哈夫曼编码 bmp压缩 c语言

哈夫曼编码是一种无损压缩算法，它可以将数据压缩到较小的空间中，而不会损失任何信息。BMP是一种常见的图像文件格式，它也可以使用哈夫曼编码进行压缩。

在C语言中，我们可以使用以下步骤来实现哈夫曼编码的BMP压缩：

1. 读取BMP文件，将像素数据存储在一个数组中。

2. 统计每个像素的出现频率，并将其存储在一个字典中。

3. 使用哈夫曼树来生成编码表，将每个像素的编码存储在一个数组中。

4. 将编码后的像素数据存储在一个二进制文件中。

5. 将文件头信息和编码表一起写入到压缩后的BMP文件中。

下面是一个简单的示例代码，用于将一个BMP文件使用哈夫曼编码进行压缩：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_PIXELS 1000000
#define MAX_DICT_SIZE 256

typedef struct {
    int code;
    int len;
} huffman_code;

typedef struct {
    int pixel;
    int freq;
} dict_entry;

typedef struct {
    dict_entry dict[MAX_DICT_SIZE];
    int size;
} dict;

typedef struct {
    int width;
    int height;
    int bpp;
    int compression;
    int size;
    int offset;
} bmp_header;

void read_bmp(char* filename, bmp_header* header, unsigned char* pixels) {
    // TODO: 实现读取BMP文件的代码
}

void write_bmp(char* filename, bmp_header* header, unsigned char* pixels) {
    // TODO: 实现写入BMP文件的代码
}

void build_dict(unsigned char* pixels, int num_pixels, dict* d) {
    // 统计每个像素的出现频率
    int freq[MAX_DICT_SIZE] = {0};
    for (int i = 0; i < num_pixels; i++) {
        freq[pixels[i]]++;
    }
    
    // 将出现过的像素添加到字典中
    for (int i = 0; i < MAX_DICT_SIZE; i++) {
        if (freq[i] > 0) {
            dict_entry e = {i, freq[i]};
            d->dict[d->size++] = e;
        }
    }
}

void sort_dict(dict* d) {
    // 对字典按照出现频率从小到大排序
    for (int i = 0; i < d->size - 1; i++) {
        for (int j = i + 1; j < d->size; j++) {
            if (d->dict[i].freq > d->dict[j].freq) {
                dict_entry tmp = d->dict[i];
                d->dict[i] = d->dict[j];
                d->dict[j] = tmp;
            }
        }
    }
}

void build_huffman_tree(dict* d, huffman_code* codes) {
    // TODO: 实现构建哈夫曼树的代码
}

void encode_pixels(unsigned char* pixels, int num_pixels, huffman_code* codes, unsigned char* compressed_data) {
    // TODO: 实现将像素数据编码为哈夫曼编码的二进制数据的代码
}

void compress_bmp(char* input_file, char* output_file) {
    bmp_header header;
    unsigned char pixels[MAX_PIXELS];
    read_bmp(input_file, &header, pixels);
    
    dict d = {0};
    build_dict(pixels, header.width * header.height, &d);
    sort_dict(&d);
    
    huffman_code codes[MAX_DICT_SIZE] = {0};
    build_huffman_tree(&d, codes);
    
    unsigned char compressed_data[MAX_PIXELS];
    encode_pixels(pixels, header.width * header.height, codes, compressed_data);
    
    header.compression = 1;  // 使用哈夫曼编码进行压缩
    header.size = sizeof(bmp_header) + d.size * sizeof(dict_entry) + header.width * header.height / 8;
    
    write_bmp(output_file, &header, compressed_data);
}

int main() {
    compress_bmp("input.bmp", "output.bmp");
    return 0;
}

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码。实际上，哈夫曼编码的BMP压缩还有很多细节需要考虑，比如如何处理像素数据不是8的倍数的情况，如何处理压缩后的数据不是8的倍数的情况等等。