创建全景图片：多张图片拼接技术解析

该资源是一个关于如何编程实现将多张图片拼接成一张全景图片的程序。主要涉及图片处理和图像合并技术。 在程序中，关键的步骤是将两张图片（bmp1 和 bmp2）逐行合并。通过使用 `MergeDIB` 函数，这个过程被详细地拆解： 首先，函数计算出拼接后图片的宽度（unit_w），高度（unit_h），以及用于存储新图片数据的缓冲区大小（imagedata）。这里的宽度是将第二张图片的宽度（bmp2->m_lpBMIH->biWidth）与第一张图片的左侧像素偏移量（left_starX）相加。高度则是根据两张图片的上、下边缘进行调整，确保最终图片覆盖所有需要的部分。 接着，创建了一个新的 `CDib` 对象 `m_pDibResult` 来存储拼接后的图片。这个对象的大小根据计算出的宽度和高度设置，并且保证颜色位深度为8位。 为了存储合并后的图像数据，分配了内存给 `lpImgResult`。这个内存区域的大小是基于新图片的宽度和高度以及每个像素所占的字节数（由 `bmp1->m_lpBMIH->biBitCount/8` 计算得出）。 然后，利用 `memcpy` 函数进行图片数据的合并。循环遍历每一行，先将第一张图片的一行数据复制到目标位置，接着复制第二张图片的一行数据。这里使用了指针 `p1`, `p2`, `p3` 分别指向原始图片数据和目标位置，确保正确地拼接两幅图片的像素。 最后，将合并后的新图片数据写入到 `m_pDibResult` 中，完成拼接过程。整个过程保证了图像数据的完整性，同时考虑到色彩表的复制，以确保新图片的颜色与原始图片一致。 总结来说，这个程序实现的关键知识点包括： 1. 图像数据结构的理解，如BITMAPINFOHEADER（bmp1->m_lpBMIH）和BITMAPINFO（bmp1->m_lpBMI）。 2. 使用内存拷贝函数 `memcpy` 进行像素数据的合并。 3. 图片尺寸的计算，包括宽度、高度和内存需求。 4. 颜色表的复制和调色板的生成，确保新图片颜色正确。 5. 动态内存分配和释放，用于存储新图片数据。 这些知识点对于理解和实现图片处理算法，尤其是图像拼接操作至关重要。在实际应用中，这种技术常用于全景照片制作、图像编辑软件或图形处理库的开发。