C#图像处理――前奏(一) 转载

2024 电商订单明细数据集(24列,382287条记录)CSV 详情介绍:该数据集为 2024 年电商订单明细,可以关联电商用户画像数据集(16列, 98673条记录)CSV,覆盖食品生鲜 / 3C 电子 / 美妆护肤 / 家居日用 / 服装鞋帽 5 大类、15 个品牌,平均客单价 1717 元、支付宝 + 微信支付占 75%、88% 订单无促销、取消率 5%,适合做 RFM 用户分层、购物篮关联分析、销售预测和促销效果评估。 立即下载
 

一.Bitmap类

Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下:

1.       GetPixel方法和 SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色.

2.       PixelFormat属性:返回图像的像素格式.

3.       Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板.

4.       Height Width属性:返回图像的高度和宽度.

5.       LockBits 方法和UnlockBits方法:分别锁定和解锁系统内存中的位图像素.在基于像素点的图像处理方法中使用LockBits 和UnlockBits是一个很好的方式,这两种方法可以使我们指定像素的范围来控制位图的任意一部分,从而消除了通过循环对位图的像素逐个进行处理,每调用LockBits 之后都应该调用一次UnlockBits.

 

二.BitmapData类

BitmapData对象指定了位图的属性

1.       Height属性:被锁定位图的高度.

2.       Width属性:被锁定位图的高度.

3.       PixelFormat属性:数据的实际像素格式.

4.       Scan0属性:被锁定数组的首字节地址,如果整个图像被锁定,则是图像的第一个字节地址.

5.       Stride属性:步幅,也称为扫描宽度.

如上图所示,数组的长度并不一定等于图像像素数组的长度,还有一部分未用区域,这涉及到位图的数据结构,系统要保证每行的字节数必须为4的倍数.

 

三.Graphics类

Graphics对象是GDI+的关键所在,许多对象都是由Graphics类表示的,该类定义了绘制和填充图形对象的方法和属性,一个应用程序只要需要进行绘制或着色,它就必须使用Graphics对象.

 

四.Image类

  这个类提供了位图和元文件操作的函数.Image类被声明为abstract,也就是说Image类不能实例化对象,而只能做为一个基类.

1.FromFile方法:它根据输入的文件名产生一个Image对象,它有两种函数形式:

public static Image FromFile(string filename);

public static Image FromFile(string filename, bool useEmbeddedColorManagement);

2.FromHBitmap方法:它从一个windows句柄处创建一个bitmap对象, 它也包括两种函数形式:

public static bitmap fromhbitmap(intptr hbitmap);

public static bitmap fromhbitmap(intptr hbitmap, intptr hpalette);

3. FromStream方法:从一个数据流中创建一个image对象,它包含三种函数形式 :

public static image fromstream(stream stream);

public static image fromstream(stream stream, bool useembeddedcolormanagement);

fromstream(stream stream, bool useembeddedcolormanagement, bool validateimagedata);

 

 

有了上面的了解,我们便可以开始利用C#做图像处理,下面介绍几种方法:

一.   打开、保存、显示图像

         private Bitmap srcBitmap = null;

          private Bitmap showBitmap = null;

        //打开文件

        private void menuFileOpen_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();

            openFileDialog.Filter = @"Bitmap文件(*.bmp)|*.bmp|Jpeg文件(*.jpg)|*.jpg|所有合适文件(*.bmp,*.jpg)|*.bmp;*.jpg";

            openFileDialog.FilterIndex = 3;

            openFileDialog.RestoreDirectory = true;

            if (DialogResult.OK == openFileDialog.ShowDialog())

            {

                srcBitmap = (Bitmap)Bitmap.FromFile(openFileDialog.FileName, false);

                showBitmap = srcBitmap;

                this.AutoScroll = true;

                this.AutoScrollMinSize = new Size((int)(showBitmap.Width), (int)(showBitmap.Height));

                this.Invalidate();

                

               

            }

        }

        //保存图像文件

        private void menuFileSave_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            if (showBitmap != null)

            {

                SaveFileDialog saveFileDialog = new SaveFileDialog();

                saveFileDialog.Filter = @"Bitmap文件(*.bmp)|*.bmp|Jpeg文件(*.jpg)|*.jpg|所有合适文件(*.bmp,*.jpg)|*.bmp;*.jpg";

                saveFileDialog.FilterIndex = 3;

                saveFileDialog.RestoreDirectory = true;

                if (DialogResult.OK == saveFileDialog.ShowDialog())

                {  

                    ImageFormat format = ImageFormat.Jpeg;

                    switch (Path.GetExtension(saveFileDialog.FileName).ToLower())

                    {

                        case ".jpg":

                            format = ImageFormat.Jpeg;

                            break;

                        case ".bmp":

                            format = ImageFormat.Bmp;

                            break;

                        default:

                            MessageBox.Show(this, "Unsupported image format was specified", "Error",

                                MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);

                            return;

                    }

                    try

                    {

                        showBitmap.Save(saveFileDialog.FileName,format );

                    }

                    catch (Exception)

                    {

                        MessageBox.Show(this, "Failed writing image file", "Error",

                            MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);

                    }

                }

            }

 

        }

    //窗口重绘,在窗体上显示图像,重载Paint

        private void frmMain_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e)

        {

            if (showBitmap != null)

            {

                Graphics g = e.Graphics;

                g.DrawImage(showBitmap, new Rectangle(this.AutoScrollPosition.X, this.AutoScrollPosition.Y ,

                (int)(showBitmap.Width), (int)(showBitmap.Height)));

            }

        }

         //灰度化

        private void menu2Gray_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            if (showBitmap == null) return;

            showBitmap = RGB2Gray(showBitmap);//下面都以RGB2Gray为例

            this.Invalidate();

        }

二.   提取像素法

       这种方法简单易懂,但相当耗时,完全不可取.

public static Bitmap RGB2Gray(Bitmap srcBitmap)

        {

            Color srcColor;

            int wide = srcBitmap.Width;

            int height = srcBitmap.Height;

            for (int y = 0; y < height; y++)

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

                {

                    //获取像素的RGB颜色值

                    srcColor = srcBitmap.GetPixel(x, y);

                    byte temp = (byte)(srcColor.R * .299 + srcColor.G * .587 + srcColor.B * .114);

                    //设置像素的RGB颜色值

                    srcBitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(temp, temp, temp));

                }

            return srcBitmap ;

 

        }//#

 

三.   内存法

这是比较常用的方法

public static Bitmap RGB2Gray(Bitmap srcBitmap)

        {

            int wide = srcBitmap.Width;

            int height = srcBitmap.Height;

            Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, wide, height);

            // 将Bitmap锁定到系统内存中, 获得BitmapData

            BitmapData srcBmData = srcBitmap.LockBits(rect,

                      ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);

            //创建Bitmap

             Bitmap dstBitmap = CreateGrayscaleImage(wide, height);//这个函数在后面有定义

            BitmapData dstBmData = dstBitmap.LockBits(rect,

                      ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format8bppIndexed);

            // 位图中第一个像素数据的地址。它也可以看成是位图中的第一个扫描行

            System.IntPtr srcPtr = srcBmData.Scan0;

            System.IntPtr dstPtr = dstBmData.Scan0;

            // 将Bitmap对象的信息存放到byte数组中

            int src_bytes = srcBmData.Stride * height;

            byte[] srcValues = new byte[src_bytes];

            int dst_bytes = dstBmData.Stride * height;

            byte[] dstValues = new byte[dst_bytes];

            //复制GRB信息到byte数组

            System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(srcPtr, srcValues, 0, src_bytes);

            System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(dstPtr, dstValues, 0, dst_bytes);

            // 根据Y=0.299*R+0.114*G+0.587B,Y为亮度

            for (int i = 0; i < height; i++)

                for (int j = 0; j < wide; j++)

                {

                  //只处理每行中图像像素数据,舍弃未用空间

                  //注意位图结构中RGB按BGR的顺序存储

                    int k = 3 * j;

                    byte temp = (byte)(srcValues[i * srcBmData.Stride + k + 2] * .299

                         + srcValues[i * srcBmData.Stride + k + 1] * .587 + srcValues[i * srcBmData.Stride + k] * .114);

                    dstValues[i * dstBmData.Stride + j] = temp;

                }

            //将更改过的byte[]拷贝到原位图

            System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(dstValues, 0, dstPtr, dst_bytes);

           

            // 解锁位图

            srcBitmap.UnlockBits(srcBmData);

            dstBitmap.UnlockBits(dstBmData);

            return dstBitmap;

 

        }//#

 

转载源:http://blog.youkuaiyun.com/xinshi9608/article/details/5725299

Picture of ssh key 立即下载

相关推荐

政府科技管理者在推动区域科技成果转化过程中,如何系统性地识别和分析创新资源的配置瓶颈?.docx

政府科技管理者在推动区域科技成果转化过程中,如何系统性地识别和分析创新资源的配置瓶颈?

PIE SDK同态滤波

1.算法功能简介 同态滤波是减少低频增加高频,从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法。 同态滤波的流程为:空间域图像→对数运算→傅里叶正变换→同态滤波――傅里叶逆变换→指数运算→同态滤波结果。不同空间分辨率的遥感图像,使用同态滤波的效果不同。如果图像中的光照可以认为是均匀的,那么,进行同态滤波产生的效果不大。但是,如果光照明显是不均匀的,那么同态滤波有助于表现出...

weixin_30794491的博客 119

政府科技管理者如何提升区域科技成果转化项目的评价与筛选效率?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

高空作业安全带佩戴识别检测系统 Opencv

高空作业安全带佩戴识别检测系统实时检测高空作业工作人员的安全防范状况,高空作业安全带佩戴识别检测系统当检测到高空作业没有按照要求佩戴安全带时,高空作业安全带佩戴识别检测系统马上警报。并且提醒有关工作员妥善处置并劝说。与此同时,将警报截屏和视频保存到数据库系统系统中,生成表格并发给有关人员。OpenCV是一个基于Apache...

weixin_36221113的博客 242

高校技术转移办公室人员在成果转化过程中如何快速提升技术推介效率?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

两相交错并联Boost电路仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统性地介绍了基于Simulink平台的两相交错并联Boost电路仿真模型,属于电力电子变换器建模与仿真研究的重要组成部分。该模型采用交错并联结构,有效提升了系统效率、降低了输出电流纹波,并具备优良的动态响应与系统稳定性。文档不仅聚焦于该特定拓扑的开环与闭环控制实现,还整合了丰富的配套资源,涵盖多种主流DC-DC变换器(如Buck、Boost、LLC、CLLC)、功率因数校正(PFC)电路、PWM整流器、双向充放电系统以及新能源应用场景(如V2G、微电网)等领域的仿真模型。资源体系强调软开关技术、多相交错控制、系统级建模与参数优化设计,所有内容均提供可运行的Simulink仿真文件,部分包含详细的设计报告、计算书及参考文献,具有较强的工程实践与科研复现价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子与电力传动等相关专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源发电、电动汽车、电源系统设计等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①支撑高校电力电子与电力系统方向的科研项目,用于新型拓扑结构的建模与先进控制算法的验证;②服务于本科生与研究生的毕业设计、课程设计及高水平学术论文的仿真复现;③为企业在电源产品研发、新能源系统集成等环节提供成熟的仿真方案参考,缩短研发周期,降低试错成本。; 阅读建议:建议使用者首先访问文档末尾提供的完整资源目录链接,按需下载对应仿真模型;在实践过程中,应重点关注模型的参数配置、控制策略实现细节与仿真工况设置,结合配套的说明文档深入理解其工作原理与设计思路,推荐在MATLAB/Simulink环境中动手调试与二次开发,以充分掌握电力电子系统的核心技术。

人员睡岗检测识别系统 Opencv

人员睡岗检测识别系统是基于现场监控摄像头视频采集现场的监控图像画面,人员睡岗检测识别系统运用ai智能神经网络算法和机器学习技术,替代人的眼睛,全天候不间断监控人员办公区域,自动对视频监控画面人员睡岗离岗行为进行分析识别,为安全工作护航。该系统应用已有的监控摄像机,不用新增新的摄像头,实时监控和识别,及时警报,省时省力。Op...

weixin_33977645的博客 176

基于单片机的电动工程机械高压管理单元控制器设计.docx

基于单片机的电动工程机械高压管理单元控制器设计.docx

安全帽佩戴检测系统 opencv

安全帽佩戴检测系统在监控摄像头可监控到的地区画面中自动检索施工工作人员是不是戴安全帽、反光衣,假如见到工作人员不戴安全帽、反光衣,燧机安全帽佩戴检测系统将开展语音播报,纪录违纪行为。在工程建筑、电力安装工程、煤矿业、石油化工、化工企业等高危企业,可以预防重大事故的合理防止,不用人工手动操作进行,提升安全生产智能化系统管理效...

weixin_36902368的博客 180

IEC 101 仿真调试台是基于 Windows 桌面工具,用于 IEC 60870-5-101(简称 IEC 101 / 101 规约)串口远动通信的仿真、调试与报文分析

IEC 101 仿真调试台是基于 Windows 桌面工具,用于 IEC 60870-5-101(简称 IEC 101 / 101 规约)串口远动通信的仿真、调试与报文分析。同一个程序内既可充当主站(控制站),也可充当从站(被控站 / RTU),并内置 FT1.2 链路层原始帧的逐字段解析。 本软件是规约仿真与调试工具,不替代 SCADA/EMS 主站系统,也不作为生产环境长期运行的前置机。现场接入真实装置前,请确认串口电气接口(RS-232/RS-485)、电平转换与接线方式正确。

科技中介服务机构如何实现技术经纪人的能力画像与绩效评估?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

MATLAB 优秀开源项目与工具箱推荐:涵盖通信、图像处理、脑机接口等九大领域

本文梳理了无线通信、图像处理、脑机接口等九个领域的代表性MATLAB开源项目,涵盖信道建模(QuaDRiGa)、智能表面仿真(SimRIS)、视觉特征提取(VLFeat)、三维网格生成(Iso2Mesh)及脑电信号分析(EEGLAB、BCILAB)等关键技术。通过解析其数学模型与源码实现,揭示科研工具如何将理论算法转化为可复现的工程计算流程,为科研人员提供高效、可扩展的开发参考。

weixin_47502228的博客 393

deepseek-harness-0.2.2-rc.1-win-x64.zip

deepseek-harness-0.2.2-rc.1-win-x64.zip

OpenCV 5.1.0正式发布:核心矩阵、图像处理、DNN推理全面升级,性能与稳定性大幅增强

与此同时,OpenCV 5.1.0 还在 AVX-512、NEON、RISC-V RVV、IPP、OpenCL、CUDA、ArmPL 等多个后端持续优化,并对大量精度、内存、越界、异常输入和跨平台问题进行了修复。DNN 模块则完成新引擎统一,强化了 CUDA、cuDNN JIT、ONNX、TFLite、注意力机制、KV 缓存和量化推理能力。另一方面在 SIMD、AVX-512、RISC-V RVV、CUDA、OpenCL、IPP、ArmPL 等后端上进行了大量性能优化。DNN 模块迎来重要架构调整。

福大大架构师每日一题 631

VIL-SLAM论文翻译:Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping

文章目录写在前面摘要1.引言2.相关工作3.系统概述4.视觉前端5.双目视觉惯性里程计A. IMU预积分因子B. 非结构化视觉因子C. 优化和边缘化6. 激光建图A. LiDAR扫描去畸变B. 帧到地图配准7. LiDAR增强的闭环A. 回环检测B. 回环约束C. 全局位姿图优化D. 重定位8. 实验结果A.平台和软件B.测试和结果C. EuRoCMAV数据集测试9.结论 写在前面 写作参考: robot L 开源代码: 开源代码链接 论文原文: 原文链接 摘要 SLAM是移动和空中机器人的一项基本任务

JaydenQ的博客 2321

uniapp 开发微信小程序请求问题 , 真机调试正常,开发工具正常,但是使用扫码预览接口都是不通的,发布到体验版也是请求失败

uniapp开发小程序体验版接口请求失败(真机可以)

weixin_60408555的博客 3954

高分辨率图像处理与内存防爆重构

由于应用主打图文社交,最近总收到用户投诉,只要发动态时一口气选了 9 张手机拍摄的 4K 高清大图,应用必定闪退。一张 4000x3000 分辨率的手机原图,如果按默认的 RGBA_8888 格式解码,每个像素占用 4 个字节,加载进内存的瞬间,占用就是 4000 * 3000 * 4 字节,约等于。在处理头像裁剪功能时,我发现了一个诡异的现象:即使使用了降采样,只要用户频繁地更换头像,应用的内存依然会在几分钟内缓慢攀升,直至崩溃。本地展示没问题了,但在上传服务器时,原始大图依然会消耗用户大量的流量。

2602_97267507的博客 79

嵌入式开发语言-C语言编程

C语言编程概述环境在Windows上构建C语言的环境安装在Mac上构建C语言的环境安装 概述 “C语言”被称为适合嵌入式系统开发的编程语言之一。 C语言在一般的编程中也是熟悉的开发语言,但实际上,如果试着使用C语言制作微型计算机的控制程序等,就必须使用与“普通的C程序”不同的使用方法。 作为一般的C语言的学习方法,使用“printf”“scanf”等标准函数的程序开发是固定的,但这些都是以UNIX和Windows等环境上的应用程序开发为前提的。 对此,没有显示器和键盘的嵌入式系统的微型计算机控制程序,该如何

编程老王 7977
上一篇: 【文摘】2009年_下半年推出新一代Atom处理器 将扔掉北桥
下一篇: vb.net中彩色图像数据的快速获取
bpy_r
博客等级 码龄24年 7粉丝 1原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值