freebasic写一段代码,读取一张png图片,裁剪成圆形的,并且保存

时间: 2023-08-12 17:07:18 浏览: 39
FreeBASIC本身并没有内置处理图片的库,需要使用第三方库。这里我使用了FreeImage库,你需要先安装该库并在代码中引用。 以下是一个读取PNG图片并裁剪成圆形的例子: ``` #include once "freeimage.bi" Const As String FILENAME = "test.png" Const As Integer RADIUS = 150 ' 圆的半径 Dim As FreeImage_Bitmap Ptr bmp, mask, cropped Dim As Integer width, height, x, y, i, j, k Dim As UByte Ptr p, m, c, q ' 读取原始图片 bmp = FreeImage_Load(FIF_PNG, FILENAME, 0) ' 获取图片大小 width = FreeImage_GetWidth(bmp) height = FreeImage_GetHeight(bmp) ' 创建掩码图像 mask = FreeImage_Allocate(width, height, 24, 0, 0, 0) m = FreeImage_GetBits(mask) ' 创建裁剪后的图像 cropped = FreeImage_Allocate(RADIUS * 2, RADIUS * 2, 24, 0, 0, 0) q = FreeImage_GetBits(cropped) ' 构造掩码图像 For y = 0 To height - 1 For x = 0 To width - 1 ' 获取像素值 p = FreeImage_GetPixelColor(bmp, x, y) c = p + 2 ' 从RGB转换到BGR ' 通过计算像素到中心的距离,判断是否在圆内 If (x - width/2)^2 + (y - height/2)^2 <= RADIUS^2 Then ' 在圆内,掩码为白色 m[y*width*3 + x*3] = 255 m[y*width*3 + x*3 + 1] = 255 m[y*width*3 + x*3 + 2] = 255 Else ' 不在圆内,掩码为黑色 m[y*width*3 + x*3] = 0 m[y*width*3 + x*3 + 1] = 0 m[y*width*3 + x*3 + 2] = 0 End If Next Next ' 裁剪图像 For j = 0 To RADIUS * 2 - 1 For i = 0 To RADIUS * 2 - 1 ' 获取掩码位置 k = (j - RADIUS) * width * 3 + (i - RADIUS) * 3 If m[k] = 255 Then ' 在圆内,复制像素到裁剪后的图像 q[j * RADIUS * 2 * 3 + i * 3] = c[k] q[j * RADIUS * 2 * 3 + i * 3 + 1] = c[k + 1] q[j * RADIUS * 2 * 3 + i * 3 + 2] = c[k + 2] End If Next Next ' 保存裁剪后的图像 FreeImage_Save(FIF_PNG, cropped, "cropped.png", 0) ' 释放内存 FreeImage_Unload(bmp) FreeImage_Unload(mask) FreeImage_Unload(cropped) ``` 请注意,这个例子只是简单的将图片裁剪成圆形,但是并没有处理透明背景。如果你需要处理透明背景,需要在掩码的计算中增加对Alpha通道的处理。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

鸡国大冒险运行程序,点开即用

recommend-type

基于Python+Flask的安全多方计算的隐私保护系统设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip

【资源说明】 基于Python+Flask的安全多方计算的隐私保护系统设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip基于Python+Flask的安全多方计算的隐私保护系统设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

聊天系统(java+applet).zip

聊天系统(java+applet)
recommend-type

setuptools-11.0-py2.py3-none-any.whl

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip

基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。