判断图像是否平面的Boost.GIL库使用示例

最新推荐文章于 2025-03-13 18:08:22 发布

心灵深处的闪耀光芒

最新推荐文章于 2025-03-13 18:08:22 发布

阅读量116

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：平面编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteEchoX/article/details/132682099

编程专栏收录该内容

445 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍如何使用Boost.GIL库中的`boost::gil::is_planar`模板类来判断图像是否为平面图像。通过示例程序展示了如何创建图像，获取图像视图，并使用`is_planar`进行判断，根据结果输出信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

判断图像是否平面的Boost.GIL库使用示例

Boost.GIL（Generic Image Library）是一个强大的C++图像处理库，提供了一系列图像处理算法和数据结构。其中的boost::gil::is_planar模板类用于判断图像是否是平面图像。本文将为您提供一个使用Boost.GIL库中boost::gil::is_planar的示例程序。

首先，确保已经正确安装了Boost库和Boost.GIL库。接下来，我们将创建一个简单的C++程序来演示boost::gil::is_planar的用法。

#include <iostream>
#include <boost/gil/gil_all.hpp>

int

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

心灵深处的闪耀光芒

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

使用Boost库中的gil::channel_traits进行图像处理

CodeLancerX的博客

08-23

159

gil::channel_traits是Boost库中图像处理模块gil的一个重要组成部分，提供了对不同通道类型的处理支持。下面我们详细介绍gil::channel_traits的用法，并附上使用示例。其中unsigned char用于表示8位无符号整数类型（如灰度图像的像素值），int用于表示32位有符号整数类型，uint16_t用于表示16位无符号整数类型。本文所述的是gil::channel_traits的基本用法，读者可按需用于实际开发中。gil::channel_traits支持的通道类型。

使用boost::gil模块进行数字图像处理是一种非常方便和高效的方法

带你成为别人眼中的大佬！

08-22

186

使用convolve_rows和convolve_cols函数实现一组水平和垂直卷积操作，内核大小为3x3的平均滤波器，输出图像保存在另一个gray8_image_t类型的图像中。在上面的代码中，我们首先创建了一个大小为100x100的输入图像和一个大小相同的输出图像。然后，我们定义了一个3x3的平均滤波器内核，并使用convolve_rows函数将其应用于输入图像的每一行。在其中，convolve_rows和convolve_cols函数是两个非常有用的函数，在图像卷积方面具有广泛的应用。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

GIL详解：GIL是什么，为什么要有GIL

最新发布

唯有热爱可抵万难

03-13

726

GIL是CPython为了线程安全的内存管理和开发便利性做出的权衡。尽管它限制了多线程的并行能力，但在Python生态中仍有不可替代的价值——尤其是在IO密集型任务和快速开发场景中。CPU密集型：用多进程或C扩展（如Cython释放GIL）。IO密集型：用多线程（利用GIL释放）或协程（完全无锁）。（注：GIL是CPython特有的机制，其他语言如Java、C++的线程模型无此限制，但需开发者手动处理锁或使用原子操作。

使用boost库中的gil命名空间，实现一个简单的测试程序来验证bit_aligned_pixel_reference类的用法。

ByteBuster的博客

08-09

124

在这个程序中，我们首先构造了一个RGB565像素类型，并创建了一个bit_aligned_pixel_reference对象，指向该像素。然后，我们使用get_color函数读取像素的每个颜色分量，并使用put_color函数修改像素的颜色分量。gil库提供了一个叫做bit_aligned_pixel_reference的模板类，它是用于引用位对齐像素类型的引用类。从输出可以看出，我们成功地读取和修改了RGB565像素类型的值，证明了bit_aligned_pixel_reference类的用法正确无误。

Boost库提供了一种名为Gil的图像库，它为C++程序员提供了一种方便的方法来处理2D图像

CodeWhizZ的博客

08-09

168

接下来，我们来看一个简单的测试程序，其中我们将使用view_type来确定一个视图变量的类型。然后，我们将使用view_type获取该图像的视图类型，并创建一个与之匹配的视图变量。view_type实际上是一个别名，它用于从任何视图类型中提取出相应的“View”类型，因此我们可以使用view_type来指定一个视图类型。在实际应用中，view_type是Gil库中非常重要的类型之一，使用它可以方便地处理2D图像，并且可以在一定程度上提高程序的运行效率。首先，我们需要了解view_type的定义。

Boost的成员Generic Image Library图像库

博客搬往 http://begtostudy.cnblogs.com

11-22

5623

原帖http://ihome.ust.hk/~fuhb/cgi-bin/index.php?entry=entry061114-141001如果你没有一个用的称手的图像库，你可能会在CImg，Devil，FreeImage等图像库之间徘徊，不知道哪个库更加适合自己。最近由Adobe开发的Generic Image Library （简称GIL）刚刚通过boost的认证，被boost接受成为其一

使用boost::gil::is_planar的测试程序

2301_79325657的博客

09-05

是一个模板元函数，用于检查图像是否采用平面格式存储。平面格式是指将每个颜色通道的像素数据存储在不同的内存块中。相反，连续格式是指将所有颜色通道的像素数据连续存储在一个内存块中。如果图像是平面格式，则输出"图像是平面格式"；如果图像不是平面格式，则输出"图像不是平面格式"。你可以根据自己的需求将其集成到图像处理的代码中，以确定图像的存储格式并采取相应的处理策略。在上面的示例代码中，我们首先创建了一个640x480的RGB图像。值，表示图像是否是平面格式。模板元函数来检查图像是否采用平面格式。

使用 Boost.GIL 调整图像大小的示例

techDM的博客

08-16

196

Boost.GIL 是一个用于处理图像的 C++ 库，其 core 模块提供了一组基本的功能，如访问图像像素及其颜色。在 Boost.GIL 的 Digitization 模块中，提供了 resize_view 等数字化操作，可通过类似于 STL 中的缩写算法来扩展或改变图像视图的大小。接下来，我们可以使用 resize_view 函数来调整图像大小。Boost.GIL 还提供了其他数字化扩展操作，如旋转、缩放、裁剪和镜像等，这些操作可以帮助我们快速、高效地操作图像，从而实现更多的图像处理任务。

Boost中的图像库Gil（GenericImageLibrary）是一个非常强大的图像处理工具，它支持各种图像格式的读写和处理，同时提供了丰富的图像算法和操作

HackQuestR的博客

08-17

438

Boost中的图像库Gil（GenericImageLibrary）是一个非常强大的图像处理工具，它支持各种图像格式的读写和处理，同时提供了丰富的图像算法和操作接口。需要注意的是，在实际使用中，我们需要根据具体情况选择对应的视图类型（例如，rgb8_view_t、rgba8_view_t、gray8_view_t等），并将其作为模板参数传入is_planar函数中即可。总之，is_planar函数是Boost中Gil库中非常实用的一个函数，可以快速判断一个给定的图像是否是平面图像。

使用 Boost 库中的 GIL 扩展边界 (extend_boundary) 函数的测试程序

TechWhizZ的博客

08-09

148

Boost 库中的 GIL (Generic Image Library) 是一个用于图像编程的 C++ 库，提供了一系列的类型和算法，可以操作多种格式的静态图像（如 JPEG、PNG、GIF）。其中，extend_boundary 函数可以将边缘扩展到指定大小，并且填充指定的值。值得注意的是，由于 extend_boundary 函数是在左右和上下各扩展一半的边缘，因此如果需要将边界扩展到指定大小，需要手动计算扩展量。可以看到，在输出图片中，扩展后的部分的像素值都被赋值为了指定的颜色。

boost1.51 include文件，还包含gil图形库那一大堆extra头文件

08-22

boost include文件,还包含gil图形库那一大堆extra头文件,我可是挨个去下载的，据说这个图形库具有工业标准，我试了几个示例文件，速度特快！

使用Boost.GIL模块计算图像直方图的测试程序

ByteProwl的博客

09-05

118

本文展示了如何使用Boost.GIL模块编写一个测试程序来计算图像的直方图。在本文中，我们将展示如何使用Boost.GIL模块编写一个测试程序来计算图像的直方图。在这个函数中，我们遍历了图像的每个像素，并将像素值添加到直方图中。直方图的索引使用像素值，计算得到的直方图值则是该像素值在图像中出现的频率。在Boost.GIL中，直方图是一个数组，用于统计图像中每个像素值的频率。首先，我们需要引入Boost.GIL库的头文件，并使用相关的命名空间。最后，我们可以编写一个测试程序，加载一张图像并计算它的直方图。

Boost库中的gil模块提供了一套高效的图像处理工具，其中ImageConcept概念是gil中非常重要的一部分

持续更新

08-30

130

首先，ImageConcept是gil中对于图像类型的抽象，它描述了图像类型应该具有哪些属性和方法。使用ImageConcept可以在不知道具体图像类型的情况下进行图像操作，提高了gil的灵活性和扩展性。宏和gil中定义好的一些Concept概念来实现类型检查，保证了对于任何满足ImageConcept的图像类型都可以进行相应的操作。这样，在gil库中使用ImageConcept可以方便我们在不同的图像类型之间进行转换和处理，提高了gil库的应用范围和扩展性。函数中创建了一个RGB格式的图片，并使用。

Boost图形库中提供了许多强大的算法和数据结构，使得图形应用程序开发变得更加容易

cl6789的博客

08-10

211

最后，我们调用boost::graph::distributed::hohberg_biconnected_components算法，计算出图的双连通分量。至此，我们已经介绍了如何使用boost::graph::distributed::hohberg_biconnected_components算法，并提供了一个测试程序。首先，在使用boost::graph::distributed::hohberg_biconnected_components算法之前，我们需要定义一个分布式图。

Boost库中有一个非常有用的工具——gil（Generic Image Library），它可以在C++中高效地进行图像处理

2301_79326510的博客

08-30

290

Boost库中有一个非常有用的工具——gil（Generic Image Library），它可以在C++中高效地进行图像处理。可以帮助我们在不同像素类型之间进行转换，并且保证了转换后的视图信息与原始图像相同，这对于一些图像处理任务非常有用。是gil库中的一个重要组件，它可以实现将一种像素类型转化为对应的视图类型，以便于进行图像处理。通过以上程序，我们可以获取到原始图像和转换后的图像的视图信息，并进行对比分析。将其转换为新定义的像素类型对应的视图。获取原始图像的视图，同时使用。在上述程序中，我们首先通过。

推荐开源项目：Boost.GIL —— C++图像处理库

gitblog_00082的博客

06-03

668

boost::gil图像处理模块是一个功能强大的开源库，用于处理各种类型的图像。在这里，我们将展示如何使用boost::gil模块沿x轴计算梯度。

BitLordX的博客

08-24

200

上述代码中，我们首先创建了一张800x600的灰度图像，并使用随机值填充。然后，我们使用gradient_x函数计算了这张图像的x轴梯度。最后，我们打印出了原始图像和x轴梯度结果的前10行。通过这个简单的示例，我们可以看到boost::gil提供了非常方便的函数用于计算图像的梯度。在实际的图像处理应用中，这些函数非常有用，可以帮助我们轻松地完成各种图像处理任务。boost::gil图像处理模块是一个功能强大的开源库，用于处理各种类型的图像。在这里，我们将展示如何使用boost::gil模块沿x轴计算梯度。

Boost库中的GIL模块提供了一种方便的方式来处理图像数据。在这篇文章中，我们将展示如何使用GIL模块来实现动态图像，并提供相应的测试程序源代码。

2301_79366332的博客

08-22

139

Boost库中的GIL模块提供了一种方便的方式来处理图像数据。在这篇文章中，我们将展示如何使用GIL模块来实现动态图像，并提供相应的测试程序源代码。函数创建一个100x100的动态图像，并使用双重循环遍历像素并将像素值设置为一定的值。最后，我们使用GIL库提供的。通过以上步骤，我们完成了使用GIL模块来创建动态图像的过程，并生成了对应的测试程序源代码。类型来创建像素视图，并使用内存管理来分配足够大小的空间。类型来表示图像，每个像素由红、绿、蓝三个分量组成。在测试程序中，我们使用。

Boost库中的gil命名空间提供了一个is_planar类型特征，可以方便地检查和判断图像编码是否是平面（planar）的

TechWhiz的博客

08-26

我们定义了rgb8_planar_pixel_t、rgba8_pixel_t和cmyk8_pixel_t三种像素类型，并使用静态断言来检查和判断它们是否是平面编码。Boost库中的gil命名空间提供了一个is_planar类型特征，可以方便地检查和判断图像编码是否是平面（planar）的。为了更好地了解它的用法，我们编写了下面这个测试程序。可以看到，Boost库的gil命名空间提供的is_planar类型特征，非常方便地解决了检查和判断图像编码是否是平面的问题，使得开发者能够更加快速、方便地进行图像处理。