关于BMP位图格式在网上可以找到比较详细的相关文档，有兴趣的可以搜索标题为“BMP文件结构的探索”的文章，可以在搜索结果中找到一个WORD文档，里面有很详细的介绍。很感谢这个文档的作者（ID是WhatIf），总结得很详细而且还附有详细的应用代码（文档我会放在本文最后面的附件部分）。因为文档中写得很详细，所以我在此就结合自己写的程序示例来介绍下位图的主要结构，用兴趣的可以将附件文件下载下来，结合本节给的相关测试代码进行学习和研究。下面直接引用其描述：
Java的文件处理用到了io库java.io，该库虽然功能强大，但是与文件内容的交互还得通过输入输出流中转，致使文件读写操作颇为繁琐。因此，开发者通常得自己重新封装一个文件存取的工具类，以便在日常开发中调用。下面是一个文件工具类的简单Java代码：
BMP(全称Bitmap)是Window操作系统中的标准图像文件格式，可以分成两类：设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB)，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit、16bit、24bit或者32bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。 由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
vb.net 直接从DWG文件中提取位图放在PictureBox中预览 Imports System.IO Public Class Form1 Private Sub Button1_Cl
MSDN 解释如下: Bitmap 对象或一个 图像 对象从一个文件, 构造时该文件仍保留锁定对于对象的生存期。 因此, 无法更改图像并将其保存回它产生相同的文件。 替代方法 创建非索引映像。 创建索引映像。 这两种情况下, 原始 位图 上调用 Bitmap.Dispose() 方法删除该文件上锁或删除要求， 流或内存保持活动。 创建非索引图像 即使原始映像被索引格式中该方法要求新图像位于每像素 (超过 8 位 -) -, 非索引像素格式。 此变通方法使用 Graphics.DrawImage() 方法来将映像复制到新 位图 对象： 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 的相同大小, 带有是超过 8 位 – – 像素 (BPP) 每像素格式。 使用 Graphics.FromImage() 方法以获取有关二 位图 Graphics 对象。 用于 Graphics.DrawImage() 绘制首 位图 到二 位图 。 用于 Graphics.Dispose() 处置是 图形 。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建索引映像 此解决办法在索引格式创建一个 Bitmap 对象： 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 具有相同的大小和像素格式作为首 位图 。 使用 Bitmap.LockBits() 方法来锁定整个图像对于两 Bitmap 对象以其本机像素格式。 使用 Marshal.Copy 函数或其他内存复制函数来从首 位图 复制到二 位图 图像位。 使用 Bitmap.UnlockBits() 方法可以解锁两 Bitmap 对象。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建非索引图像，例如：
目录 学习目标 图片格式 BMP 组成 编码 步骤 JPG 编码 拍照步骤 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节我们学习的是照相机实验，主要的功能就是将照片拍下，然后把数据解码，最后将图片数据保存到SD卡里，在运用上节课的图片显示实验来显示。 图片格式 BMP 全称BitMap，是Windows中的标准图像文件格式，后缀名为：“.bmp”。 采用位映射存储方式，除图像深度可选外，不做任何压缩。 图像深度可选：1、4、8、16、24、32bit。 BMP文件存储数据时，图像的
Android中文翻译组： http://androidbox.sinaapp.com/
做图像处理的我们应该都知道，OpenCV是我们必备的一个工具，我们在使用OpenCV读取图像时你应该也发现了读取出来的数组居然是BGR格式，而不是我们听的最多，用的最多的RGB格式，这是为什么呢？有同学思考过这个问题吗？
阅读大概需要10分钟 作者 Lefteris 翻译 bluepomelo 编辑 zenRRan 有修改 原文链接 http://blog.refu.co/?p=931 小编前言： 之前学过感知机之后觉
本文钟会出现很多专用的名词，不清楚可以去我另一篇文章中查看。 OpenGL (二)--OpenGL中那些晦涩难懂的名词、动词解析
位图（bitset）是一种特殊的数据结构，仅仅依靠 0、1 表示当前位置是否有数据存在，常用于对查找速度和存储空间有着高要求的场景中，除此之外，位图还可以配合宏定义，实现同时传递多个参数，比如系统调用 open，其中的参数2（打开方式）就是一个简单的位图结构
集合是软件中的基本抽象。实现集合的方法有很多，例如 hash set、tree等。要实现一个整数集合，位图（bitmap，也称为 bitset 位集合，bitvector 位向量）是个不错的方法。使用 n 个位（bit），我们可以表示整数范围[0, n)。如果整数 i 在集合中，第 i 位设置为 1。这样集合的交集（intersection）、并集（unions）和差集（difference）可以利用整数的按位与、按位或和按位与非来实现。而计算机执行位运算是非常迅速的。
在学习导入图片和像素值之前，我们先讨论一个问题，为什么电脑中图片文件的格式会有JPG/PNG/BMP/....等不同格式呢？
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第16章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SD卡方
之前我写过有关 Linux 文件系统源码分析的文章，但从源码角度分析文件系统略显枯燥（对新手不友好），所以这次主要通过图文的方式来讲解 Linux 文件系统的原理，而不用陷入源代码的深渊之中。
输入：一个最多包含n个正整数的文件，每个数都小于n，其中n=10^7。如果在输入文件中有任何正数重复出现就是致命错误。没有其他数据与该正数相关联。
所谓位图，就是用每一个比特位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的
Node.js 提供了 File System 的 api，可以读写文件、目录、修改权限、创建软链等。
在观看本博客之前，建议大家先看一文搞懂Linux信号【上】。由于上一篇博客篇幅太长，为了更好的阅读体验，我拆成了两篇博客。那么接下来，在上一篇的基础上，我们继续学习Linux信号部分。本篇我们主要谈论信号保存和信号处理。
想拥有自己的SystemVerilog IP库吗？设计时一个快捷键就能集成到自己的设计，酷炫的设计你也可以拥有！
高水位线（High-Water Mark,HWM）就是包含过数据的最右边的块，也可以想象为一个水库的历史最高水位。
所有的图块被光栅化转化为位图后，合成线程会生成一个绘制图块的命令DrawQuad，然后该指令提交给浏览器进程，浏览器接收到DrawQuad命令，从GPU内存中读取图片输出到显卡后缓冲区，显卡将后缓冲区内容交换至前缓冲区，由屏幕已60HZ的频率刷新显示图片
我们知道数据的最小存储位是比特（bite），每个比特位只能是0或1，我们用1和0来表示在或不在，或是其它类型的状态信息，这种结构称作位图。
mbitmap.go是Go语言运行时的一部分，其主要作用是实现对于内存管理中元信息 BitMap 的管理。
libwebp.jar 中编码相关的的方法如下 : libwebpJNI 是 Java 层调用 libwebp.so 动态库的入口类 ;
libwebp.jar 中解码相关的的方法如下 : libwebpJNI 是 Java 层调用 libwebp.so 动态库的入口类 ;
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容，位图，布隆，海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念： 位图其实就是哈希的变形，同样通过映射来处理数据，只不过位图本身并不存储数据，而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在，1代表存在，0代表不
首先我不想和复杂的扇区，设备驱动等细节打交道，因此我先实现了一个简单的功能，将硬盘按逻辑分成一个个的块，并可以以块为单位进行读写。
包含这两个option后，App里就可以直接打开相应的图片文件 - uglImageReadFile()
所以上面这些思路都不太合适，而且我们这里只是要判断在不在，其实没必要把它们全部存起来。
目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第18章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（SPI
在之前的文章《如何优雅地使用Redis之位图操作》里为大家介绍了Redis位图操作常见的应用场景，今天继续聊聊Redis位图的其他应用。
特别适合topN问题，如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据，那么内存中一下子无法加载所有的数据集，此时可以先读取海量数据中的100个数，建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小)，然后依次往堆结构中读取数字，调整堆，使其保持小顶堆，最后得到top100的最大数。
我们也介绍了core term两种默认操作，core在执行信号后会形成一份core文件（默认是关闭的，因为原本core文件的后缀是pid,运行出错后会创建core文件，导致磁盘空间不足），该文件里存储了出错原因，可以再gdb调试时进行使用。
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
在之前的文章《如何优雅地使用Redis之位图操作》和《再谈如何优雅地使用Redis之位图操作》中，笔者介绍了关于Redis位图操作的高级应用，其中就讲到了如何优雅地实现getbits。Redis官方提供了getbit命令，其可以获取某个key对应比特位的比特值，而getbits顾名思义就是支持一次性获取多个比特位的比特值的命令，遗憾的是，Redis官方并没有提供getbits命令。在上述2篇文章中，笔者是通过解析字节数组的方式来实现getbits命令的，虽然可以实现，但是却有2个不足之处：1、这种方式实现的getbits命令不是原子性的，因为这种方式实现的getbits命令其实是分2步进行的，先读取字节数组，再解析字节数组，在这2个步骤之间，Redis是可以执行其他命令的，所以可能会出现数据不一致的现象。2、当存储的位图数据空间占用比较大时，一次性读取整个字节数组，会造成Redis服务器阻塞，严重的还会造成客户端内存溢出，虽然可以通过分多次去读取字节数组来避免这个问题，但是这样一来就增加了网络开销，不是特别优雅。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第17章 emWin6.x的2D图形库之绘制流位图（QSPI
了解如何使用通用的技术来处理和读取位图对象，让您的用户界面（UI）组件是可响应的，并避免超过你的应用程序内存限制的方式。如果你不小心，位图可以快速消耗可用的内存预算而导致应用程序崩溃，引发可怕的异常：
有的人一看到这个题，很简单嘛最麻烦的就是从头遍历一遍的事情嘛. 不过要看清楚题！ 40亿个无符号整数. 我们生活中1G内存占用的字节数1024*1024*1024为1073741824个字节.粗略就是10亿个字节. 而40亿个无符号整数是160亿个字节. 也就是这些数据存储下来需要16G的内存. 那么问题来了，普通的工作电脑的内存都4G，好点的就是8G. (如果你是16G内存光速吃鸡那么当我没说)我们可以发现这些数据的内存大于电脑的内存所以存储不下. 这个时候就很头大了,内存都存不下那么你怎么读取呢？ 当然你说你直接去硬盘里面读.好！ 没问题.从硬盘里面读取数据的速度和从内存中读取的速度根本没得比的.如果你的时间多也可以.不过我们有一个更厉害的方法就是我们的位图.位图就是给定一段连续的空间然后让这个空间的每一位都为0，再然后让每一个位表示一个数字.再然后当你这个数字出现的 时候将它对应的那个位->置为1.这样的话存储40亿个数据，也就是存储40亿个位.也就是5亿个字节.大概512MB的样子. 这样的话我们的内存存储这些数据也就是绰绰有余了.所以位图对于大数据的问题有着显著的效果。
本文引用了ELab团队、腾讯大讲堂两个公众号分享的文章内容，引用内容见文末参考资料，感谢原作者的无私分享。
import java.io._ object Bmp24Writer { //将加密的数据写入文件 def writeEncryptedBmp(bmpPath: String, keys: Array[Int], shift: Int, times: Int, red: Array[Array[Int]], green: Array[Array[Int]], blue: Array[Array[Int]]) = {
为什么要位图？上一篇里面有个例子，是这样的： 你要给1亿个int型数据去重（本篇不讲int以外的，int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说），要怎么弄？
学习Graphics中遇到位图(Bitmap)中getPixels()方法，对该方法的用法大体理解，但对其中的stride参数却不明白具体的用法以及用意，现记述过程如下：
让WinCE工控板上的摄像头拍照，然后将图片数据通过GPRS发送到指定的主机数据库中。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
这大概是一年前做的事情了，当时的项目要求在WinCE平台下BMP转JPG，然后自己折腾了好几个月才终于搞定，现在时间过去了快一年了，估计自己今后再也不会碰WinCE相关的东西了吧，而且也准备把相关的学习笔记和代码项目全部删除掉。这些没有经过整理过的东西，放在电脑上也是垃圾，还不如整理一下，放到网上，让有需要的同学借鉴参考一下吧。
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