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使用C#处理数字图像

减小字体 增大字体 作者:佚名  来源:翔宇亭IT乐园  发布时间:2018-12-31 11:45:36

个函数中分别调用了相应的图像处理函数Invert()、Gray()、Brightness()等三个函数。这三个函数Filters类中的三个类型为public的静态函数(含有static关键字),它们的返回值类型均是bool型的,根据返回值我们可以决定是否进行主窗体的重绘工作。

:2010-12-15 09:17:46

Invert()、Gray()、Brightness()等三个函数均包含在Filters类里面,Invert()函数的算法如下:

public static bool Invert(Bitmap b)

{

BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height),

ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);

int stride = bmData.Stride;

System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0;

unsafe

{

byte * p = (byte *)(void *)Scan0;

int nOffset = stride - b.Width*3;

int nWidth = b.Width * 3;

for(int y=0;y
{

for(int x=0; x < nWidth; ++x )

{

p[0] = (byte)(255-p[0]);

++p;

}

p += nOffset;

}

}

b.UnlockBits(bmData);

return true;

}

该函数以及后面的函数的参数都是Bitmap类型的,它们传值的对象就是程序中所打开的图像文件了。该函数中的BitmapData类型的bmData包含了图像文件的内部信息,bmData的Stride属性指明了一条线的宽度,而它的Scan0属性则是指向图像内部信息的指针。本函数完成的功能是图像颜色的翻转,实现的方法即用255减去图像中的每个象素点的值,并将所得值设置为原象素点处的值,对每个象素点进行如此的操作,只到整幅图像都处理完毕。函数中的unsafe代码块是整个函数的主体部分,首先我们取得图像内部数据的指针,然后设置好偏移量,同时设置nWidth为b.Width*3,因为每个象素点包含了三种颜色成分,对每个象素点进行处理时便要进行三次处理。接下来运用两个嵌套的for循环完成对每个象素点的处理,处理的核心便是一句:p[0] = (byte)(255-p[0]);。在unsafe代码块后,便可运用b.UnlockBits(bmData)进行图像资源的释放。函数执行成功,最后返回true值。 

注:由于是要编译不安全代码,所以得将项目属性页中的"允许不安全代码块"属性设置为true,图示如下: 



该函数实现的程序效果如下:



(处理前)



(处理后) 

Gray()函数的算法如下:

public static bool Gray(Bitmap b)

{

BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height),

ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);

int stride = bmData.Stride;

System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0;

unsafe

{

byte * p = (byte *)(void *)Scan0;

int nOffset = stride - b.Width*3;

byte red, green, blue;

for(int y=0;y
{

for(int x=0; x < b.Width; ++x )

{

blue = p[0];

green = p

:2010-12-15 09:17:46

该函数实现的程序效果如下:



(处理前)



(处理后)

Brightness()函数的算法如下:

public static bool Brightness(Bitmap b, int nBrightness)

{

if (nBrightness < -255 || nBrightness > 255)

return false;

BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width,

b.Height), ImageLockMode.ReadWrite,

PixelFormat.Format24bppRgb);

int stride = bmData.Stride;

System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0;

int nVal = 0;

unsafe

{

byte * p = (byte *)(void *)Scan0;

int nOffset = stride - b.Width*3;

int nWidth = b.Width * 3;

for(int y=0;y
{

for(int x=0; x < nWidth; ++x )

{

nVal = (int) (p[0] + nBrightness);

if (nVal < 0) nVal = 0;

if (nVal > 255) nVal = 255;

p[0] = (byte)nVal;

++p;

}

p += nOffset;

}

}

b.UnlockBits(bmData);

return true;

}

本函数完成的功能是对图像进行增亮处理,它比上面两个函数多了一个增亮参数-nBrightness,该参数由用户输入,范围为-255~255。在取得了增亮参数后,函数的unsafe代码部分对每个象素点的不同颜色成分进行逐个处理,即在原来值的基础上加上一个增亮参数以获得新的值。同时代码中还有一个防止成分值越界的操作,因为RGB成分值的范围为0~255,一旦超过了这个范围就要重新设置。函数最后执行成功后,同样得返回true值。

该函数实现的程序效果如下:


首先,我们把图像增亮的参数设置为100(其范围为-255~255),然后执行效果如下,读者也可尝试其他的参数值。



(处理前)



(处理后)

三.小结:

  本文通过一个简单的实例向大家展现了用Visual C#以及GDI+完成数字图像处理的基本方法,通过实例,我们不难发现合理运用新技术不仅可以大大简化我们的编程工作,还可以提高编程的效率。不过我们在运用新技术的同时也得明白掌握基本的编程思想才是最主要的,不同的语言、不同的机制只是实现的具体方式不同而已,其内在的思想还是相通的。对于上面的例子,掌握了编写图像处理函数的算法,用其他的方式实现也应该是可行的。同时,在上面的基础上,读者不妨试着举一反三,编写出更多的图像处理的函数来,以充实并完善这个简单的实例。


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