C# 进行图像处理的几种方法(Bitmap,BitmapData,IntPtr)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了C# 进行图像处理的几种方法(Bitmap,BitmapData,IntPtr)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在C#中,进行图像处理时主要会使用到 System.Drawing 命名空间中的几个关键类,其中Bitmap、BitmapData和IntPtr是进行高效像素操作的重要工具。以下是如何利用这些类进行图像处理的方法概述:

  1. Bitmap 类:

    • System.Drawing.Bitmap 是一个封装了位图数据的类,它允许你加载、保存、显示和操作图像文件或内存中的位图资源。
      • 使用 new Bitmap(width, height, pixelFormat) 创建一个新的空白位图。
      • 通过 Bitmap.FromFile(path) 或 Bitmap.FromStream(stream) 加载图片文件。
      • 提供 GetPixel(x, y) 和 SetPixel(x, y, color) 方法用于获取和设置单个像素的颜色,但请注意,这种方法对于大规模图像处理效率较低。
  2. BitmapData 类:

    • BitmapData 代表了一个锁定的Bitmap对象的像素数据缓冲区,可以直接对像素进行读写操作以提高性能。
      • 使用 Bitmap.LockBits(Rectangle area, ImageLockMode mode, PixelFormat format, out BitmapData data) 方法可以锁定Bitmap的部分或全部区域,从而获得指向该区域像素数据的指针。
      • data.Scan0 属性是一个IntPtr类型,指向第一个像素的数据地址。
      • 解锁位图数据需要调用 Bitmap.UnlockBits(BitmapData) 来释放资源并确保图形设备正确更新。
  3. IntPtr 类型与 Marshal 类:

    • IntPtr 是一个表示非托管指针(即内存地址)的数据类型。
    • 在处理BitmapData时,通常会将Scan0属性所指向的内存块直接映射到托管代码中,以便于进行快速的像素操作。
      • 使用 System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(IntPtr source, byte[] destination, int startIndex, int length) 将未托管的内存块内容复制到托管数组中,这样可以在C#中更方便地进行像素遍历和修改。
      • 修改完成后,可以通过类似方法将修改后的数组内容复制回BitmapData所指向的内存区域。

综合以上,一个高效的图像处理流程可能是这样的:

  • 创建或加载Bitmap对象。
  • 锁定Bitmap的像素数据,得到BitmapData。
  • 使用Marshal.Copy将BitmapData的像素数据复制到本地数组中。
  • 对数组进行所需的图像处理操作(如:调整亮度、对比度、滤镜等)。
  • 再次使用Marshal.Copy将处理过的数组数据复制回BitmapData的内存中。
  • 解锁BitmapData,使得GDI+能够自动更新对应的Bitmap图像。

这种方式避免了频繁调用GetPixel和SetPixel函数带来的性能瓶颈,实现了更快的图像处理速度。

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-783402.html

Bitmap类

命名空间:System.Drawing

封装 GDI+ 位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成。

Bitmap 是用于处理由像素数据定义的图像的对象。 

利用C#类进行图像处理,最方便的是使用Bitmap类,使用该类的GetPixel()与SetPixel()来访问图像的每个像素点。下面是MSDN中的示例代码:

public void GetPixel_Example(PaintEventArgs e)   
{   
    // Create a Bitmap object from an image file.   
    Bitmap myBitmap = new Bitmap("Grapes.jpg");   
    // Get the color of a pixel within myBitmap.   
    Color pixelColor = myBitmap.GetPixel(50, 50);   
    // Fill a rectangle with pixelColor.   
    SolidBrush pixelBrush = new SolidBrush(pixelColor);   
    e.Graphics.FillRectangle(pixelBrush, 0, 0, 100, 100);   
}  

可见,Bitmap类使用一种优雅的方式来操作图像,但是带来的性能的降低却是不可忽略的。比如对一个800*600的彩色图像灰度化,其耗费的时间都要以秒为单位来计算。在实际项目中进行图像处理,这种速度是决对不可忍受的。

 

BitmapData类

命名空间:System.Drawing.Imaging

指定位图图像的属性。BitmapData 类由 Bitmap 类的 LockBits 和 UnlockBits 方法使用。不可继承。

    好在我们还有BitmapData类,通过BitmapData BitmapData LockBits ( )可将 Bitmap 锁定到系统内存中。该类的公共属性有:

  • Width           获取或设置 Bitmap 对象的像素宽度。这也可以看作是一个扫描行中的像素数。
  • Height          获取或设置 Bitmap 对象的像素高度。有时也称作扫描行数。
  • PixelFormat  
    获取或设置返回此 BitmapData 对象的 Bitmap 对象中像素信息的格式。
  • Scan0            获取或设置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。
  • Stride            获取或设置 Bitmap 对象的跨距宽度(也称为扫描宽度)。

    下面的MSDN中的示例代码演示了如何使用 PixelFormat、Height、Width 和 Scan0 属性;LockBits 和 UnlockBits 方法;以及 ImageLockMode 枚举。

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  = 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 red value to 255.    
    for (int counter = 0; 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);  
}  

或

Bitmap bitmap = new Bitmap("image.jpg");
BitmapData bitmapData = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format32bppArgb);
// 对 BitmapData 进行图像处理操作
bitmap.UnlockBits(bitmapData);

上面的代码演示了如何用数组的方式来访问一幅图像,而不在使用低效的GetPixel()和SetPixel()。

IntPtr

使用 IntPtr 可以直接操作图像的内存数据。

通过获取图像的句柄(IntPtr),可以使用指针操作来访问和修改图像的像素值。

这种方法需要更高级的编程技能和对内存管理的了解。

Bitmap bitmap = new Bitmap("image.jpg");
IntPtr ptr = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format32bppArgb);
// 使用 IntPtr 进行图像处理操作
bitmap.UnlockBits(ptr);

 

unsafe代码

    而在实际中上面的做法仍然不能满足我们的要求,图像处理是一种运算量比较大的操作,不同于我们写的一般的应用程序。我们需要的是一种性能可以同C++程序相媲美的图像处理程序。C++是怎么提高效率的呢,答曰:指针。幸运的是.Net也允许我们使用指针,只能在非安全代码块中使用指针。何谓非安全代码?

    为了保持类型安全,默认情况下,C# 不支持指针运算。不过,通过使用 unsafe 关键字,可以定义可使用指针的不安全上下文。在公共语言运行库 (CLR) 中,不安全代码是指无法验证的代码。C# 中的不安全代码不一定是危险的,只是其安全性无法由 CLR 进行验证的代码。因此,CLR 只对在完全受信任的程序集中的不安全代码执行操作。如果使用不安全代码,由您负责确保您的代码不会引起安全风险或指针错误。不安全代码具有下列属性:

  • 方法、类型和可被定义为不安全的代码块。
  • 在某些情况下,通过移除数组界限检查,不安全代码可提高应用程序的性能。
  • 当调用需要指针的本机函数时,需要使用不安全代码。
  • 使用不安全代码将引起安全风险和稳定性风险。
  • 在 C# 中,为了编译不安全代码,必须用 /unsafe 编译应用程序。

    正如《C#语言规范》中所说无论从开发人员还是从用户角度来看,不安全代码事实上都是一种“安全”功能。不安全代码必须用修饰符 unsafe 明确地标记,这样开发人员就不会误用不安全功能,而执行引擎将确保不会在不受信任的环境中执行不安全代码。

    以下代码演示如何借助BitmapData类采用指针的方式来遍历一幅图像,这里的unsafe代码块中的代码就是非安全代码。

//创建图像   
Bitmap image =  new Bitmap( "c:\\images\\image.gif" );   
//获取图像的BitmapData对像   
BitmapData data = image.LockBits( new Rectangle( 0 , 0 , image.Width , image.Height ) , ImageLockMode.ReadWrite  , PixelFormat.Format24bppRgb  );    
//循环处理   
unsafe   
{    
       byte* ptr = ( byte* )( data.Scan0 );    
       for( int i = 0 ; i < data.Height ; i ++ )   
       {   
          for( int j = 0 ;  j < data.Width ;  j ++ )   
           {   
             // write the logic implementation here   
             ptr += 3;     
           }   
         ptr += data.Stride - data.Width * 3;   
       }   
}  

毫无疑问,采用这种方式是最快的,所以在实际工程中都是采用指针的方式来访问图像像素的。

字节对齐问题 
    上例中ptr += data.Stride - data.Width * 3,表示跨过无用的区域,其原因是图像数据在内存中存储时是按4字节对齐的,具体解释如下:

    假设有一张图片宽度为6,假设是Format24bppRgb格式的(每像素3字节,在以下的讨论中,除非特别说明,否则Bitmap都被认为是24位RGB)。显然,每一行需要6*3=18个字节存储。对于Bitmap就是如此。但对于BitmapData,虽然data.Width还是等于image.Width,但大概是出于显示性能的考虑,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。就此例而言,18不是4的整倍数,而比18大的离18最近的4的倍数是20,所以这个data.Stride = 20。显然,当宽度本身就是4的倍数时,data.Stride = image.Width * 3。

    画个图可能更好理解。R、G、B 分别代表3个原色分量字节,BGR就表示一个像素。为了看起来方便我在们每个像素之间插了个空格,实际上是没有的。X表示补足4的倍数而自动插入的字节。为了符合人类的阅读习惯我分行了,其实在计算机内存中应该看成连续的一大段。

|-------Stride-----------| 
|-------Width---------| 
Scan0: 
BGR BGR BGR BGR BGR BGR XX 
BGR BGR BGR BGR BGR BGR XX 
BGR BGR BGR BGR BGR BGR XX 

    首先用data.Scan0找到第0个像素的第0个分量的地址,这个地址指向的是个byte类型,所以当时定义为byte* ptr。行扫描时,在当前指针位置(不妨看成当前像素的第0个颜色分量)连续取出三个值(3个原色分量。注意,0 1 2代表的次序是B G R。在取指针指向的值时,貌似p[n]和p += n再取p[0]是等价的),然后下移3个位置(ptr += 3,看成指到下一个像素的第0个颜色分量)。做过Bitmap.Width次操作后,就到达了Bitmap.Width * 3的位置,应该要跳过图中标记为X的字节了(共有Stride - Width * 3个字节),代码中就是 ptr += dataIn.Stride - dataIn.Width * 3。

    通过阅读本文,相信你已经对使用C#进行图像处理可能用到的几种方法有了一个了解。至于采用哪种方式,取决于你的性能要求。其中第一种方式最优雅;第三种方式最快,但不是安全代码;第二种方式取了个折中,保证是安全代码的同时又提高了效率。熟悉C/C++编程的人可能会比较偏向于第三种方式,我个人也比较喜欢第三种方式。

 

参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_628821950100wh9w.html

通义千问、文心一言、豆包

 

到了这里,关于C# 进行图像处理的几种方法(Bitmap,BitmapData,IntPtr)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • C# 图像处理之灰色图转化为RGB图像

    咨询通义千问的“C# 图像处理之灰色图转化为RGB图像”结果,看看如何: 在C#中,可以使用Image类来处理图像。要将灰色图像转换为RGB图像,可以按照以下步骤进行操作: 1.创建一个灰色图像对象。  2.将灰色图像转换为RGB图像。 3.获取灰色图像的像素数据。 4.创建一个RGB图像

    2024年02月12日
    浏览(27)
  • 【图像处理】使用 Python 进行图像增强

            图像增强技术的深度和复杂性往往在一系列捕获和共享中被忽视。从傅里叶变换到白平衡和直方图处理,各种方法都可以将普通照片转换为引人注目的图像。这篇博文旨在解开这些技术。         我在节日期间拍了一张照片,在夜间庆祝活动中。遗憾的是,图

    2024年02月16日
    浏览(46)
  • C#图像处理-使用OpenCVSharp读取或修改图像像素值

    图像处理是计算机视觉领域的重要应用之一,而OpenCV是一个强大且广泛使用的开源计算机视觉库。在C#中,我们可以通过OpenCVSharp库来实现图像处理的各种功能,包括读取和修改图像像素值。本文将介绍如何使用OpenCVSharp来读取和修改图像像素值,并提供相应的源代码。 首先,

    2024年04月28日
    浏览(29)
  • “探索图像处理的奥秘:使用Python和OpenCV进行图像和视频处理“

     1、上传图片移除背景后下载。在线抠图软件_图片去除背景 | remove.bg – remove.bg 2、对下载的图片放大2倍。ClipDrop - Image upscaler  3、对放大后的下载照片进行编辑。  4、使用deepfacelive进行换脸。 1)将第三步的照片复制到指定文件夹。C:myAppdeepfakelivetempDeepFaceLive_NVIDIAuserda

    2024年02月16日
    浏览(66)
  • 使用openCV进行图像处理

    使用 openCV进行图像处理,又名:学习计算机视觉理论,做 demo(第3 天) 目录 2.1 图像模糊 2.1.1 均值滤波 2.1.2 中值滤波 2.1.3 高斯滤波 2.1.4 案例实现 2.2 图像锐化 2.2.1 图像锐化简介 2.2.2 案例实现 3.1 OpenCV绘图 3.1.1 使用OpenCV绘制各种图形 3.1.2 案例实现 3.2 图像的几何变换 3.2.1 几

    2024年01月22日
    浏览(45)
  • 初步了解C#版图像处理库emgucv

    Emgu CV是OpenCV图像处理库的跨平台.Net包装器。允许从.NET兼容语言(C#,VB,VC ++,IronPython等)调用OpenCV函数。 网上下一个示例程序,运行如下; 可以把人脸识别出来提取到右侧;我试了一下不是所有的情况都能识别; 大概看一下代码;   packages目录下包含emgucv的库;   代码

    2024年02月13日
    浏览(27)
  • 【图像处理】使用自动编码器进行图像降噪(改进版)

    阿里雷扎·凯沙瓦尔兹

    2024年02月15日
    浏览(47)
  • 入门:使用 OpenCV 进行图像处理

    介绍 图像处理是计算机视觉的一个分支,它使用各种算法来处理和分析数字图像。它涉及使用数学或统计操作来为许多应用修改图像,包括但不限于医学和卫星图像以及数字摄影。本文探讨了图像处理的基础知识和该领域中使用的一些技术。 目录 图像处理基础 图像处理的应

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • C++进行简单的图像处理

    目录 前言 一、读取,显示和保存 二、图像变换 1.显示灰度图 2.显示HSV图 3.高斯模糊 4.图片缩放 三、遍历图像 本文中介绍了用opencv处理图像的一些简单方法,并给出了代码。         waitKey(0)的作用是令窗口一直显示当前图像。            显示效果如下:        

    2024年02月11日
    浏览(37)
  • 如何使用Matlab进行图像处理

    图像处理是操纵图像的数字属性以提高其质量或从图像中获得所需信息的过程。它需要在图像处理应用程序中导入图像,分析图像,然后对图像进行操作,以获得能够产生预期结果的适当输出。 在这篇文章中,我们将讨论使用Matlab进行图像处理和分析的基础知识,以确定图像

    2023年04月10日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包