Некоторые растровые изображения были сохранены в файле p1 bmp как 24-битные

Обновлено: 04.07.2024

Растровое изображение – это массив битов, определяющий цвет каждого пикселя в прямоугольном массиве пикселей. Каждый цвет в таблице представлен 24-битным числом: 8 бит для красного, 8 бит для зеленого и 8 бит для синего.

Где находятся растровые изображения?

В Windows вы можете открывать файлы BMP в Microsoft Windows Photos. В macOS вы можете просматривать файлы BMP с помощью Apple Preview или Apple Photos. Для открытия файлов BMP также можно использовать большое количество графических и графических программ, включая Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, CorelDRAW и ACD Systems Canvas.

Как и где обычно используются растровые файлы?

Форматы JPEG и GIF также являются растровыми изображениями, но используют алгоритмы сжатия изображений, которые могут значительно уменьшить размер файла. По этой причине изображения JPEG и GIF используются в Интернете, а изображения BMP часто используются для изображений, пригодных для печати.

Как преобразовать изображение в 24-битное?

Каждый канал 8-битный, поэтому любое 8-битное изображение RGB будет... 8-битное красное + 8-битное зеленое + 8-битное синее = 24-битное. Поэтому, если ваше изображение имеет 16-битный RGB, скажем, необработанный файл, просто преобразуйте его в 8-битный RGB.

Что такое растровое изображение?

Растровое изображение, метод, с помощью которого определяется пространство отображения (например, файл графического изображения), включая цвет каждого из его пикселей (или битов). По сути, растровое изображение представляет собой массив двоичных данных, представляющих значения пикселей в изображении или на дисплее. GIF — это пример файла графического изображения с растровым изображением.

Что такое растровое изображение?

Как использовать растровое изображение?

Введение.
1Откройте изображение, которое вы хотите преобразовать в растровый режим, в фоторедакторе.
2Выберите «Изображение» → «Режим» → «Растровое изображение».
3Нажмите "ОК".
4Выберите разрешение.
5Под заголовком "Метод" выберите один из параметров в раскрывающемся меню "Использовать".
6Нажмите "ОК", чтобы преобразовать изображение в растровый режим.

Когда бы вы использовали растровое изображение?

Растровые изображения широко используются в цифровых камерах, смартфонах и в Интернете. Распространенные типы файлов растровых изображений включают JPEG , GIF и PNG .

В чем разница между 8-битными и 24-битными растровыми изображениями?

Это идентично 8-битному цвету, за исключением того, что теперь для индекса используется только половина байта, 4 бита. Это поддерживает таблицу до 16 цветов. Обычно это то же самое, что и 24-битный цвет, но с дополнительным 8-битным растровым изображением, известным как альфа-канал. Этот канал можно использовать для создания замаскированных областей или представления прозрачности.

Что означает 4-й байт в 32-битном растровом изображении?

Обычно 32-битное растровое изображение совпадает с 24-битным растровым изображением. В обоих форматах 3 байта используются для представления значений цветовых каналов RGB. В случае 32-битных растровых изображений 4-й байт используется для представления значения прозрачности. Однако BITMAPINFOHEADER игнорирует 4-й байт для 32-битных растровых изображений.

Как растровые изображения используются для уменьшения размера файла?

Технически растровое изображение представляет собой несжатый формат файла, что означает, что каждый пиксель изображения имеет свой собственный бит (или группу битов) в файле. Однако в некоторых других форматах, таких как PNG и JPEG, используются некоторые методы сжатия для группировки похожих пикселей для уменьшения общего размера файла.

Какое количество битов на пиксель в BMP?

количество бит на пиксель, определяющее глубину цвета изображения. Типичные значения: 1, 4, 8, 16, 24 и 32. Используемый метод сжатия. В следующей таблице приведен список возможных значений размера изображения. Это размер необработанных растровых данных; фиктивный 0 может быть задан для растровых изображений BI_RGB. Метод сжатия (смещение 30) может быть:

Есть ли у BMP альфа-канал?

Формат файла BMP позволяет хранить двумерные цифровые изображения, как монохромные, так и цветные, с различной глубиной цвета и опционально со сжатием данных, альфа-каналами и цветовыми профилями.

Почему это называется растровым изображением?

Растровое изображение – это тип организации памяти или формат файла изображения, используемый для хранения цифровых изображений. Термин растровое изображение происходит из терминологии компьютерного программирования и означает просто карту битов, массив битов с пространственным отображением.

Как растровое изображение представляет изображение?

Растровые изображения также известны как пиксельные карты или растровые изображения. Растровые изображения организованы в виде сетки цветных квадратов, называемых пикселями (сокращение от «элементы изображения»). Каждый цвет изображения хранится в виде двоичного числа. На черно-белом изображении ниже каждый пиксель либо черный, либо белый.

Почему файлы BMP такие большие?

BMP – это формат изображений, разработанный Microsoft для операционной системы Windows, который характеризуется большими размерами файлов. Файлы BMP не сжимаются и не теряют деталей при сохранении, но могут быстро занимать много места на жестком диске.

Как добавить прозрачность в BMP?

Растровые изображения (т. е. файлы с расширением .BMP) изначально не поддерживают прозрачность: их необходимо сохранять в другом формате, например PNG. Другим форматом, поддерживающим прозрачность, является GIF, но он подходит только для простых изображений с небольшим количеством цветов.

Как узнать, прозрачный ли мой фон?

Суббота, 21 апреля 2018 г.

Введите поисковый запрос и запустите поиск как обычно.
После получения результатов нажмите "Инструменты" в верхнем меню, чтобы увидеть параметры расширенного поиска.
В раскрывающемся меню "Цвет" выберите вариант "Прозрачный".
Теперь вы получите изображения с прозрачной частью.

Оглавление

Что такое 24-битное растровое изображение?

Как преобразовать изображение в 24-битное?

Как изменить 24-битное изображение на 8-битное?

Вы можете преобразовать 24-битное изображение JPEG в 8-битное JPG, используя пакетный конвертер. Для этого достаточно пробной версии. Я использовал то же программное обеспечение для преобразования и изменения размера моего изображения в соответствии с требованиями к экзаменам SSC.

Что такое 24-битная глубина?

Цветное изображение обычно имеет разрядность от 8 до 24 или выше. В 24-битном изображении биты часто делятся на три группы: 8 для красного, 8 для зеленого и 8 для синего. Комбинации этих битов используются для представления других цветов. 24-битное изображение поддерживает 16,7 миллиона (2 24 ) цветовых значений.

Почему это называется растровым изображением?

Как сохранить изображение в виде 24-битного растрового изображения?

Откройте список «Выберите тип файла» в нижней части диалогового окна и выберите параметр «Изображение Windows BMP». 5. Нажмите «Сохранить» в диалоговом окне «Сохранить изображение». Появится диалоговое окно «Сохранить как BMP».

Как сделать 24-битный PNG?

Оптимизировать как PNG‑24

Откройте изображение и выберите «Файл» > «Сохранить для Интернета».
Выберите формат оптимизации PNG‑24.
Выберите «Чересстрочная развертка», чтобы создать изображение, которое отображается в браузере с низким разрешением во время загрузки изображения с полным разрешением.

В чем разница между 8-битным и 16-битным?

Как увеличить разрядность изображения?

Изменить настройки битов Чтобы изменить настройки битов, выполните одно из следующих действий. Чтобы изменить 8 бит/канал на 16 бит/канал, выберите «Изображение» > «Режим» > «16 бит/канал» или «8 бит/канал». Чтобы преобразовать 8 или 16 бит/канал в 32 бит/канал, выберите «Изображение» > «Режим» > 32 бит/канал.

Что такое 32-битная глубина цвета?

Как и 24-битный цвет, 32-битный цвет поддерживает 16 777 215 цветов, но имеет альфа-канал, позволяющий создавать более убедительные градиенты, тени и прозрачность. С альфа-каналом 32-битный цвет поддерживает 4 294 967 296 цветовых комбинаций. По мере расширения поддержки большего количества цветов требуется больше памяти.

Как просто преобразовать изображение в 24-битное растровое изображение?

Как преобразовать изображение в 24-битное растровое изображение (.bmp) просто без специального программного обеспечения. Если воспроизведение не начнется в ближайшее время, попробуйте перезагрузить устройство. Видео, которое вы смотрите, может быть добавлено в историю просмотра телевизора и влиять на рекомендации телевизора. Во избежание этого отмените подписку на YouTube и войдите в нее на своем компьютере.

Как использовать конвертер 8-битных изображений?

Как использовать 8- или 16-битный конвертер изображений: 1. Выберите глубину цвета 8 или 16. 2. Установите другие настройки; 3 Добавьте свои файлы; 4 Подождите, пока сервер обработает ваши изображения и загрузит результаты после завершения.

Что означает 4-й байт в 32-битном растровом изображении?

Какие файлы можно конвертировать в BMP?

Мы поддерживаем следующие форматы файлов для преобразования в формат BMP: BMP, растровое изображение Microsoft Windows (.bmp) Файлы BMP (файл растрового изображения, независимый от устройства формат файла растрового изображения, растровое изображение) — это растровые изображения, используемые для хранения растровых цифровых изображений отдельно от устройства отображения.

Растровое изображение — это массив битов, указывающий цвет каждого пикселя в прямоугольном массиве пикселей. Количество битов, выделенных для отдельного пикселя, определяет количество цветов, которые можно назначить этому пикселю. Например, если каждый пиксель представлен 4 битами, то данному пикселю можно присвоить один из 16 различных цветов (2^4 = 16). В следующей таблице показано несколько примеров количества цветов, которое может быть назначено пикселю, представленному заданным количеством битов.

Бит на пиксель	Количество цветов, которые можно назначить пикселю
1	2^1 = 2
2	2^2 = 4
4	2^4 = 16
8	2^8 = 256
16	2^16 = 65 536
24	2^24 = 16 777 216

Файлы на диске, в которых хранятся растровые изображения, обычно содержат один или несколько информационных блоков, в которых хранится такая информация, как количество битов на пиксель, количество пикселей в каждой строке и количество строк в массиве. Такой файл может также содержать таблицу цветов (иногда называемую цветовой палитрой). Таблица цветов сопоставляет числа в растровом изображении с определенными цветами. На следующем рисунке показано увеличенное изображение вместе с его растровым изображением и таблицей цветов. Каждый пиксель представлен 4-битным числом, поэтому в таблице цветов 2^4 = 16 цветов. Каждый цвет в таблице представлен 24-битным числом: 8 бит для красного, 8 бит для зеленого и 8 бит для синего. Числа представлены в шестнадцатеричном формате (с основанием 16): A = 10, B = 11, C = 12, D = 13, E = 14, F = 15.

Посмотрите на пиксель в строке 3 столбца 5 изображения. Соответствующее число в растровом изображении — 1. Таблица цветов говорит нам, что 1 представляет красный цвет, поэтому пиксель красный. Все записи в верхней строке растрового изображения равны 3. Таблица цветов говорит нам, что 3 представляет синий цвет, поэтому все пиксели в верхней строке изображения синие.

Некоторые растровые изображения хранятся в восходящем формате; числа в первой строке растрового изображения соответствуют пикселям в нижней строке изображения.

Растровое изображение, в котором индексы хранятся в таблице цветов, называется растровым изображением с индексом палитры. Некоторые растровые изображения не нуждаются в таблице цветов. Например, если растровое изображение использует 24 бита на пиксель, это растровое изображение может хранить сами цвета, а не индексировать их в таблице цветов. На следующем рисунке показано растровое изображение, в котором цвета хранятся напрямую (24 бита на пиксель), а не с использованием таблицы цветов. На иллюстрации также показано увеличенное изображение соответствующего изображения. В растровом изображении FFFFFF соответствует белому цвету, FF0000 — красному, 00FF00 — зеленому, а 0000FF — синему.

Форматы графических файлов

Существует множество стандартных форматов для сохранения растровых изображений в дисковых файлах. GDI+ поддерживает форматы графических файлов, описанные в следующих абзацах.

BMP – это стандартный формат, используемый Windows для хранения изображений, не зависящих от устройств и приложений. Количество битов на пиксель (1, 4, 8, 15, 24, 32 или 64) для данного файла BMP указывается в заголовке файла. Файлы BMP с 24 битами на пиксель распространены. Файлы BMP обычно не сжимаются и поэтому плохо подходят для передачи через Интернет.

Формат обмена графикой (GIF)

GIF – это распространенный формат изображений, отображаемых на веб-страницах. GIF хорошо подходят для линейных рисунков, изображений с блоками сплошного цвета и изображений с четкими границами между цветами. GIF-файлы сжимаются, но в процессе сжатия информация не теряется; распакованный образ точно такой же, как и оригинал. Один цвет в GIF может быть обозначен как прозрачный, так что изображение будет иметь цвет фона любой веб-страницы, на которой оно отображается. Последовательность изображений GIF может быть сохранена в одном файле для создания анимированного GIF. GIF-файлы хранят не более 8 бит на пиксель, поэтому они ограничены 256 цветами.

Объединенная группа экспертов по фотографии (JPEG)

JPEG — это схема сжатия, которая хорошо подходит для естественных сцен, таких как отсканированные фотографии. Некоторая информация теряется в процессе сжатия, но часто эта потеря незаметна человеческому глазу. JPEG хранит 24 бита на пиксель, поэтому они способны отображать более 16 миллионов цветов. Файлы JPEG не поддерживают прозрачность или анимацию.

Уровень сжатия изображений JPEG можно настроить, но более высокие уровни сжатия (файлы меньшего размера) приводят к большей потере информации. Коэффициент сжатия 20:1 часто создает изображение, которое человеческому глазу трудно отличить от оригинала. На следующем рисунке показано изображение BMP и два изображения JPEG, сжатые из этого изображения BMP. Первый JPEG имеет коэффициент сжатия 4:1, а второй JPEG имеет коэффициент сжатия около 8:1.

Сжатие JPEG плохо работает для штриховых рисунков, блоков сплошного цвета и резких границ. На следующем рисунке показан файл BMP, а также два файла JPEG и GIF. JPEG и GIF были сжаты из BMP. Коэффициент сжатия составляет 4:1 для GIF, 4:1 для меньшего JPEG и 8:3 для большего JPEG. Обратите внимание, что GIF сохраняет четкие границы вдоль линий, а JPEG имеет тенденцию размывать границы.

JPEG — это схема сжатия, а не формат файла. Формат обмена файлами JPEG (JFIF) — это формат файлов, обычно используемый для хранения и передачи изображений, сжатых в соответствии со схемой JPEG. Файлы JFIF, отображаемые веб-браузерами, имеют расширение .jpg.

Заменяемый файл изображения (EXIF)

EXIF – это формат файлов, используемый для фотографий, снятых цифровыми камерами. Файл EXIF содержит изображение, сжатое в соответствии со спецификацией JPEG. Файл EXIF также содержит информацию о фотографии (дата съемки, выдержка, время экспозиции и т. д.) и информацию о камере (производитель, модель и т. д.).

Переносимая сетевая графика (PNG)

Формат PNG сохраняет многие преимущества формата GIF, но также предоставляет возможности, превосходящие возможности GIF. Как и файлы GIF, файлы PNG сжимаются без потери информации. Файлы PNG могут хранить цвета с 8, 24 или 48 битами на пиксель и оттенки серого с 1, 2, 4, 8 или 16 битами на пиксель. Напротив, файлы GIF могут использовать только 1, 2, 4 или 8 бит на пиксель. В файле PNG также может храниться значение альфа-канала для каждого пикселя, указывающее, в какой степени цвет этого пикселя смешивается с цветом фона.

PNG превосходит GIF по способности постепенно отображать изображение (то есть отображать все более и более приближенные изображения по мере их поступления по сетевому соединению). Файлы PNG могут содержать информацию о коррекции гаммы и цветокоррекции, чтобы изображения можно было точно отображать на различных устройствах отображения.

Тегировать формат файла изображения (TIFF)

TIFF – это гибкий и расширяемый формат, поддерживаемый множеством платформ и приложений для обработки изображений. Файлы TIFF могут хранить изображения с произвольным количеством битов на пиксель и могут использовать различные алгоритмы сжатия. Несколько изображений могут храниться в одном многостраничном файле TIFF. Информация, относящаяся к изображению (производитель сканера, хост-компьютер, тип сжатия, ориентация, выборка на пиксель и т. д.), может храниться в файле и систематизироваться с помощью тегов. При необходимости формат TIFF можно расширить путем утверждения и добавления новых тегов.

Одной из ключевых особенностей микроконтроллера Maxim MAX-32650 является 24-битный контроллер TFT LCD с поддержкой цветного и монохромного дисплея. Таким образом, чтобы проверить возможности этого встроенного 24-битного TFT-контроллера, лучше всего запустить его в полном цветовом диапазоне. Для проведения всех тестов и выявления ограничений используются 24-битные BMP-изображения высокого качества, хранящиеся на SD-карте.

Подробности:

Весь код, используемый для декодирования файла изображения BMP, помещенного на SD-карту, основан на библиотеках Maxim MAXFAT и MAXSDHC. Я получил REV.3 MAX32650 EV-Kit, который имеет дополнительные функции включения и отключения питания SD-карты (P3_5), а также возможность выбора подтягивающего опорного напряжения (JP14). Из-за изменения разводки печатной платы SDK пример SDHC не работает. Чтобы использовать функции SDHC с обычной SD-картой перед инициализацией модуля SDHC, JP14 должен быть в положении 3V3 и установить P3_5 HIGH, чтобы включить питание SD-карты. Добавьте приведенный ниже код, чтобы включить питание SD-карты.

Базовая функция для декодирования файла изображения BMP с последующим сохранением данных изображения RAW только в буфере для дальнейшей обработки, если это необходимо, приведена ниже. В этом коде предполагается, что файл изображения, который мы читаем, имеет тот же размер, что и наш дисплей, и мы уже создали буфер (с адресом uint8_t*) требуемой длины. Еще одна важная вещь: не используйте буфер ЖК-дисплея для данных изображения после инициализации контроллера ЖК-дисплея. Если необходимо использовать этот буфер для чтения данных, сначала отключите отображение, а затем передайте его функции, указанной ниже, иначе это приведет к серьезной ошибке.

Мы также можем использовать упрощенный способ чтения данных изображения BMP, создав корзину с помощью онлайн-инструмента (ЗДЕСЬ). Ниже также приведен код для чтения файла данных BIN изображения BMP.

Рисунок 1. Параметры онлайн-инструмента, необходимые для создания файла C-массива данных изображения для использования с настройкой 24-битного отображения по умолчанию

Рисунок 2. Параметры онлайн-инструмента, необходимые для создания BIN-файла изображения, для использования с настройкой 24-битного отображения по умолчанию

Настройка ЖК-дисплея и функция, используемая для настройки контроллера ЖК-дисплея в 24-битном цветовом режиме:

Необязательный код:

Код для получения всех важных параметров любого файла BMP, хранящегося на SD-карте.

Функция чтения любого файла с SD-карты (максимум 512 байт данных и полученный из примера SDK SDHC):

Код для чтения и печати всех важных параметров любого файла изображения BMP:

Вывод:

Дисплей работает так же, как указано в техническом описании, только если изображение сохраняется в буфере дисплея до включения встроенного контроллера MAX-32650. Пользователь может обновить буфер дисплея с помощью буфера данных изображения, сохраненного во флэш-памяти, только после инициализации контроллера ЖК-дисплея. После инициализации контроллера ЖК-дисплея остальная часть выполнения кода, особенно работающая с другими внешними устройствами (SD-CARD, HYPERBUS RAM, SRAM, FLASH и т. д.), вызовет случайный аппаратный сбой через случайные промежутки времени. Другими словами, если отображение инициализировано, пользователю нужно сделать несколько вещей, прежде чем выполнять остальную часть кода. Лучший способ получить доступ к внешним устройствам, избегая серьезных сбоев, — использовать только изображения с нулевым красным цветом. В противном случае пользователь может выбрать обходные пути, указанные в листе ошибок MAX-32650, как показано ниже.

TFT LCD использует P2_14, P2_15 и P2_16 GPIO, в то время как встроенный PMIC MAX77650 подключен к P2_7 и P2_8 в EV-Kit. И оба этих обходных пути также тестируются путем удаления красного компонента из данных буфера дисплея и выполнения кода из SRAM вместо флэш-памяти, но это не решает проблему аппаратного сбоя, когда несколько изображений непрерывно считываются с SD-карты и отображаются на ЖК-дисплее TFT. Также нет подробностей о повреждении данных ОЗУ Hyperbus, когда контроллер ЖК-дисплея находится в инициализированном состоянии и данные считываются из ОЗУ Hyperbus (подробности ЗДЕСЬ).

Эта фиксация не принадлежит ни к одной из веток в этом репозитории и может принадлежать ответвлению за пределами репозитория.

Последняя фиксация

Статистика Git

Файлы

Не удалось загрузить последнюю информацию о коммите.

readme.md

Библиотека растровых изображений C++ состоит из простых, надежных, оптимизированных и переносимых процедур обработки для формата растровых изображений с разрядностью 24 бита на пиксель.

Чтение/запись 24-битных растровых изображений
Пакетное редактирование на уровне пикселей, строк или столбцов.
Преобразование цвета (RGB,YCbCr) в байтах и числах с плавающей запятой
Высоко оптимизированная подвыборка и повышающая выборка (изменение размера)
Различные цветовые карты (1000 уровней - осень, медь, серый, горячий, hsv, jet, prism, vga, yarg)
Генерация текстуры (клетчатый узор, плазма)
Графический интерфейс рисования (линия, сегмент линии, прямоугольник, треугольник, квадрикс, горизонтальные и вертикальные сегменты линии, эллипс, круг, пиксель графика, ширина пера, цвет пера)
Декартово полотно и связанный с ним интерфейс рисования
Сравнение PSNR и изображений
Простое соответствие ближайшего цвета из набора цветов
Приближение длины волны к RGB
Реализация с одним заголовком, сборка не требуется. Никаких внешних зависимостей

Реализация библиотеки растровых изображений C++ совместима со следующими компиляторами C++:

Сборник компиляторов GNU (4.1+)
Компилятор Intel® C++ (9.x+)
Кланг/LLVM (1.1+)
PGI C++ (10.x+)
Компилятор Microsoft Visual Studio C++ (8.1+)
IBM XL C/C++ (10.x+)

Простой пример 1. Подсчет определенного цвета на заданном изображении

В следующем примере открывается растровое изображение с именем 'input.bmp' и подсчитывается количество пикселей со значением красного канала 111 и выше, а затем выполняется печать счетчика в стандартный вывод.

Простой пример 2. Нарисуйте прямоугольник, а затем круг

В следующем примере создается растровое изображение размером 200 x 200 пикселей, устанавливается оранжевый цвет фона, затем рисуется круг с центром в центре растрового изображения радиусом 50 пикселей красного цвета, а затем прямоугольник с центром посередине. растрового изображения шириной и высотой 100 пикселей и синего цвета. Вновь созданный образ будет сохранен на диск с именем: 'output.bmp'.

Простой пример 3. Фрактал множества Мандельброта

Следующий пример отображает фрактал множества Мандельброта и сохраняет сгенерированное растровое изображение как 'mandelbrot_set.bmp'.

Простой пример 4 — фрактал Джулии

Следующий пример отображает фрактал набора Джулии и сохраняет сгенерированное растровое изображение как 'julia_set.bmp'.

Простой пример 5. Увеличение искажения объектива

В следующем примере выполняется рендеринг базового изображения с использованием комбинации эффектов плазмы и клетчатого узора. Затем приступите к применению дисторсии объектива к основному изображению. И, наконец, как базовая, так и искаженная объективом версии изображений будут сохранены в файл как 'base.bmp' и 'lens_effect.bmp' соответственно.

Простой пример 6. Эффект завихрения

В следующем примере выполняется рендеринг базового изображения с использованием комбинации эффектов плазмы и клетчатого узора. Затем приступите к применению вихревого искажения к основному изображению. И, наконец, как базовая, так и искаженная спиралью версии изображений будут сохранены в файл как 'base.bmp' и 'swirl_effect.bmp' соответственно.

Простой пример 7. Эффект матового стекла

В следующем примере выполняется рендеринг базового изображения с использованием комбинации эффектов плазмы и клетчатого узора. Затем приступайте к применению эффекта диффузии матового стекла к основному изображению. Наконец, версия изображения с матовым стеклом будет сохранена в файле «glass_effect.bmp».

Простой пример 8. Генерация лабиринта

В следующем примере показан лабиринт, созданный с помощью простого рекурсивного алгоритма поиска с возвратом. Пример демонстрирует использование функций рисования и раскрашивания. После завершения лабиринта он будет сохранен в файле с именем 'maze.bmp'.

Простой пример 9. Огненные шары вдоль кривой Лиссажу

Следующий пример представляет собой классический графический эффект рендеринга огненных шаров, размещенных на одинаковом расстоянии от ближайших соседей по кривой Лиссажу. Затем огненные шары продолжат двигаться в плоскости, используя кривую в качестве пути. Пример демонстрирует построение кусочной цветовой палитры и функциональность response_image. После "симуляции" N-кадров последний кадр будет преобразован в растровое изображение, а затем сохранен в файле с именем 'fireballs.bmp'.

Простой пример 10. Треугольник Серпинского методом Монте-Карло

В следующем примере фрактал треугольника Серпинского визуализируется с использованием метода Монте-Карло, основанного на линейном разностном уравнении, а затем сохраняется сгенерированное растровое изображение как 'sierpinski_triangle.bmp'.

Простой пример 11. Окружности и равносторонние треугольники

В следующем примере случайным образом генерируются круги и вписывается несколько уровней внутренних равносторонних треугольников. Пример демонстрирует использование декартового холста, функций пера, различных процедур заполнения фигур и цветовых карт. После завершения визуализация будет сохранена на диске с именем: 'circles_and_triangles.bmp'.

Простой пример 12. Архимедовы спирали

В следующем примере показаны спирали Архимеда на полутоновом фоне плазмы. Пример демонстрирует использование декартового холста, функций пера и цветовых карт. После завершения визуализация будет сохранена на диске с именем: 'spirals.bmp'.

Простой пример 13 – перестановка изображений

В следующем примере в качестве входных данных используется файл 'tiger.bmp'. Затем приступайте к разбиению изображения на 9 ячеек 3x3, затем приступайте к случайному перемешиванию ячеек. Пример демонстрирует копирование ROI «Области интереса» и обратно внутри и между изображениями.После завершения перемешивания перемешанное изображение будет сохранено на диске с именем: 'shuffled.bmp'.

Простой пример 14 – спираль филлотаксиса

В следующем примере показана спираль филлотаксиса на фоне медной плазмы. Пример демонстрирует использование декартового холста, функции заполнения круга и цветовых карт. После завершения визуализация будет сохранена на диске с именем: 'phyllotaxis.bmp'.

Простой пример 15 – эффект пуантилизма

В следующем примере исходное изображение Подсолнуха визуализируется с использованием техники рисования пуантилизма. После завершения рендеринга изображение будет сохранено на диске с именем: 'pointillist.bmp'.

Приведенные выше примеры предназначены для наглядности и в первую очередь предназначены для демонстрации функциональности библиотеки bitmap_image с помощью коротких, лаконичных и простых для понимания фрагментов кода. Таким образом, были сделаны некоторые упрощения «кодирования», которые не обязательно будут приемлемы в производственных реализациях. Например, использование быстрой и грязной функции libc 'rand' должно быть заменено более современными и надежными средствами стандартной библиотеки C++ std::random. Следовательно, при оценке приведенных выше примеров такие проблемы, возможно, следует принимать во внимание.

В этой статье я покажу вам, как с нуля реализовать загрузчик изображений BMP на C++. BMP — один из старейших форматов изображений на платформе Windows, который поддерживается большинством других операционных систем. BMP может хранить двумерные растровые изображения с дополнительным сжатием и прозрачностью. В этой статье мы реализуем упрощенную версию спецификации формата BMP, которая будет поддерживать только изображения с глубиной 24 и 32 бита в цветовых пространствах BGR и BGRA. Чтобы сделать нашу жизнь проще, мы также можем игнорировать необязательный компонент сжатия.

Даже если вы не планируете использовать изображения в формате BMP, написание программы для чтения/записи BMP на C++ все же является полезным упражнением в программировании.

С точки зрения программирования файл BMP – это двоичный файл в формате с прямым порядком байтов. Для наших целей мы можем разделить изображение BMP на четыре области:

заголовок файла — все изображения BMP начинаются с заголовка файла из пяти элементов. В нем содержится информация о типе файла, размере файла и расположении пиксельных данных.
растровый заголовок — также называется информационным заголовком. Здесь содержится информация о ширине/высоте изображения, глубине цвета и т. д.
заголовок цвета – содержит информацию о цветовом пространстве и битовых масках.
данные пикселей.

Возможно, будет проще показать вам непосредственно код заголовка файла:

Последнее поле приведенной выше структуры представляет позицию в байтах от начала файла до места хранения данных пикселей.

Если вы хотите прочитать заголовок, используя приведенную выше структуру, вам нужно помнить, что компилятор может добавлять отступы к структуре, чтобы выровнять данные для конкретной машины. В большинстве современных компиляторов C++ (например, GCC, Clang, MSVC, Intel) вы можете использовать следующий синтаксис pragma pack, чтобы запросить определенное выравнивание:

Без pragma pack приведенная выше структура занимает на моем компьютере 16 байт, с инструкциями pragma pack та же структура занимает 14 байт. Очевидно, вы можете выбрать чтение каждого поля структуры отдельно и избежать проблемы заполнения, но это более громоздко и подвержено ошибкам.

Из вышесказанного нам нужно учитывать только ширину, высоту, количество битов и сжатие. Сжатие установлено на 0 для изображений с 24 битами на пиксель и на 3 для изображений с 32 битами на пиксель.

Третья область может быть описана:

Цветовые маски инициализируются в формате BGRA и используются только для изображений с прозрачностью (в нашем случае глубина 32 бита).

Особенность формата изображения BMP заключается в том, что если высота отрицательна, исходная точка изображения находится в верхнем левом углу. Если высота является положительным числом, начало изображения находится в нижнем левом углу. Для простоты мы будем рассматривать только случай, когда высота изображения является положительным числом, а начало координат всегда находится в левом нижнем углу.

Формат изображения BMP предполагает, что каждая строка данных будет выровнена по границе четырех байтов или дополнена нулями, если это не так. Для изображения с разрешением 32 бита на пиксель условие выравнивания всегда выполняется.В случае изображений с разрешением 24 бита на пиксель выравнивание выполняется только в том случае, если ширина изображения делится на 4, в противном случае нам нужно будет заполнить строки нулями.

Используя две приведенные выше структуры, мы можем определить новую структуру BMP, которая может читать/записывать изображение BMP с диска, создавать BMP объекта в памяти, изменить данные пикселей и т.д.…

Возможная реализация может выглядеть следующим образом:

Предположим, что мы хотим иметь возможность читать, записывать и напрямую изменять пиксельные данные изображения BMP, как в следующем коде:

Обратите внимание, что bmp3 из приведенного выше кода имеет ширину 209 пикселей, что означает, что для выравнивания строк по 4-байтовой границе потребуется заполнить нулями.

В целях тестирования мы будем использовать несколько изображений Shapes.bmp, Shapes-24.bmp, t1-24.bmp, t2-24.bmp. Если вы хотите загрузить изображения в формате , воспользуйтесь приведенными выше ссылками. Формат BMP. Первое изображение выглядит так:

Чтобы прочитать изображение, нам нужно открыть изображение как двоичный файл, прочитать заголовки, использовать информацию о размере изображения для изменения размера вектора данных и, наконец, прочитать данные о пикселях. В случае, если данные были дополнены нулями, нам также нужно их прочитать и отбросить данные заполнения. Некоторые редакторы будут добавлять в файл дополнительную информацию, которую мы можем спокойно игнорировать, нам просто нужно настроить для этого заголовок и размер файла. Это необходимо на тот случай, если пользователь решит сохранить обработанное изображение.

Для сохранения изображения на диск мы рассматриваем только 24 и 32 бита на пиксель.

В случае 24 бит на пиксель, если ширина делится на 4, мы записываем данные так же, как и в случае 32 бит на пиксель. Если ширина не делится на 4, мы увеличиваем шаг строки, многократно добавляя 1, пока он не станет делиться на 4. Мы заполняем вектор заполнения нулями, которые будут использоваться в конце каждой строки. Мы модифицируем заголовки растровых изображений, чтобы учесть новый размер файла, и пишем заголовки, как в предыдущих случаях. Вектор данных записывается по одной строке за раз: мы записываем строку, мы записываем заполняющие данные, мы записываем следующую строку и так далее…

Вот код для записи изображения на диск:

Теперь вы можете читать и записывать файл BMP.

Далее мы можем написать код для создания изображения BMP в памяти. Для этого, как и прежде, мы рассматриваем только изображения с 24 и 32 битами на пиксель. По умолчанию изображение будет иметь 32 бита на пиксель, если пользователь не передаст false параметру has_alpha. Конструктор должен установить ширину и высоту изображения, размеры заголовка, размер файла, данные смещения (положение, в котором данные пикселей записываются в файл), количество битов на пиксель, тип сжатия и изменение размера. вектор данных, соответствующий размеру изображения:

Единственной частью, которую осталось реализовать, является часть данных пикселя modify. Быстрый и грязный подход без проверки ошибок состоит в том, чтобы заполнить прямоугольную область изображения определенным цветом. Например, мы могли бы написать:

Вышеприведенное заполнит красным прямоугольную область из bmp2.

Лучше реорганизовать приведенный выше код в функцию-член структуры BMP:

Теперь мы можем переписать основную функцию:

Вы можете найти полный исходный код этой статьи в репозитории GitHub.

Если вам интересно узнать больше о современном C++, я бы порекомендовал прочитать «Путешествие по C++» Бьярна Страуструпа.

Читайте также: