编写 Python 程序,读取D盘的一个 24 位真彩色 BMP 文件(地址:D:\多媒体技术\3\实验三素材\实验三素材\24位真彩色BMP),文件名为:robert.bmp,然后转化为灰色图像,最后存储为 8 位伪彩色 BMP 文件;要求使用面向对象的方式来写(使用 class),不能使用 Python 图像模块/包/库,如 opencv、PIL 等。在定义 class 里的成员时,可使用 int.to_bytes、int.from_bytes等。

时间: 2023-06-01 09:05:10 浏览: 104
好的,这是一个技术问题,请稍等,我需要处理一下。 针对你的问题,你需要首先定义一个类来实现这个功能。以下是一个可能的实现方式: ```python class BMPConverter: def __init__(self, path): self.path = path self.__read_header() def __read_header(self): with open(self.path, 'rb') as f: # 读取BMP文件头信息 self.file_header = f.read(14) self.image_header = f.read(40) # 获取图片宽度和高度 self.width, self.height = self.image_header[4:8], self.image_header[8:12] self.width = int.from_bytes(self.width, byteorder='little') self.height = int.from_bytes(self.height, byteorder='little') # 获取每个像素占用的字节数 self.bits_per_pixel = self.image_header[14:16] self.bits_per_pixel = int.from_bytes(self.bits_per_pixel, byteorder='little') # 获取每行字节数 self.bytes_per_row = self.width * self.bits_per_pixel // 8 self.bytes_per_row += (4 - self.bytes_per_row % 4) % 4 # 按4字节对齐 # 计算图片总体积 self.image_size = self.bytes_per_row * self.height # 读取颜色表 if self.bits_per_pixel == 8: self.color_table = f.read(1024) def convert_to_gray(self): with open(self.path, 'rb') as f: # 移动文件指针到图像数据的位置 f.seek(int.from_bytes(self.file_header[10:14], byteorder='little')) # 读取图像数据 image_data = f.read(self.image_size) # 将24位真彩色图片转化为灰度图 gray_data = b'' for i, byte in enumerate(image_data): # 每个像素占用3个字节,依次是BGR if i % 3 == 0: # 计算灰度值 gray_value = int(byte * 0.114 + image_data[i+1] * 0.587 + image_data[i+2] * 0.299) gray_data += bytes([gray_value]) self.image_data = gray_data self.bits_per_pixel = 8 def save_to_file(self, output_path): with open(output_path, 'wb') as f: # 写入文件头 f.write(self.file_header) f.write(self.image_header) if self.bits_per_pixel == 8: f.write(self.color_table) # 写入图像数据 for i in range(self.height): start = i * self.bytes_per_row end = start + self.width f.write(bytes([0] * (self.bytes_per_row - self.width))) # 补齐行末的空白 f.write(self.image_data[start:end]) def run(self, output_path): self.convert_to_gray() self.save_to_file(output_path) ``` 这个类实现了读取 BMP 文件的文件头信息、转化为灰度图像、存储为 8 位伪彩色 BMP 文件等功能,并且没有使用任何 Python 图像模块/包/库,如 opencv、PIL 等。 你可以使用以下代码来调用这个类: ```python converter = BMPConverter('D:/多媒体技术/3/实验三素材/实验三素材/24位真彩色BMP/robert.bmp') converter.run('output.bmp') ``` 这里的输入文件路径需要根据实际情况修改,输出文件的路径可以根据需要自行指定。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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