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。
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：使用C++实现位图处理 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 