IO进程线程 5.7

//将一张bmp图片,修改成德国国旗

int main(int argc, const char *argv[])
{
	//用fwrite、fread等函数将一张mbp图片改称德国国旗
	//获取图片大小、宽度、高度等信息
	
	FILE* rfp = fopen("./bmptest.bmp","r");//打开./目录下testbmp.bmp文件
	
	int bmp_size = 0; //分别定义变量存储图片的大小、高度、宽度
	int bmp_hight = 0;
	int bmp_width = 0;

	fseek(rfp,0x02,SEEK_SET); //偏移文件光标至0x02位置,用于读取图片大小的数据
	fread(&bmp_size,4,1,rfp);//从rfp指向的的文件读光标出读取1项数据,每1项数据是4个字节,保存到&bmp_size为首地址的内存中。
	printf("该图片的大小为:%d字节\n",bmp_size);
	
	fseek(rfp,0x12,SEEK_SET); //将文件光标偏移到记录图片宽度数据的地方
	fread(&bmp_width,4,1,rfp);//读取图片宽度信息,写入到bmp_width里
	fread(&bmp_hight,4,1,rfp);
	printf("该图片像素信息为:%d * %d\n",bmp_width,bmp_hight);
	fclose(rfp); //关闭已打开的文件
	
	FILE* wfp = fopen("./bmptest.bmp","r+");//以可读可写的模式打开文件
	fseek(wfp,0x36,SEEK_SET); //将光标移动到记录像素点的位置
	unsigned char bgr_black[3] = {0,0,0};
	unsigned char bgr_red[3] = {0,0,255};
	unsigned char bgr_yellow[3] = {30,207,252};

	for (int i=0;i<bmp_hight/3;i++)
	{
		for(int j=0;j<bmp_width;j++)
		{
			fwrite(bgr_yellow,3,1,wfp);
		}
	}

	for (int i=bmp_hight/3;i<bmp_hight*2/3;i++)
	{
		for(int j=0;j<bmp_width;j++)
		{
			fwrite(bgr_red,3,1,wfp);
		}
	}

	for (int i=bmp_hight*2/3;i<bmp_hight;i++)
	{
		for(int j=0;j<bmp_width;j++)
		{
			fwrite(bgr_black,3,1,wfp);
		}
	}
	fclose(wfp);


	return 0;
}

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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