getbits (unsigned ×, unsigned p, unsigned n) ' (x= ( (x<< (p+1-n) ) & ( (unsigned) -O>>) ) : return (x) :
时间: 2023-10-09 16:08:15 浏览: 251
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。
相关问题
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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