getbits (unsigned ×, unsigned p, unsigned n) ' (x= ( (x<< (p+1-n) ) & ( (unsigned) -O>>) ) : return (x) :

时间: 2023-10-09 10:08:15 浏览: 84
这是一个 C 语言函数,用于从一个无符号整数 x 中提取指定位数的二进制位,并返回提取后的结果。具体来说,函数接受三个参数: - x:无符号整数,表示要从中提取二进制位的数。 - p:无符号整数,表示要提取的二进制位的最高位在 x 中的位置,从右往左数,从 0 开始计数。 - n:无符号整数,表示要提取的二进制位的个数。 函数的实现如下: ``` unsigned getbits(unsigned x, unsigned p, unsigned n) { return (x >> (p+1-n)) & ~(~0 << n); } ``` 函数首先将 x 左移 (p+1-n) 位,将要提取的二进制位移到最高位,然后对结果进行与运算,以屏蔽其他位。具体来说,函数利用一个掩码 ~(~0 << n) 来屏蔽除最低的 n 位以外的其他位,其中 ~0 表示二进制全为 1 的无符号整数,左移 n 位后再取反,得到的掩码的最低的 n 位为 1,其他位为 0。最后将结果返回即可。 这个函数的作用是可以用来提取一个整数中的某些位,比如从 IP 地址中提取出网络号或主机号等。
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实现简单数字图像处理[问题描述] 一幅图像就是一个从位置集到颜色集的变换。考虑二维图像,位置集实际上就是一个矩阵,此时一幅图像实际上就是一个内容为颜色矩阵。如果颜色为0-255 间的整数,表示该位置的灰度等级,0 为黑色,255 为白色,此时的图像称为灰度图。 而图像的处理就是在该矩阵进行相关计算。一种常见的计算就是通过一点和周围8个点的信息共同决定该点的新值:如一点的新值为该点和周围8点颜色值之和的均值,这一操作可用下+表示。 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 图像,+模板 显然这样处理后,图像会变得平滑,因此称为平滑操作。显然将上述操作变为下图时,就成为锐化操作。 -1 -1 -1 -1 9 -1 -1-1 -1图像锐化模板 要求实现若于基本的图像处理操作。熟悉 Windows下BMP 文件的格式,能够实现其读写(只考虑灰度图像)。②实现图像的平滑和锐化操作,其它处理操作选做。需用 VC++作为语言的完整代码和详细步骤

这是一个比较综合的问题,需要涉及到图像读写、矩阵操作、图像平滑和锐化等多个方面。下面是一个简单的代码示例,供参考: 1. 图像读写 在 VC++ 中,可以使用 MFC 库中的 CImage 类来读写 BMP 文件。具体步骤如下: ```c++ CImage img; img.Load(_T("filename.bmp")); // 加载 BMP 文件 int width = img.GetWidth(); // 获取图像宽度 int height = img.GetHeight(); // 获取图像高度 BYTE* data = (BYTE*)img.GetBits(); // 获取图像数据 ``` 其中,图像数据以 BYTE 类型的指针返回,每个像素用 1 个字节表示,取值范围为 0 到 255。 2. 矩阵操作 为了方便处理图像,可以将图像数据看成一个二维矩阵。可以使用一个二维数组来表示矩阵,如下所示: ```c++ BYTE** matrix = new BYTE*[height]; for (int i = 0; i < height; i++) { matrix[i] = new BYTE[width]; memcpy(matrix[i], &data[i * width], width); } ``` 这里用一个指针数组来表示二维矩阵,每行的数据指针指向图像数据中对应的位置。这样就可以通过 matrix[i][j] 的方式来访问矩阵中的元素了。 3. 图像平滑 图像平滑可以使用一个模板来实现,如题目中所给的平滑模板。对于每个像素,将周围 8 个像素和自己的颜色值相加,再除以 9,即可得到新的颜色值。 ```c++ BYTE** smoothed = new BYTE*[height]; for (int i = 0; i < height; i++) { smoothed[i] = new BYTE[width]; for (int j = 0; j < width; j++) { int sum = matrix[i][j]; if (i > 0 && j > 0) sum += matrix[i - 1][j - 1]; if (i > 0) sum += matrix[i - 1][j]; if (i > 0 && j < width - 1) sum += matrix[i - 1][j + 1]; if (j > 0) sum += matrix[i][j - 1]; if (j < width - 1) sum += matrix[i][j + 1]; if (i < height - 1 && j > 0) sum += matrix[i + 1][j - 1]; if (i < height - 1) sum += matrix[i + 1][j]; if (i < height - 1 && j < width - 1) sum += matrix[i + 1][j + 1]; smoothed[i][j] = (BYTE)(sum / 9); } } ``` 这里使用了嵌套的 for 循环来遍历所有像素,并计算其新的颜色值。注意边界条件的处理。 4. 图像锐化 图像锐化也可以使用一个模板来实现,如题目中所给的锐化模板。对于每个像素,将周围 8 个像素和自己的颜色值按照模板进行加权和计算,即可得到新的颜色值。 ```c++ BYTE** sharpened = new BYTE*[height]; for (int i = 0; i < height; i++) { sharpened[i] = new BYTE[width]; for (int j = 0; j < width; j++) { int sum = 0; if (i > 0 && j > 0) sum += matrix[i - 1][j - 1] * (-1); if (i > 0) sum += matrix[i - 1][j] * (-1); if (i > 0 && j < width - 1) sum += matrix[i - 1][j + 1] * (-1); if (j > 0) sum += matrix[i][j - 1] * (-1); if (j < width - 1) sum += matrix[i][j + 1] * (-1); if (i < height - 1 && j > 0) sum += matrix[i + 1][j - 1] * (-1); if (i < height - 1) sum += matrix[i + 1][j] * (-1); if (i < height - 1 && j < width - 1) sum += matrix[i + 1][j + 1] * (-1); sum += matrix[i][j] * 9; sharpened[i][j] = (BYTE)(std::min(std::max(sum, 0), 255)); } } ``` 这里同样使用了嵌套的 for 循环来遍历所有像素,并计算其新的颜色值。注意模板中的加权系数和边界条件的处理,还要注意颜色值的范围限制在 0 到 255 之间。 5. 图像保存 处理完图像后,可以使用 CImage 类将结果保存为 BMP 文件。 ```c++ CImage result; result.Create(width, height, 8); // 创建一幅 8 位灰度图像 BYTE* resultData = (BYTE*)result.GetBits(); for (int i = 0; i < height; i++) { memcpy(&resultData[i * width], sharpened[i], width); } result.Save(_T("result.bmp")); // 保存为 BMP 文件 ``` 这里需要注意创建 CImage 对象时的位数要和原图像一致,保存时也要指定文件名。这里以锐化结果为例,保存为 result.bmp 文件。 完整代码如下:

MFC 24位图转换成1位位图代码实现

以下是将 MFC 24 位图转换成 1 位位图的代码实现: 1. 定义函数 Convert24To1Bit,接收两个参数:24 位位图源文件路径和 1 位位图目标文件路径。 2. 在函数内部,使用 CImage 类加载 24 位位图源文件,获取其宽度和高度,并创建一个同样大小的 1 位位图 CImage 对象。 3. 使用 GetPixel 函数遍历 24 位位图的每一个像素点,计算出其灰度值,并将其转换成 0 或 1 的二进制值,存储到一个 1 位位图的像素数组中。 4. 使用 SetPixel 函数将每个像素点的二进制值写入到 1 位位图对象中。 5. 最后使用 Save 函数将 1 位位图对象保存到目标文件路径中。 以下是具体实现代码: ```c++ void Convert24To1Bit(LPCTSTR szSrcPath, LPCTSTR szDstPath) { CImage imgSrc; imgSrc.Load(szSrcPath); // 加载 24 位位图 int nWidth = imgSrc.GetWidth(); int nHeight = imgSrc.GetHeight(); CImage imgDst; imgDst.Create(nWidth, nHeight, 1); // 创建 1 位位图 BYTE* pSrcData = (BYTE*)imgSrc.GetBits(); BYTE* pDstData = (BYTE*)imgDst.GetBits(); int nSrcPitch = imgSrc.GetPitch(); int nDstPitch = imgDst.GetPitch(); for (int y = 0; y < nHeight; y++) { for (int x = 0; x < nWidth; x++) { COLORREF clr = *(COLORREF*)(pSrcData + y * nSrcPitch + x * 3); BYTE gray = (BYTE)(GetRValue(clr) * 0.299 + GetGValue(clr) * 0.587 + GetBValue(clr) * 0.114); BYTE bit = gray > 128 ? 1 : 0; *(pDstData + y * nDstPitch + x / 8) |= (bit << (7 - x % 8)); } } imgDst.Save(szDstPath, Gdiplus::ImageFormatBMP); // 保存 1 位位图 } ```

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