C语言实现BMP图像显示及直方图分析

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图形图像处理
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资源摘要信息: "BMP图像处理_Visual C++实现" 在信息技术领域，图形图像处理是一个重要的分支，涉及到图像的获取、存储、显示、编辑、分析以及图像内容的解释等多个方面。BMP（Bitmap）格式是一种微软公司开发的图像文件格式，用于存储Windows操作系统中的位图图像。BMP文件格式简单，广泛应用于Windows操作系统中，兼容性良好，但其未压缩的特性使得文件体积相对较大。 本资源文件的标题和描述透露了它将主要围绕如何使用C语言在Visual C++环境下进行BMP图像的处理。具体来说，它包括了以下几个方面的知识点： 1. BMP图像格式解析：了解BMP图像格式的基本结构，包括文件头（BITMAPFILEHEADER）、信息头（BITMAPINFOHEADER）以及像素数据。文件头包含了图像文件的类型、大小等信息；信息头包含了图像的宽度、高度、颜色深度等参数；像素数据则存储了图像的每个像素的颜色值。 2. BMP图像的加载与显示：在Visual C++中，可以通过文件I/O操作读取BMP文件的内容，并根据BMP格式的信息头解析出图像数据。然后，可以通过Windows GDI（图形设备接口）函数将解析出来的图像数据显示在窗口中。 3. 直方图的绘制与分析：直方图是图像处理中常用的工具之一，它能够显示出图像中各个像素值的分布情况。通过对BMP图像的像素数据进行分析，可以统计出不同像素值的出现频次，并将这些信息绘制成图表形式，即直方图。直方图在图像对比度调整、亮度调整以及图像质量评估等方面具有重要作用。 4. 图像处理基本操作：在掌握了BMP图像的基本加载、显示和直方图绘制技术后，还可以进一步实现图像的基本处理操作，如图像的旋转、缩放、裁剪、灰度化、二值化等。这些操作通常需要对图像数据进行逐像素处理，可能涉及到颜色空间转换、算法实现等高级知识。 5. C语言实现：C语言是一种过程式编程语言，它具有强大的功能，特别是在系统级编程和硬件操作方面。本资源文件将通过C语言实现上述提到的BMP图像处理功能，这要求使用者具备扎实的C语言编程基础和对Windows编程模型的熟悉。 6. Visual C++环境应用：Visual C++是微软公司推出的一个集成开发环境，它提供了丰富的开发工具和库函数，可以方便地进行Windows应用程序的开发。在Visual C++环境下，可以通过MFC（Microsoft Foundation Classes）库、API（应用程序接口）等技术实现复杂的图形用户界面和图像处理功能。 总结来说，这个资源文件将引导学习者深入学习和掌握BMP图像文件格式的基础知识、图像处理的算法原理以及如何利用C语言和Visual C++环境实现图像处理功能。对于希望从事图形图像处理相关工作的学生和开发者而言，这是一份宝贵的参考资料和学习工具。

shuzituxiangchuli.rar_c++ 图像处理 vs_site:www.pudn.com_图像处理 vs_图形图

2022-09-24 上传
综上所述，"shuzituxiangchuli.rar_c++ 图像处理 vs_site:www.pudn.com_图像处理 vs_图形图像__vs"项目不仅涵盖了C++编程基础，还深入到图像处理的理论与实践，结合了VS的开发环境优势，提供了一个完整的图像处理...

read-bmp.rar_BMP 读取_Read_bmp.c_VC bmp_bmp_read bmp

2022-09-21 上传
在本文中，我们将深入探讨如何使用C语言在Visual C++（VC）环境下读取BMP图像文件。BMP，全称Bitmap，是一种常见的位图文件格式，广泛用于存储图像数据。"read-bmp.rar"是一个包含相关源代码和资源的压缩包，其核心...

bmp.rar_32 bmp_BMP 32_bmp 16_bmp 32 vc_visual c

2022-09-19 上传
在IT行业中，图像处理是计算机科学的一个重要领域，特别是在游戏开发、图形设计和软件应用中。本主题聚焦于一个特定的图像格式——BMP（Bitmap）文件，以及如何在Microsoft的Visual C++环境下进行32位到16位的转换。...

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

2023-06-07 上传
super().__init__() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel...

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

2023-05-27 上传
picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_...

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。

2023-04-19 上传
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....

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl'，优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

2023-05-26 上传
根据提示信息，'_dgl' 属性在 'ImageThread' 对象中不存在。你需要在类的构造函数中初始化 '...这样，在执行到 'if self._count > self._inspect_step:' 这行代码时，'_count' 属性就不会出现 'not defined' 的情况了。

编写 Python 程序，读取一个 24 位真彩色 BMP 文件（已提供 素材），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

2023-06-09 上传
好的，我会按照你的要求，使用面向对象的方式来实现这个程序，并且不使用任何图像处理模块或库。这个程序主要包括以下几个步骤： 1.读取BMP文件的文件头和信息头，并解析出图像的宽度、高度和像素点的位数。 2....

程序运行提示ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 2, got 3)，程序如下img = cv2.imread('gaussian.bmp') skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

2023-06-10 上传
因此，需要对读取进来的图像进行预处理，将其转换为一个二维的二值图像，才能够传递给morphology.medial_axis函数进行处理。 对于这种情况，可以尝试将读取进来的图像转换为灰度图像，然后进行二值化处理，再进行...

报错如何解决，Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86135\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\tkinter\__init__.py", line 1892, in __call__ return self.func(*args) File "F:\pycharm\实验5\Demo5_2.py", line 38, in count_cells _, contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

2023-06-08 上传
*.bmp")]) if path: self.img = cv2.imread(path) self.img_label.config(text="Image: {}".format(path)) self.thresh = None self.count = 0 self.count_label.config(text="Cell Count: 0") def count_...
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