
            }
            else {
                // 设为白色
                p[0] = p[1] = p[2] = 255;
            }
        }
    }
}

示例说明

下面为实例说明。

示例1：灰度化一张位图

#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;

typedef struct _tag_bitmap_file_header {
    char sign[2];
    int file_size;
    int reserve1;
    int data_offset;
} bitmap_file_header_t;

typedef struct _tag_bitmap_info_header {
    int info_size;
    int width;
    int height;
    short planes;
    short bits_per_pixel;
    int compression;
    int image_size;
    int x_resolution;
    int y_resolution;
    int clr_used;
    int clr_important;
} bitmap_info_header_t;

// 灰度化函数
void gray_scale(char* pixel_data, bitmap_info_header_t header) {
    for (int i = 0; i < header.height; i++) {
        for (int j = 0; j < header.width; j++) {
            // 获取像素点的颜色值
            unsigned char* p = (unsigned char*)(pixel_data + i * header.width * 3 + j * 3);
            unsigned char gray = (unsigned char)(0.3 * p[2] + 0.59 * p[1] + 0.11 * p[0]);
            p[0] = p[1] = p[2] = gray;
        }
    }
}

int main() {
    ifstream infile("image.bmp", ios::in | ios::binary);
    if (!infile) {
        cout << "Error opening file!" << endl;
        return -1;
    }
    // 读取文件头部
    bitmap_file_header_t file_header;
    infile.read((char*)&file_header, sizeof(file_header));
    // 读取信息头
    bitmap_info_header_t info_header;
    infile.read((char*)&info_header, sizeof(info_header));
    // 读取像素数据
    int padding = (4 - (info_header.width * info_header.bits_per_pixel / 8) % 4) % 4;
    int size = info_header.width * info_header.height * info_header.bits_per_pixel / 8;
    char* pixel_data = new char[size];
    infile.read(pixel_data, size);
    infile.close();
    // 灰度化
    gray_scale(pixel_data, info_header);
    // 写入修改后的像素数据
    ofstream outfile("gray_image.bmp", ios::out | ios::binary);
    outfile.write((char*)&file_header, sizeof(file_header));
    outfile.write((char*)&info_header, sizeof(info_header));
    outfile.write(pixel_data, size);
    outfile.close();
    delete[] pixel_data;
    return 0;
}

示例2：二值化一张位图

#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;

typedef struct _tag_bitmap_file_header {
    char sign[2];
    int file_size;
    int reserve1;
    int data_offset;
} bitmap_file_header_t;

typedef struct _tag_bitmap_info_header {
    int info_size;
    int width;
    int height;
    short planes;
    short bits_per_pixel;
    int compression;
    int image_size;
    int x_resolution;
    int y_resolution;
    int clr_used;
    int clr_important;
} bitmap_info_header_t;

// 二值化函数
void threshold(char* pixel_data, bitmap_info_header_t header, int threshold) {
    for (int i = 0; i < header.height; i++) {
        for (int j = 0; j < header.width; j++) {
            // 获取像素点的灰度值
            unsigned char* p = (unsigned char*)(pixel_data + i * header.width * 3 + j * 3);
            unsigned char gray = (unsigned char)(0.3 * p[2] + 0.59 * p[1] + 0.11 * p[0]);
            if (gray < threshold) {
                // 设为黑色
                p[0] = p[1] = p[2] = 0;
            }
            else {
                // 设为白色
                p[0] = p[1] = p[2] = 255;
            }
        }
    }
}

int main() {
    ifstream infile("image.bmp", ios::in | ios::binary);
    if (!infile) {
        cout << "Error opening file!" << endl;
        return -1;
    }
    // 读取文件头部
    bitmap_file_header_t file_header;
    infile.read((char*)&file_header, sizeof(file_header));
    // 读取信息头
    bitmap_info_header_t info_header;
    infile.read((char*)&info_header, sizeof(info_header));
    // 读取像素数据
    int padding = (4 - (info_header.width * info_header.bits_per_pixel / 8) % 4) % 4;
    int size = info_header.width * info_header.height * info_header.bits_per_pixel / 8;
    char* pixel_data = new char[size];
    infile.read(pixel_data, size);
    infile.close();
    // 二值化
    threshold(pixel_data, info_header, 128);
    // 写入修改后的像素数据
    ofstream outfile("threshold_image.bmp", ios::out | ios::binary);
    outfile.write((char*)&file_header, sizeof(file_header));
    outfile.write((char*)&info_header, sizeof(info_header));
    outfile.write(pixel_data, size);
    outfile.close();
    delete[] pixel_data;
    return 0;
}

以上是基础的位图处理内容，具体情况还可以根据需求自行扩展。