C# BitmapData使用说明
msdn关于BitmapData原文解释地址：
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/5ey6h79d(v=vs.110).aspx
以下是msdn原文给出的例子
private void LockUnlockBitsExample(PaintEventArgs e)
{
// Create a new bitmap.
Bitmap bmp = new Bitmap("c:\\fakePhoto.jpg");
// Lock the bitmap‘s bits.
Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height);
System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData =
bmp.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite,
bmp.PixelFormat);
// Get the address of the first line.
IntPtr ptr = bmpData.Scan0;
// Declare an array to hold the bytes of the bitmap.
int bytes = Math.Abs(bmpData.Stride) * bmp.Height;
byte[] rgbValues = new byte[bytes];
// Copy the RGB values into the array.
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, bytes);
// Set every third value to 255. A 24bpp bitmap will look red.
for (int counter = 2; counter < rgbValues.Length; counter += 3)
rgbValues[counter] = 255;
// Copy the RGB values back to the bitmap
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, bytes);
// Unlock the bits.
bmp.UnlockBits(bmpData);
// Draw the modified image.
e.Graphics.DrawImage(bmp, 0, 150);
}
原文给出的例子已经可以理解出部分意思了，按照土鳖国王本人实验然后理解如下，如有误还请大神斧正
C#专门为图像处理提供了BitmapData，这个是真正的对位图的处理，首先将位图锁定到内存中，然后对位图的每一个像素进行处理，效率还是非常高的，下面先给出偶自己转化图像灰度值的例子，以函数的形式给出
以便需要的朋友直接可以使用，可以说是任何操作都是依次为基础的，如果觉得注释太多，可将注释直接删除，然后将代码烤白可直接使用，指针法效率更高，这里只给出内存法先理解，然后便可大展身手了，哈哈
/// 获取灰度值返回byte[]
/// <summary>
/// 获取灰度值返回byte[]
/// </summary>
/// <param name="srcBmp">源图像</param>
/// <param name="rect">要锁定的图像区域</param>
/// <returns>返回byte[]</returns>
public static byte[] GetGrayArray(Bitmap srcBmp, Rectangle rect)
{
//将Bitmap锁定到系统内存中
//rect是指源图像中需要锁定那一块矩形区域进行处理
//ImageLockMode.ReadWrite是指对图像出操作的权限，枚举有只读，只写，用户输入缓冲区，还是读写
//PixelFormat.Format24bppRgb
//参数确定了该图像信息时rgb存储还是Argb存储，如果是Format24ppRgb则处理的图像像素就是BGR方式存储，我们这里没有特别指出，均是Format24bppRgb方式存储处理
BitmapData srcBmpData = srcBmp.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
//位图中第一个像素数据的地址。它也可以看成是位图中的第一个扫描行
IntPtr srcPtr = srcBmpData.Scan0;
//将Bitmap对象的信息存放到byte数组中
//假设本图像的宽度和高度为5*3
/*
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 //这里存储为一维数组，所以是一行，
宽度为5，高度为3，则像素总数为15，这里要清楚，每一个像素是rgb三个值，故而，一维数组中
存储为
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
15...44
这里分行是为了便于理解，一维数组存储类似是一行，但是我们的图像的宽度是5也就是我们图像的第一行是0123...到14，下一行是15...29，下一行是30...44，高度为3，所以就是3行
012 345 678 91011 121314
bgr bgr bgr bgr bgr
151617 181920 ...
bgr bgr ...
这样存储
*/
//所以才有了这里的*3就是指一个像素是三个分量值
int scanWidth = rect.Width * 3;
//而每行的实际的字节数将变成大于等于它的那个离它最近的4的整倍数，此时的实际字节数就是Stride,如果上面的第三个参数Format24ppRgb如果设置为Format32ppRgb，这个时候存储的时候就是4位存储一个像素，如果是Format32bppArgb同样也是4为存储一个像素，这4位除了bgr三个分量之外还有透明度A的值
//至于为什么是24,32，这是因为计算机存储数据为8bit存储1个字节，
//bgr3个就是3*8=24,4个就是4*8=32了,为什么是16,8位等，索引图等原理是一样的
//int srcStride = srcBmpData.Stride;
int src_bytes = scanWidth * rect.Height; //这里就是计算出了需要存储的像素所占用的空间大小
byte[] srcValues = new byte[src_bytes]; //定义源图像的元信息
byte[] grayValues = new byte[rect.Width * rect.Height]; //定义转化为灰度后需要存储的数组
//复制GRB信息到byte数组，将从srcPtr开始的第一个扫描行开始扫描信息，然后读取到srcValues数组中
Marshal.Copy(srcPtr, srcValues, 0, src_bytes);
//解锁位图
srcBmp.UnlockBits(srcBmpData); //读取完元信息，这里就不用了，一定要记得解锁，否则会报错
//下面就是你想怎么处理都成了，，灰度化，转换空间模式，除噪声，腐蚀，膨胀，反色，二值化等等均可
//灰度化处理
int m = 0, j = 0;
int k = 0;
byte gray;
//根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像
//根据Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B //加权平均法
for (int i = 0; i < rect.Height; i++)
{
for (j = 0; j < rect.Width; j++)
{
//注意位图结构中RGB按BGR的顺序存储
k = 3 * j;
gray = (byte)(srcValues[i * scanWidth + k + 2] * 0.299
+ srcValues[i * scanWidth + k + 1] * 0.587
+ srcValues[i * scanWidth + k + 0] * 0.114);
grayValues[m] = gray; //将灰度值存到double的数组中
m++;
}
}
return grayValues;
}
//接下来就很简单了，下面在给出获得到灰度值存储为2位数组的方法，按照习惯二维处理起来比较好理解
/// 获取灰度值存到二维double数组中，这个是将rgb转化为灰度值
/// <summary>
/// 获取灰度值存到二维double数组中，这个是将rgb转化为灰度值
/// </summary>
/// <param name="srcBmp"></param>
/// <returns>2Dimension</returns>
public static byte[,] GetGrayArray2D(Bitmap srcBmp,Rectangle rect)
{
int width = rect.Width;
int height = rect.Height;
BitmapData srcBmpData = srcBmp.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
IntPtr srcPtr = srcBmpData.Scan0;
int scanWidth = width * 3;
int src_bytes = scanWidth * height;
//int srcStride = srcBmpData.Stride;
byte[] srcRGBValues = new byte[src_bytes];
byte[,] grayValues = new byte[height, width];
//RGB[] rgb = new RGB[srcBmp.Width * rows];
//复制GRB信息到byte数组
Marshal.Copy(srcPtr, srcRGBValues, 0, src_bytes);
//解锁位图
srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);
//灰度化处理
int m = 0, i = 0, j = 0; //m表示行，j表示列
int k = 0;
byte gray;
for (i = 0; i < height; i++) //只获取图片的rows行像素值
{
for (j = 0; j < width; j++)
{
//只处理每行中图像像素数据,舍弃未用空间
//注意位图结构中RGB按BGR的顺序存储
k = 3 * j;
gray = (byte)(srcRGBValues[i * scanWidth + k + 2] * 0.299
+ srcRGBValues[i * scanWidth + k + 1] * 0.587
+ srcRGBValues[i * scanWidth + k + 0] * 0.114);
grayValues[m, j] = gray; //将灰度值存到double的数组中
}
m++;
}
return grayValues;
}
//此方法是直接得到灰度图
/// 获取灰度图像，将制定图片转化为灰度图
/// <summary>
/// 获取灰度图像，将制定图片转化为灰度图
/// </summary>
/// <param name="srcBmp"></param>
/// <returns></returns>
public static Bitmap GetGrayImage(Bitmap srcBmp)
{
Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height);
BitmapData srcBmpData = srcBmp.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
IntPtr srcPtr = srcBmpData.Scan0;
int scanWidth = srcBmpData.Width * 3;
int src_bytes = scanWidth * srcBmp.Height;
byte[] srcRGBValues = new byte[src_bytes];
Marshal.Copy(srcPtr, srcRGBValues, 0, src_bytes);
//灰度化处理
int k = 0;
for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++)
{
for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++)
{
k = j * 3;
//0.299*R + 0.587*G + 0.144*B = 亮度或灰度
//只处理每行中图像像素数据,舍弃未用空间
//注意位图结构中RGB按BGR的顺序存储
byte intensity = (byte)(srcRGBValues[i * scanWidth + k + 2] * 0.299
+ srcRGBValues[i * scanWidth + k + 1] * 0.587
+ srcRGBValues[i * scanWidth + k + 0] * 0.114);
srcRGBValues[i * scanWidth + k + 0] = intensity;
srcRGBValues[i * scanWidth + k + 1] = intensity;
srcRGBValues[i * scanWidth + k + 2] = intensity;
}
}
Marshal.Copy(srcRGBValues, 0, srcPtr, src_bytes);
//解锁位图
srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);
return srcBmp;
}
以上就是C# BitmapData的使用介绍，首先融会贯通，其次举一反三，方可熟能生巧
时间： 2024-11-05 21:35:47