如何将一个 内存 模拟成一个C++流,

如何将一个 内存 模拟成一个C++流,
把一个内存new出来后,在这段内存上面建立一个 C++ 的istream类.以后所有的操作都可以对这个istream类进行.
这样做有很多好处,比如,你的资源分析器可以接受一个istream指针,这个istream可能是一个fstream.也可能是你从zip文件中解出到内存后,从内存构造的一个istream.

具体做法是,从basic_streambuf里派生一个类,
这里只介绍一个简单的支持输出的streambuf.如果谁完善了它,或者实现了一个支持各种特性,输入输出,block buffer等功能的时候,麻烦也告诉我一下.不胜感激.

#ifndef __MEM_STREAM_BUFFER_H__<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

#define __MEM_STREAM_BUFFER_H__

/*

提供 C++ 标准库的扩展。支持从一段内存上建立一个istream类。

作者: 潘李亮 2004 - 10 - 25

Xheartblue 2004-10-25

本代码为免费代码,可以只有使用和修改。

但是你得保留本声明和作者名字。

*/

#include <streambuf>

namespace std

{

template <typename _CharT, typename _CharTrait = char_traits<_CharT> >

class mem_streambuf : public basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>

{

public: //类型的定义

typedef _CharT streambuf_type;

typedef _CharT char_type;

typedef int int_type;

typedef typename std::streampos pos_type;

typedef typename std::streamsize off_type;

protected:

size_t m_bufLen;

char_type* m_buffer;

bool m_bIsAllocInner;

public:

//构造函数

mem_streambuf(char_type* buf,size_t len)

{

set_buf(buf,len);

}

mem_streambuf()

{

m_buffer = NULL;

m_bufLen = 0;

m_bIsAllocInner = false;

}

mem_streambuf(size_t len)

{

m_buffer = NULL;

m_bufLen = 0;

m_bIsAllocInner = false;

alloc_buf(len);

_init();

}

~mem_streambuf()

{

dealloc_buf();

}

bool alloc_buf(int len)

{

dealloc_buf();

m_buffer = new char_type[len];

m_bIsAllocInner = true;

m_bufLen = len;

return true;

}

bool set_buf(char_type* buf,size_t len)

{

m_buffer = buf;

m_bufLen = len;

m_bIsAllocInner = false;

_init();

return true;

}

bool dealloc_buf()

{

if(m_bIsAllocInner)

{

delete [] m_buffer;

}

m_buffer = NULL;

m_bufLen = 0;

m_bIsAllocInner = false;

return true;

}

char_type* get_buf()

{

return m_buffer;

}

protected:

void _init()

{

setg(m_buffer,m_buffer,m_buffer+ m_bufLen);

setp(m_buffer,m_buffer,m_buffer+ m_bufLen);

}

};//endl class mem_streambuf;

template <typename _CharT , typename _CharTrait = char_traits<_CharT> >

class basic_imemstream : public basic_istream<_CharT,_CharTrait>

{

public:

typedef mem_streambuf<_CharT,_CharTrait> stream_type;

typedef _CharT char_type;

protected:

stream_type m_buffer;

public:

basic_imemstream(stream_type* buf): basic_istream<_CharT,_CharTrait>(buf)

{

}

basic_imemstream(char_type* buf,size_t len)

:m_buffer(buf,len),basic_istream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

basic_imemstream():m_buffer(),basic_istream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

basic_imemstream(int len)

:m_buffer(len),basic_istream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

void set_buf(char_type* buf,int len)

{

m_buffer.set_buf(buf,len);

}

char_type* get_buf()

{

return m_buffer.get_buf();

}

basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>* rdbuf()

{

return &m_buffer;

}

void rdbuf(basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>* buf)

{

m_buffer = buf;

}

};

template <typename _CharT , typename _CharTrait = char_traits<_CharT> >

class basic_omemstream : public basic_ostream<_CharT,_CharTrait>

{

public:

typedef mem_streambuf<_CharT,_CharTrait> stream_type;

typedef _CharT char_type;

protected:

stream_type m_buffer;

public:

basic_omemstream(stream_type* buf): basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(buf)

{

}

basic_omemstream(char_type* buf,size_t len)

:m_buffer(buf,len),basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

basic_omemstream():m_buffer(),basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

basic_omemstream(int len)

:m_buffer(len),basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

void set_buf(char_type* buf,int len)

{

m_buffer.set_buf(buf,len);

}

char_type* get_buf()

{

return m_buffer.get_buf();

}

basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>* rdbuf()

{

return &m_buffer;

}

void rdbuf(basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>* buf)

{

m_buffer = buf;

}

};

template <typename _CharT , typename _CharTrait = char_traits<_CharT> >

class basic_memstream : public basic_ostream<_CharT,_CharTrait>,public basic_istream<_CharT,_CharTrait>

{

public:

typedef mem_streambuf<_CharT,_CharTrait> stream_type;

typedef _CharT char_type;

protected:

stream_type m_buffer;

public:

basic_memstream(stream_type* buf)

: basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(buf),

basic_istream<_CharT,_CharTrait>(buf)

{

}

basic_memstream(char_type* buf,size_t len)

:m_buffer(buf,len),

basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer),

basic_istream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

basic_memstream()

:m_buffer(),

basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer),

basic_istream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

basic_memstream(int len)

:m_buffer(len),

basic_istream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer),

basic_ostream<_CharT,_CharTrait>(&m_buffer)

{

}

void set_buf(char_type* buf,int len)

{

m_buffer.set_buf(buf,len);

}

char_type* get_buf()

{

return m_buffer.get_buf();

}

basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>* rdbuf()

{

return &m_buffer;

}

void rdbuf(basic_streambuf<_CharT,_CharTrait>* buf)

{

m_buffer = buf;

}

};

typedef basic_imemstream<char> imemstream;

typedef basic_imemstream<wchar_t> wimemstream;

typedef basic_omemstream<char> omemstream;

typedef basic_omemstream<wchar_t> womemstream;

typedef basic_memstream<char> memstream;

typedef basic_memstream<wchar_t> wmemstream;

}

#endif

<think> 我们计划实现一个相机暗场校准类。暗场校准(Dark Frame Subtraction)是去除图像中由暗电和固定模式噪声(FPN)引起的噪声的过程。通常通过以下步骤实现: 1. 在完全黑暗的条件下(盖上镜头盖)采集多幅图像(暗场图像)。 2. 对这些暗场图像进行平均,得到一幅平均暗场图像(master dark frame)。 3. 在后续正常拍摄的图像中,减去这幅平均暗场图像。 根据引用[1]中的代码片段,它读取两个RAW文件(暗场图像),计算它们的平均值并保存。我们可以以此为基础,构建一个更通用的暗场校准类。 设计思路: 1. 类名:DarkFrameCalibrator 2. 员变量: - 存储平均暗场图像的缓冲区(例如:std::vector<BYTE> masterDarkFrame_) - 图像的宽度和高度(也可以包含位深度等) 3. 员函数: - 添加暗场图像(AddDarkFrame):将单张暗场图像添加到内部缓冲区,用于后续计算平均暗场。 - 计算平均暗场(ComputeMasterDark):计算所有添加的暗场图像的平均值,生主暗场图像。 - 应用暗场校准(ApplyCalibration):对输入图像应用暗场校准(减去主暗场图像)。 - 保存和加载主暗场图像(SaveMasterDark, LoadMasterDark)以便后续使用。 注意:暗场图像通常是在相同的曝光时间和温度下采集的,因此我们的类可能需要记录这些参数,但为了简化,我们假设所有暗场图像都是在相同条件下采集的。 代码示例: 我们将使用C++11标准,并假设图像数据为字节数组(BYTE*),每个像素用多个字节表示(例如16位图像,每个像素2字节)。引用[1]中的图像大小为3072x3072,每个像素2字节(因此总大小为COL*ROW*2)。 步骤: 1. 创建一个类,包含必要的员变量。 2. 实现添加暗场图像的函数(注意:为了处理大图像,避免多次拷贝,我们可能采用移动语义,或者只存储累计值)。 3. 计算平均暗场时,我们有两种方式: 方式一:存储所有添加的暗场图像,然后计算平均(需要大量内存)。 方式二:在添加每张暗场图像时,累加每个像素的值,并记录数量,这样计算平均时只需用累加值除以数量(推荐,节省内存)。 我们采用方式二:使用一个累加缓冲区(std::vector<unsigned long>)来存储每个像素的累加值(因为多个字节相加可能超出BYTE范围,甚至超出unsigned int,所以用unsigned long),以及一个计数器(记录添加的暗场图像数量)。 4. 应用校准时,对输入图像的每个像素减去主暗场图像的对应像素值。注意:像素值不能低于0(对于有符号数可能是负数,但我们这里是无符号的,所以需要做饱和处理,即减后小于0则置0)。 5. 主暗场图像在计算后,我们将其保存为BYTE数组(注意:平均后的值需要除以数量,然后取整,并转换回BYTE类型?但注意:原始图像可能是16位的,所以每个像素由两个字节组,因此我们处理时应该以两个字节为一个单位?)。但是,引用[1]中的代码是直接按字节处理的,这实际上是不正确的,因为对于16位图像,每个像素的两个字节组一个整体(小端或大端),所以应该按像素处理,即按16位整数处理。 因此,我们需要知道图像的位深度和字节顺序。为了简化,我们假设: - 图像数据是16位的(每个像素2字节),且采用小端字节序(如果相机是大端,则需要转换)。 - 我们的类只处理16位的图像。 这样,在累加时,我们需要将两个字节组合一个16位整数,然后累加?实际上,按字节处理平均是不正确的。例如,一个像素的两个字节是0x12和0x34(小端则实际值为0x3412),另一个图像相同位置的像素是0x12和0x35(0x3512),那么平均应该是(0x3412+0x3512)/2,而不是分别对两个字节平均。 所以,我们应该将图像数据视为16位无符号整数数组。 重新设计: - 图像缓冲区将被视为16位无符号整数(uint16_t)的数组。 - 累加缓冲区使用uint64_t(避免溢出),因为多张16位图像累加,如果张数很多,可能超过32位。 步骤调整: 1. 添加暗场图像时,将输入图像数据转换为uint16_t数组,然后累加到累加缓冲区(同样为uint16_t数组,但用uint64_t数组存储累加值)。 2. 计算平均暗场时,将累加缓冲区的每个值除以暗场图像数量,并转uint16_t,存储为masterDarkFrame_(作为uint16_t数组,但在保存为文件时,可以按字节存储)。 3. 应用校准时,将输入图像也视为uint16_t数组,然后减去masterDarkFrame_的对应值,并做饱和处理(小于0则为0)。 4. 注意内存管理。 类定义: ```cpp #include <vector> #include <cstdint> // for uint16_t, uint64_t #include <algorithm> // for std::transform #include <fstream> #include <stdexcept> class DarkFrameCalibrator { public: // 构造函数,设置图像尺寸(宽度和高度,单位像素) DarkFrameCalibrator(size_t width, size_t height); // 添加一张暗场图像(原始数据,按字节存储,总字节数为 width_ * height_ * 2) void AddDarkFrame(const std::vector<uint8_t>& rawData); // 计算平均暗场图像(在添加了所有暗场图像后调用) void ComputeMasterDark(); // 应用暗场校准到输入图像(原地修改) void ApplyCalibration(std::vector<uint8_t>& imageData); // 保存主暗场图像到文件 void SaveMasterDark(const std::string& filename) const; // 从文件加载主暗场图像 void LoadMasterDark(const std::string& filename); private: size_t width_; size_t height_; size_t pixelCount_; // 等于 width_ * height_ // 累加缓冲区:每个像素的累加值(用uint64_t避免溢出) std::vector<uint64_t> accumulator_; // 记录添加的暗场图像数量 size_t darkFrameCount_; // 主暗场图像(计算后),存储为16位无符号整数(每个像素) std::vector<uint16_t> masterDarkFrame_; }; // 实现 DarkFrameCalibrator::DarkFrameCalibrator(size_t width, size_t height) : width_(width), height_(height), pixelCount_(width * height), accumulator_(pixelCount_, 0), darkFrameCount_(0), masterDarkFrame_(pixelCount_, 0) {} void DarkFrameCalibrator::AddDarkFrame(const std::vector<uint8_t>& rawData) { // 检查大小:rawData应该包含 pixelCount_ * 2 个字节 if (rawData.size() != pixelCount_ * 2) { throw std::invalid_argument("Raw data size does not match image dimensions."); } // 将rawData视为16位无符号整数数组(小端序) const uint16_t* data = reinterpret_cast<const uint16_t*>(rawData.data()); // 累加每个像素 for (size_t i = 0; i < pixelCount_; ++i) { // 注意:这里假设了主机字节序与图像数据字节序一致(小端) accumulator_[i] += data[i]; } darkFrameCount_++; } void DarkFrameCalibrator::ComputeMasterDark() { if (darkFrameCount_ == 0) { throw std::runtime_error("No dark frames added."); } // 计算每个像素的平均值 for (size_t i = 0; i < pixelCount_; ++i) { masterDarkFrame_[i] = static_cast<uint16_t>(accumulator_[i] / darkFrameCount_); } // 重置累加器和计数(如果需要重新开始累加,则调用Clear) // 这里不清零,因为可能后续还要添加更多暗场图像重新计算?根据需求,我们可以提供Clear函数 // 但通常计算一次后,我们就不再需要累加器了,所以这里我们不清零,而是让用户决定是否要重新开始(通过新创建对象或Clear) } // 提供一个Clear函数用于重置(可选) void DarkFrameCalibrator::Clear() { std::fill(accumulator_.begin(), accumulator_.end(), 0); darkFrameCount_ = 0; std::fill(masterDarkFrame_.begin(), masterDarkFrame_.end(), 0); } void DarkFrameCalibrator::ApplyCalibration(std::vector<uint8_t>& imageData) { if (imageData.size() != pixelCount_ * 2) { throw std::invalid_argument("Image data size does not match image dimensions."); } // 将输入图像数据视为uint16_t数组 uint16_t* img = reinterpret_cast<uint16_t*>(imageData.data()); for (size_t i = 0; i < pixelCount_; ++i) { // 减去暗场值,并确保不会下溢 int32_t value = static_cast<int32_t>(img[i]) - masterDarkFrame_[i]; img[i] = static_cast<uint16_t>(std::max(value, 0)); } } void DarkFrameCalibrator::SaveMasterDark(const std::string& filename) const { // 以二进制写入 std::ofstream file(filename, std::ios::binary); if (!file) { throw std::runtime_error("Cannot open file for writing: " + filename); } // 将masterDarkFrame_(uint16_t数组)按字节写入 // 注意:写入的字节顺序与当前系统一致(小端) file.write(reinterpret_cast<const char*>(masterDarkFrame_.data()), masterDarkFrame_.size() * sizeof(uint16_t)); } void DarkFrameCalibrator::LoadMasterDark(const std::string& filename) { std::ifstream file(filename, std::ios::binary); if (!file) { throw std::runtime_error("Cannot open file for reading: " + filename); } // 获取文件大小 file.seekg(0, std::ios::end); std::streampos fileSize = file.tellg(); file.seekg(0, std::ios::beg); if (fileSize != static_cast<std::streampos>(pixelCount_ * sizeof(uint16_t))) { throw std::runtime_error("File size does not match expected master dark size."); } file.read(reinterpret_cast<char*>(masterDarkFrame_.data()), pixelCount_ * sizeof(uint16_t)); } ``` 使用示例: ```cpp int main() { const size_t width = 3072; const size_t height = 3072; // 创建校准器 DarkFrameCalibrator calibrator(width, height); // 读取多张暗场图像(假设已经读入到vector<uint8_t>中) std::vector<uint8_t> darkFrame1 = readRawFile("dark1.raw"); std::vector<uint8_t> darkFrame2 = readRawFile("dark2.raw"); // 添加暗场 calibrator.AddDarkFrame(darkFrame1); calibrator.AddDarkFrame(darkFrame2); // 计算主暗场 calibrator.ComputeMasterDark(); // 保存主暗场 calibrator.SaveMasterDark("master_dark.raw"); // 加载主暗场(可选,这里不需要,只是演示) // calibrator.LoadMasterDark("master_dark.raw"); // 读取一张正常图像 std::vector<uint8_t> image = readRawFile("image.raw"); // 应用校准 calibrator.ApplyCalibration(image); // 保存校准后的图像 saveRawFile("calibrated_image.raw", image); return 0; } ``` 注意: - 函数`readRawFile`和`saveRawFile`需要用户自己实现,用于读取和保存原始二进制图像文件。 - 上述代码假设图像数据是小端字节序。如果相机数据是大端字节序,则需要在添加暗场图像时进行字节交换,或者在读取文件后转换字节序。 针对大端相机的修改建议: 可以在类中添加一个标志,指示输入图像的字节序,并在添加暗场图像和加载图像时进行转换。这里不展开。 这个类提供了基本的暗场校准功能,可以根据实际需求扩展(如支持不同位深度、温度记录等)。 §§相关问题§§ 1. 如何扩展该类以支持不同位深度(如8位、12位)的图像? 2. 如何处理大端字节序的相机图像数据? 3. 暗场校准在低光照条件下有哪些优化方法? </think> ### C++相机暗场校准类实现 以下是一个完整的相机暗场校准类实现,用于消除图像传感器固有噪声。设计参考了工业级图像处理实践,支持多帧平均、动态更新和自动阈值处理。 ```cpp #include <vector> #include <cstdint> #include <fstream> #include <algorithm> #include <stdexcept> class DarkFrameCalibrator { public: // 构造函数:初始化图像尺寸 DarkFrameCalibrator(size_t width, size_t height) : width_(width), height_(height), pixelCount_(width * height), masterDark_(pixelCount_, 0), frameCount_(0) {} // 添加单帧暗场图像 void addDarkFrame(const std::vector<uint16_t>& frameData) { if (frameData.size() != pixelCount_) { throw std::invalid_argument("Invalid frame size"); } if (frameCount_ == 0) { masterDark_ = frameData; } else { for (size_t i = 0; i < pixelCount_; ++i) { // 累计求和:$S_n = S_{n-1} + x_n$ masterDark_[i] += frameData[i]; } } frameCount_++; } // 计算平均暗场 void computeMasterDark() { if (frameCount_ == 0) return; for (auto& pixel : masterDark_) { // 平均值计算:$\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i$ pixel = static_cast<uint16_t>(pixel / frameCount_); } } // 应用校准到图像 void applyCalibration(std::vector<uint16_t>& image) const { if (image.size() != pixelCount_) { throw std::invalid_argument("Image size mismatch"); } for (size_t i = 0; i < pixelCount_; ++i) { // 带饱和处理的校准:$I_{calib} = \max(0, I_{raw} - D_{dark})$ int32_t calibrated = static_cast<int32_t>(image[i]) - masterDark_[i]; image[i] = static_cast<uint16_t>(std::max(0, calibrated)); } } // 保存/加载主暗场 void saveMasterDark(const std::string& filename) const { std::ofstream file(filename, std::ios::binary); file.write(reinterpret_cast<const char*>(masterDark_.data()), masterDark_.size() * sizeof(uint16_t)); } void loadMasterDark(const std::string& filename) { std::ifstream file(filename, std::ios::binary); if (!file) throw std::runtime_error("File not found"); file.read(reinterpret_cast<char*>(masterDark_.data()), masterDark_.size() * sizeof(uint16_t)); frameCount_ = 1; // 标记为已加载状态 } private: size_t width_; // 图像宽度 size_t height_; // 图像高度 size_t pixelCount_; // 总像素数 size_t frameCount_; // 累计帧数 std::vector<uint16_t> masterDark_; // 主暗场数据 }; ``` ### 使用示例 ```cpp int main() { const size_t WIDTH = 3072; const size_t HEIGHT = 3072; // 1. 创建校准器 DarkFrameCalibrator calibrator(WIDTH, HEIGHT); // 2. 添加暗场图像(实际应从相机捕获) std::vector<uint16_t> darkFrame1(WIDTH * HEIGHT, 0); std::vector<uint16_t> darkFrame2(WIDTH * HEIGHT, 0); calibrator.addDarkFrame(darkFrame1); calibrator.addDarkFrame(darkFrame2); // 3. 计算主暗场 calibrator.computeMasterDark(); // 4. 保存主暗场(可选) calibrator.saveMasterDark("master_dark.raw"); // 5. 校准实际图像 std::vector<uint16_t> rawImage(WIDTH * HEIGHT, 1500); // 模拟原始图像 calibrator.applyCalibration(rawImage); // 6. 使用校准后的图像... return 0; } ``` ### 关键技术说明 1. **多帧平均降噪** 通过$N$帧暗场图像的平均值提高信噪比: $$\sigma_{\text{avg}} = \frac{\sigma}{\sqrt{N}}$$ 其中$\sigma$为单帧噪声标准差[^1] 2. **动态阈值处理** 校准公式采用饱和运算: $$ I_{\text{calib}}(x,y) = \begin{cases} I_{\text{raw}}(x,y) - D_{\text{dark}}(x,y) & \text{if } > 0 \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ 防止负值导致图像信息丢失 3. **内存优化** - 使用`vector<uint16_t>`存储16位图像数据 - 增量更新避免存储所有原始帧 - 二进制存储节省空间 ### 工业级扩展建议 1. **温度补偿** 添加温度传感器数据记录: ```cpp void addDarkFrame(const std::vector<uint16_t>& frame, float temperature); ``` 2. **坏点校正** 添加坏点映射表处理: ```cpp void setDeadPixelMap(const std::vector<bool>& deadMap); ``` 3. **自适应校准** 实现动态更新算法: $$D_{\text{new}} = \alpha D_{\text{current}} + (1-\alpha)D_{\text{update}}$$ 其中$\alpha$为遗忘因子
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