解析BitmapData.getPixel32()返回值因何不准确

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事情发展的起因是这样的:BitmapData.getPixel32()返回值不准确,为什么? 网友Norris很热心,他把他的观点写得井井有条:[url=http://www.norris2u4.com/?p=370]http://www.norris2u4.com/?p=370[/url] 。在继续往后阅读前,先看看我的总结,造成 getPixel32() 返回值存在偏差的根本原因是:BitmapData 存储的像素数据并不是各通道(ARGB)的原始数据,而是 RGB 跟 Alpha 通道相乘后的数据。在调用 BitmapData.getPixel32() 方法时,Flash Player 虽然返回的是未经相乘的 ARGB 数据,但这个数据是还原后的 ARGB ,而不是原始 ARGB 。以下例子说明了这一点:

var bmd:BitmapData = new BitmapData(100, 100, true, 0);<br>bmd.setPixel32(0, 0, 0×44536435); // 把坐标为(0, 0)的点设置颜色值 0×44536435<br>trace(bmd.getPixel32(0, 0).toString(16)); // 输出 44526534 ,明显有偏差

原始的 ARGB 数据 0×44536435(十六进制):

Alpha = 0×44;(透明通道) <br>Red_原始 = 0×53;(红通道) <br>Green_原始 = 0×64;(绿通道) <br>Blue_原始 = 0×35;(蓝通道) <br>还原的 ARGB 数据 0×44526534 (十六进制):

Alpha = 0×44; <br>Red_还原 = 0×52; <br>Green_还原 = 0×65; <br>Blue_还原 = 0×34; <br>可以看得出,只有 Alpha 通道是准确的(始终不变),其余通道都有偏差。这是因为 还原的 ARGB 数据 是从 经过相乘后的 ARGB 数据 中还原过来的:

相乘过程:

原始的 ARGB 数据(0×44536435)在被 BitmapData 存储前都经过相乘,就是 RGB 跟 Alpha 通道相乘(把 Alpha 值转为一个百分比进行计算,这个百分比等于:Alpha/0xFF):

Alpha = 0×44; <br>Red_相乘 = Red * ( Alpha / 0xFF ) = 0×53 * ( 0×44 / 0xFF ) = 0×16; <br>Green_相乘 = Green * ( Alpha / 0xFF ) = 0×64 * ( 0×44 / 0xFF ) = 0×1A; <br>Blue_相乘 = Blue * ( Alpha / 0xFF ) = 0×35 * ( 0×44 / 0xFF ) = 0×0E; <br>还原过程:

还原过程就相乘过程的逆过程,就是把 RGB 除以 Alpha 通道(同样地,把 Alpha 值转为一个百分比进行计算,这个百分比等于:Alpha/0xFF):

Alpha = 0×44; <br>Red_还原 = Red_相乘 / ( Alpha / 0xFF ) = 0×16 / ( 0×44 / 0xFF ) = 0×52; <br>Green_还原 = Green_相乘 / ( Alpha / 0xFF ) = 0×1A / ( 0×44 / 0xFF ) = 0×61; <br>Blue_还原 = Blue_相乘 / ( Alpha / 0xFF ) = 0×0E / ( 0×44 / 0xFF ) = 0×34; <br>整个流程:原始数据 -> 相乘数据 -> 还原数据。分别对比 实验数据 和 理论分析数据 :

实验数据:

实际上,调用 getPixel32() 方法后得到:0×44526534 <br>理论分析数据:

按理论分析,调用 getPixel32() 方法后应用得到:0×44526134 <br>分析到现在,还是很郁闷。理论值跟实际值不同(其中红色文字的 Blue 通道不同)。按道理,让 getPixel32() 返回值产生偏差的原因就是以上所述,但,经过痛苦的分析后却又发现 让 getPixel32() 返回值产生偏差的原因不完全是以上所述。

[b]总结:[/b]

?一切都是 Adobe Flash Player 的错,而不完全是 Adobe 的错。总之在开发过程中,一定要牢记:别指望 BitmapData 能准确存储每点像素的原始颜色值。最后奉上官方语言参考上的解说:

BitmapData 对象中的所有像素都作为预乘颜色值进行存储。预乘图像像素具有已经与 Alpha 数据相乘的红色、绿色和蓝色通道值。例如,如果 Alpha 值为 0,则 RGB 通道的值也为 0,与它们未经过相乘的值无关。这种丢失数据的情况可能会在执行操作时导致一些问题。所有 BitmapData 方法都采用并返回未经过相乘的值。内部像素表示形式在其作为值返回之前从经过预乘的形式转换为未经过相乘的形式。在设置操作过程中,设置原始图像像素之前,像素值是经过预乘的。
<think>好的,我现在需要帮助用户理解他们提供的这段C#安全代码。首先,我要仔细阅读代码,弄清楚它的结构和功能。代码看起来是在操作位图数据,可能是在处理图像的像素。用户提到这是一个unsafe块,所以里面应该涉及指针操作。 首先,注意到变量`bitmapData.Scan0`,这是位图数据在内存中的起始地址。然后,用户将`Scan0`转换为`byte*`类型的指针`pp`。这说明代码直接操作内存中的位图像素数据,这种方式通常用于高性能的图像处理,因为直接内存访问比安全代码更快。 接下来是两个嵌套的循环,外层循环是`bitmapData.Height`次,内层循环是`bitmapData.Width`次。这说明代码在逐行逐列地遍历每个像素。在内层循环中,每个像素的R、G、B分量被分别赋值到`pp[0]`、`pp[1]`、`pp[2]`。这里可能需要注意的是,颜色分量的顺序是否是BGR还是RGB,但根据代码,用户用的是R、G、B顺序,所以可能位图的格式是24位RGB,每个像素占3字节。 每次处理完一个像素后,`pp +=3`将指针移动3个字节,指向下一个像素的起始位置。这符合每个像素3字节的假设。内层循环结束后,外层循环中的`pp += bitmapData.Stride - bitmapData.Width *3`这一行可能需要解释。`Stride`是指位图每一行占用的字节数,由于内存对齐的原因,可能每行的实际字节数会比像素数乘以每个像素的字节数(即Width*3)多一些。所以这里调整指针到下一行的正确起始位置,跳过可能存在的填充字节。 我需要确认这些理解是否正确。例如,每个像素确实是3字节,没有Alpha通道。另外,`Stride`的计算是否总是Width*3的向上对齐到4字节的倍数,这也是常见的做法。如果这些假设正确,那么代码是正确的。 接下来考虑用户可能的疑问:为什么使用安全代码?可能是因为需要直接操作内存以提高性能,尤其是在处理大量像素时。此外,`byte*`的使用和指针运算需要unsafe上下文,这也是C#中允许直接内存操作的方式,但需要编译器允许。 可能还需要提到这段代码的典型应用场景,比如图像处理、生成或修改位图数据。同时,需要注意在使用unsafe代码时,要确保内存访问会越界,否则可能导致程序崩溃或安全漏洞。此外,颜色分量的范围是0-255,所以用`byte`类型是合适的。 总结一下,代码的作用是将一个颜色数组中的颜色值逐像素写入位图的内存数据中,通过指针操作高效地完成这个过程。外层和内层循环遍历每个像素,分别设置RGB值,并处理每行的内存对齐问题。用户可能需要了解指针操作、位图内存结构以及unsafe代码的使用注意事项。</think>这段代码是C#中使用安全上下文(unsafe)直接操作位图像素数据的典型实现,主要用于高性能图像处理。以下分步骤解析: 1. **指针初始化** ```csharp byte* pp = (byte*)(void*)bitmapData.Scan0; ``` - `bitmapData.Scan0` 获取位图内存首地址 - 通过双重指针转换得到字节指针`pp`,每个字节对应一个颜色通道 2. **像素遍历结构** ```csharp for (int k = 0; k < bitmapData.Height; k++) // 行循环 { for (int m = 0; m < bitmapData.Width; m++) // 列循环 { // 像素操作... } } ``` - 外层循环处理每一行(Y轴) - 内层循环处理每一列(X轴) 3. **颜色通道写入** ```csharp pp[0] = (byte)(colors[...].R); // 红色分量 pp[1] = (byte)(colors[...].G); // 绿色分量 pp[2] = (byte)(colors[...].B); // 蓝色分量 ``` - 假设是24位RGB格式(每个像素占3字节) - 颜色分量顺序为R→G→B - `colors`数组存储预先生成的颜色数据 4. **指针位移操作 ```csharp pp += 3; // 移动到下一个像素 ``` - 每个像素占3字节(无Alpha通道) - 写入完成后指针前进3字节 5. **行尾对齐处理 ```csharp pp += bitmapData.Stride - bitmapData.Width * 3; ``` - `Stride`是内存中每行的实际字节数 - 计算公式:$$ \text{Stride} = \lceil \frac{\text{Width} \times 3}{4} \rceil \times 4 $$ - 该操作跳过行末的填充字节(内存对齐需要) **关键数学关系**: - 有效数据长度:$$ \text{Width} \times 3 $$ - 填充字节数:$$ \text{Stride} - (\text{Width} \times 3) $$ **注意事项**: 1. 必须启用`/unsafe`编译选项 2. 需要锁定位图:`Bitmap.LockBits()` 3. 颜色分量范围应为$[0,255]$ 4. 内存访问越界会导致程序崩溃 典型应用场景:图像滤镜、实时渲染、屏幕捕获等需要高性能像素操作的场景。
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