UWP&WP8.1图片照片添加水印

本文详细介绍了一种在UWP应用中为照片添加水印的方法,包括如何计算水印在原图上的位置以及如何实现不同位置的水印叠加。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

水印可以自己自己制作,也可以用代码写。 

我这里主要写如何添加到照片上面。

UWP和WP8.1添加的方法一样。代码是通用的。

UWP和WP8.1没有像WPF和WINFROM中darw这样简便的API可以来用,但是可以提取字节,只好先确定要添加的位置在直接输出字节中了。本来想把思路写在代码后面的。还是写在前面吧。

具体的思路就是像在一个图形中【原图】求出阴影面积【水印】这样方法。

下图 宽800  高400

黑图 高200 宽100

就像这样的图。

大图看作图片,小图看作水印。

图片的像素是四个字节组成的【普通来说】对吧,也就是长宽的字节数分别是,800*4,400*4,这就是长宽的字节数。但是要算全面的总字节数则是 800*400*4=1280 000

这一点多少有些区别。分开算是必须 请不要混了。水印图同样计算。

顺便说一下,字计数是一个一个铺开排列,一行正好是3200个,也就是800*4,总共有1600行,也就是400*4.,但是说3200*1600是总字节那就不对了。

简单来说就是求每一行中水印的宽的所占原图的字节的数量,之后与水印的每一行所占的行数的字节相加。这里面相加的是字节的下标。而是不字节数所表示的数。

也就是求水印占原图的全部的字节的下标。之后将水印的字节按照刚才求得的下标依次输入到原图的字节中就可以了。

左上角来说,水印的左上角占原图的左上角的字节下标就是0,水印的右上角占原图的字节下标就是400.正好就是水印的图的第一行的字节数。 因为是长方形也就是依次向下加就可以了。

难一点的就是左下角和右上角。 我这人也不会说还是具体看代码把。

主要用到的是的API:

WriteableBitmap

BitmapDecoder

这两个,第一个方法用来重画照片。第二个方法用来提取照片的二维数组。

其次,我们要了解照片的像素的。

下面是我们当作水印的照片的

 

像素数据:

这个照片的像素是200*200*4是总结数据。 200*4是长宽的数据(长宽相等)。也就是像素*4等于字节数据。 像素相乘*4是总数据。  200*4*200*4这样子是错误的。

下面是我们要当作原图的照片。

照片的数据:

总数据:580*410*4. 宽:580*4,高:410*4

 

OK,我们先提取保存在程序中的照片,并且提取像素数据,以及字节数组

  //打开原图
            StorageFile imageFile = await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri("ms-appx:///PB.png", UriKind.Absolute));

            IRandomAccessStream accStream = await imageFile.OpenAsync(FileAccessMode.Read);
            //打开水印图
            StorageFile Mfile=await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri("ms-appx:///s.jpg", UriKind.Absolute));
            //转换流
            IRandomAccessStream MiStream= await Mfile.OpenAsync(FileAccessMode.Read);
            //使用解码器
            BitmapDecoder bd = await BitmapDecoder.CreateAsync(accStream);

            BitmapDecoder bd_Mi = await BitmapDecoder.CreateAsync(MiStream);
            //是否旋转或者缩小
            BitmapTransform bt = new BitmapTransform();

            ///获取数据         
            var imageData = await bd.GetPixelDataAsync(BitmapPixelFormat.Bgra8, bd.BitmapAlphaMode, bt, ExifOrientationMode.IgnoreExifOrientation, ColorManagementMode.DoNotColorManage);
            //获取二维数组
            byte[] buffer = imageData.DetachPixelData();
            //获取数据
            var miData = await bd_Mi.GetPixelDataAsync();
          //水印的字节数组
            byte[] Mi_buffer = miData.DetachPixelData();
          

我们先暂且不水印图做任何处理,200*200的叠在原图上面。主要表现如何叠在原图的操作。

我们暂时把水印贴在左上角,右上角等地方。 我们先看确定左上角的代码

需要的数据,以下所有的角落都要用到的

           //原图的高
            int Pxh =(int) bd.PixelHeight;

            //原图的宽
            int Pxw = (int)bd.PixelWidth;

            //原图的高的像素的第一层数据
            int Pxh_Byte_H = Pxh * 4;

            //原图的宽的像素的第一层数据
            int Pxw_Byte_W = Pxw * 4;

            // 水印的高 
            int Npxh = (int)bd_Mi.PixelHeight;

            // 水印的宽 
            int Npxw = (int)bd_Mi.PixelWidth;

            // 水印的高的像素的第一层数据
            int Npxh_Byte_H = Npxh * 4;

            // 水印的宽的像素的第一层数据
              int Npxw_Byte_W = Npxw * 4;
            //水印的总字节数
            int Npx_Byte = Npxh * Npxw * 4;
            // 水印的像素总数据
            int[] Npx_Byte_all = new int[Npx_Byte];

            //水印的高的像素总数据
            int[] Npx_Byte_all_H = new int[Npxh_Byte_H];

            //循环小于水印宽度的数据的计数器
            int Times = 0;

            //记录总数据的循环计数器
            int ALL_Times = 0;

 

 确定左上角的代码:

 {
                //获取水印的高的像素的子节点在原图的高的像素的所在的点
                for (int i = 0; i < Npx_Byte_all_H.Length; i++)
                {
                    Npx_Byte_all_H[i] = (i * Pxw_Byte_W);
                }
                //获取到水印的高的像素的子节点在原图的高的像素的所在的点之后
                //就像计算面积一样,计算水印的所有的点在原图上的点
                for (int n = 0; n < Npx_Byte_all_H.Length; n++)
                {
                    int nub = Npx_Byte_all_H[n];

                    Times = 0;
                    //向前推进
                    //计算每一个点
                    while (Times < Npxw_Byte_W)
                    {

                        if (ALL_Times < Npx_Byte_all.Length)
                        {
                            Npx_Byte_all[ALL_Times] = nub + Times;

                        }
                        Times++;
                        ALL_Times++;
                    }
                }
                //输出到原图上Npx_Byte_all中保存的是水印在原图上所对应的坐标点。
                for (int m = 0; m < Npx_Byte_all.Length; m++)
                {
                    if (m < Npx_Byte_all.Length - 1)
                    {
                        buffer[Npx_Byte_all[m]] = Mi_buffer[m];
                    }
                }

            }

 

 确定好位置后,我们就要重绘图片。

   //新建一个原图的WriteableBitmap。长宽和原图一样
            WriteableBitmap writBitMap = new WriteableBitmap((int)bd.PixelWidth, (int)bd.PixelHeight);
            //利用 writBitMap.PixelBuffer.AsStream()的这个方法向其写入流
            using (Stream stream = writBitMap.PixelBuffer.AsStream())
            {
                await stream.WriteAsync(buffer, 0, buffer.Length);             
               
            }
         //请求重绘图片
            writBitMap.Invalidate();
        
          //输出奥照片上
                _iMAGE.Source = writBitMap;

结果就是

嗯...很是不和谐啊... 图片大小问题我们稍后再说,主要说的添加水印不是?

OK,让我们看看右上角的代码

               //获取水印的高的像素的子节点在原图上的子节点
                for (int i = 0; i < Npx_Byte_all_H.Length; i++)
                {
                    Npx_Byte_all_H[i] = (i * Pxw_Byte_W);
                }
                //获取水印的高的像素的子节点在原图上的子节点之后,就是计算左上角一样计算,不过这一次是稍稍不同
                for (int n = 0; n < Npx_Byte_all_H.Length; n++)
                {
                    //获取坐标点
                    int nub = Npx_Byte_all_H[n];
                    Times = 0;
                    while (Times < Npxw_Byte_W)
                    {
                        if (ALL_Times < Npx_Byte_all.Length && nub > 0)
                        {
                            //确定一行中最小的坐标点,然后加法到水印的宽。
                            int minNub = nub - Npxw_Byte_W;
                            Npx_Byte_all[ALL_Times] = minNub + Times;
                        }
                        Times++;
                        ALL_Times++;
                    }
for (int m = 0; m < Npx_Byte_all.Length; m++) { if (m < Npx_Byte_all.Length) { buffer[Npx_Byte_all[m]] = Mi_buffer[m]; } }

 

 效果如图

 左下角的代码

    ////  水印的最上的左上角的点的坐标
            int L_Npxh = (Pxh - Npxh) * Pxw * 4;
            for (int i = 0; i < Npx_Byte_all_H.Length; i++)
            {
                Npx_Byte_all_H[i] = L_Npxh + (i * Pxw_Byte_W);
            }
            for (int n = 0; n < Npx_Byte_all_H.Length; n++)
            {
                int nub = Npx_Byte_all_H[n];

                Times = 0;
                while (Times < Npxw_Byte_W)
                {
                    if (ALL_Times < Npx_Byte_all.Length)
                    {
                        // int maxNub = nub - Pxw_Byte_W;
                        Npx_Byte_all[ALL_Times] = nub + Times;
                    }
                    ALL_Times++;
                    Times++;
                }
            }

            for (int m = 0; m < Npx_Byte_all.Length; m++)
            {
                if (m < Npx_Byte_all.Length)
                {
                    buffer[Npx_Byte_all[m]] = Mi_buffer[m];
                }
            }

效果图

 右下角的代码

        //水印的左上角在原图上的点
            int R_Npxh = (Pxh - Npxh) * Pxw * 4;
            for(int i=0;i<Npx_Byte_all_H.Length;i++)
            {
                Npx_Byte_all_H[i] = R_Npxh + (i * Pxw_Byte_W);
            }
            for(int n=0;n<Npx_Byte_all_H.Length;n++)
            {
                int nub = Npx_Byte_all_H[n];
                Times = 0;
                while (Times < Npxw_Byte_W)
                {
                   if(ALL_Times<Npx_Byte_all.Length)
                    {
                        int minNub = nub +Pxw_Byte_W- Npxw_Byte_W;
                        Npx_Byte_all[ALL_Times] = minNub + Times;                        
                    }
                    ALL_Times++;
                    Times++;                       
                }
            }
            //输出到原图的字节数组中
            for (int m = 0; m < Npx_Byte_all.Length; m++)
            {
                if (m < Npx_Byte_all.Length)
                {
                    buffer[Npx_Byte_all[m]] = Mi_buffer[m];
                }
            }

效果图

OK,到这里四个角的水印嵌入基本Ok了。

转载于:https://www.cnblogs.com/T-ARF/p/6398528.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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