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bmp图像大小biSizeImage算法公式由来

计算BMP方法 法一:lpbmiHeader->biSizeImage = (cx * biBitCount + 31)/32*4*cy; 法二:lpbmiHeader->biSizeImage = (...上面公式红色部分都是一样的结果,都是计算BMP图像中每行的字节数。 其中cx * biBitCount是实际一行占用的位数。暂且用dwRowBit表示吧。...2.由图像的高度和宽度来计算图像数据的字节数。要注意的是并不是图像的高度乘以图像宽度乘以表示每象 素的字节数就行了,因为在BMP的文件格式中规定每行的字节数必须是4的整数倍,不是4的整数倍的要补 零。...-401E-B827-91E3BF5F0036.html http://topic.csdn.NET/u/20100114/21/0A67123E-1407-4FC0-B4E0-6D27FB8626C2....html http://topic.csdn.net/u/20100116/17/4590fdf6-91c7-49a6-a76f-fa3effbae759.html 关键心得: biSizeImage

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算法(BMP图像格式处理)

平常接触的图像格式有很多种,其中BMP是windows系统的标准图像格式,BMP没有像jpeg那样的压缩比,因此他通常很臃肿,不适合用在网络间传输,但他是微软的亲生子,因此在计算机世界也大行其道,颇有影响力...先来看BMP格式图像的文件总体结构: ?...最后,要正确处理BMP图像还必须牢记在心的几个要点: 1,图像每一行所包含的字节数,必须是4的倍数,如果不够则会凑齐补足到够为止。...2,最后一行数据是图像的第一行,换句话说BMP是反着存储的。...因此在读取BMP图像时一般从最后一行开始读取,然后读倒数第二行,以此类推,然后将读取到的数据依次刷新到显存,这样才能正确显示图像,否则图片看起来是反的。 附一张刷BMP图的代码: ?

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Linux应用开发-LCD显示BMP图片

前言 BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式,是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准,在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。...为了解BMP格式,这篇文章就采用Linux开发板作为实验平台,在LCD屏上读取BMP图片,完成绘制,不需要借助任何第三方库,全部由纯C语言代码一行一行敲出来,深入理解Linux下帧缓冲编程框架、BMP图片的存储结构原理...一般BMP图片由以下4个部分组成: 1:文件头 2:图像参数 3:调色板 4:位图数据 现在一般采用的图片都是RGB888,24位真彩色,就没有调色板,只有3个部分组成。...图像参数存放图片的宽高、像素位数等信息。位图数据就是存储的原始RGB数据,可以直接在LCD屏上显示。...2.1 封装LCD屏画点函数 #include #include #include #include unsigned

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BMP、GIF、TIFF、PNG、JPG和SVG格式图像的特点

1、BMP格式图像 BMP是英文Bitmap(位图)的简写,它是Windows操作系统中的标准图像文件格式,能够被多种Windows应用程序所支持。...Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。...PNG压缩比高,生成文件体积小,PNG结合了GIF和TIFF优点,能够支持压缩不失真、透明背景、渐变图像的制作要求,现在广泛应用于PS软件以及互联网之中。...5、JPG格式图像 JPG是JPEG(Joint Photographic Experts Group)的简写,它是一种比较常见的图画格式。它的特点是压缩比高,生成文件体积小。...SVG作为W3C所推荐的基于XML的开放标准,能够与其他网络技术进行无缝集成,特点是使用XML来描述图片。借助于前几年XML技术的流行,SVG也流行了很多。

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图像生成:GAN

对于生成器G,希望生成图像G(z)G(z)G(z)无限逼近于真实图像,而对于判别器D,希望无论生成图像G(z)G(z)G(z)有多真实,判别器总是能把他和真实的图像区分开,所以说GAN是一个G和D博弈的过程...图(a)是训练前最初的状态; 图(b)是固定生成器G,训练判别器D的结果,使判别器可以区分出生生成样本分布和真实样本分布; 图( c)是固定上一步的判别器D,训练生成器G的结果,使生成的样本分布更接近真实样本分布...GAN在MNIST,TFD和CIFAR-10三个数据集上测试了生成效果,分别是MNIST为图a),TFD为图b),CIFAR-10为图c)和图d)。...GAN和VAE VAE一般采用MSE评估生成图像,即每一个像素上的均方差,这样会使生成图像变得模糊。但是VAE由于自身是带条件控制的,所以VAE不会生成很多奇奇怪怪的图像。...GAN采用判别器评估生成图像,由于没了均方误差损失,所以GAN生成图像更清晰,但是由于GAN很难训练,同时原始的GAN没有条件控制的能力,所以GAN生成图像有些会很奇怪。

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图像生成:SaGAN

上图就是SaGAN的网络结构,例子是将一个戴眼镜的人脸图像III生成不戴眼镜的人脸图像I^\hat{I}I^。...首先是生成器部分G,它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc,负责输出修改后的图像I^\hat{I}I^: I^=G(I,c)\hat{I}=G(I,c)I^=G(I,c) 生成器又拆分为两个网络...它的输入是原始图像III和属性控制信号ccc,负责输出中间结果IaI_{a}Ia​,IaI_{a}Ia​是对整副图像直接操作的结果: Ia=Fm(I,c)I_{a}=F_{m}(I,c)Ia​=Fm​...判别器部分D也有两部分,分别是原始的DsrcD_{src}Dsrc​和增加的DclsD_{cls}Dcls​,分别用来评价图像生成的效果和属性编辑的效果。...G损失,由于判别器有DsrcD_{src}Dsrc​和DclsD_{cls}Dcls​两个部分,所以生成器G也要有两个对应的损失函数,分别是固定判别器时生成更真实的图像LsrcGL_{src}^{G}LsrcG​

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Lazarus组织将恶意代码隐藏在.BMP图像

最近在一起针对韩国实体的鱼叉式网络钓鱼活动中发现,与朝鲜有关的APT组织Lazarus将恶意代码隐藏在了.BMP图像文件中以逃避检测。...隐藏在.BMP图像中的恶意代码可以在受害者的系统上安装一个远程访问木马(RAT),使攻击者可以窃取敏感信息。...在后台,该宏调用一个压缩为zlib文件的可执行HTA文件,该文件被包含在一个整体的PNG图像文件中。 该宏还通过调用WIA_ConvertImage函数将PNG格式的图像转换为BMP格式。...专家指出,将PNG文件格式转换为BMP文件格式会自动解压从PNG嵌入到BMP的恶意zlib对象,因为BMP文件格式是未压缩的图形文件格式。利用这个技巧,攻击者可以避免检测到图像内的嵌入对象。

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C#中使用FreeImage库加载Bmp、JPG、PNG、PCX、TGA、PSD等25种格式的图像(源码)。

因此,我们的第一理想方案是使用com里的Stdpicture来解决这个问题,其实在VB6.0下,一个LoadPicture函数就可以解决它,但是在C#下要使用它,需要很多API函数来处理,我自己试着搞了下...我们先来看看百度对FreeImage的介绍:       FreeImage是一款免费的、开源的、跨平台(Windows 、Linux 和Mac OS X )的,支持20 多种图像类型的(如BMP 、JPEG..., Bmp.PixelFormat); if (BmpData.Scan0 == Bits ) MessageBox.Show ("通过GDI+创建的图像和FreeImage的DIB...这样的话也许可能没有关系,我们只要在适当的地方调用Bmp.Dispose,不就可以了吗,你可以做个试验,使用这段代码,然后不断的打开新图像,你会发现程序占用的内存会不断的增加,而没有释放。...有了上述的问题,我们转而使用方案2,方案2使用了一句Bmp.RotateFlip(RotateFlipType.RotateNoneFlipY);这个语句会创建一副新的位图,也就是说进行旋转后的图像已经不再同

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GAN生成图像综述

变分自编码器(VAE) VAE是在Autoencoder的基础上让图像编码的潜在向量服从高斯分布从而实现图像生成,优化了数据对数似然的下界,VAE在图像生成上是可并行的, 但是VAE存在着生成图像模糊的问题...生成对抗网络(GAN) GAN的思想就是利用博弈不断的优化生成器和判别器从而使得生成图像与真实图像在分布上越来越相近。GAN生成图像比较清晰,在很多GAN的拓展工作中也取得了很大的提高。...图像图像的转换可分为有监督和无监督两大类,根据生成结果的多样性又可分为一对一生成和一对多生成两类: 有监督下图像图像转换 在原始GAN中,因为输出仅依赖于随机噪声,所以无法控制生成的内容。...不同domain的图像共享内容编码空间 C 而独享风格编码空间 S ,将内容编码c与不同的风格编码s结合起来就能得到更鲁棒的多样性的结果。 ?...图十二:MUNIT将latent code分为内容c和风格c 如下所示,BicycleGAN、MUNIT和DRIT都取得了不错的生成结果: ? ? ?

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Python生成图像API

1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取,写入,绘图,图像色彩空间转换,图像几何变换,图像形态学,图像梯度,图像边缘检测,图像轮廓...() 图像直方图反向投影是通过构建指定模板图像的二维直方图空间与目标的二维直方图空间,进行直方图数据归一化之后, 进行比率操作,对所有得到非零数值,生成查找表对原图像进行像素映射之后,再进行图像模糊输出的结果...cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致,高斯模糊考虑了中心像素距离的影响,对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核...() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据,进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配,图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动...,可以使用轮廓逼近,逼近每个轮廓的真实几何形状,从而通过轮廓逼近的输出结果判断一个对象是什么形状 cv.fitEllipse() 轮廓点进行拟合,生成一个拟合的圆形或者椭圆 cv.fitLine()

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基于生成表征的自条件图像生成

该设计实现了RCG与常用图像生成模型的无缝集成(常用图像生成模型作为RCG像素生成器),使其无类别条件图像生成性能获得了巨大的提升(如图所示)。...图1:无类别条件图像生成性能 RCG具有出色的图像生成能力。...整体框架包括三部分: (a) Pre-trained Encoder: \rightarrow R (b) Representation Generation: e\rightarrow R (c)...这种结构由两个参数控制:残差块的个数N和隐藏维数C。 图4:RDM’s backbone architecture. 由于RDM操作于高度紧凑的表示,它为训练和生成都带来了边际计算开销(下表 )。...图中我们以并行解码生成模型MAGE为例。训练像素生成器,以同一图像的表示为条件,从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中,像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像,并以表示生成器的表示为条件。

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生成专题2 | 图像生成评价指标FID

FID依然是表示生成图像的多样性和质量,为什么FID越小,则图像多样性越好,质量越好。 FID的计算器中,我们也是用了inception network网络。...inception netowrk其实就是特征提取的网络,最后一层输出图像的类别。不过我们会去除最后的全连接或者池化层,使得我们得到一个2048维度的特征。...对于我们已经拥有的真实图片,所有真实图片的提取的向量是服从一个分布的;对于用GAN生成的图片对应的高位向量特征也是服从一个分布的。如果两个分布相同,那么意味着GAN生成图片的真实程度很高。...x和g表示真实的图片和生成的图片, 表示均值, 是协方差矩阵。 较低的FID表示两个分布更为接近。

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图像素描风格生成

正文 首先看看从论文中截取的素描风格生成框架图: ?...首先生成8个方向的线段(卷积核), ? : ? ? ? ? ? ? ? ? 然后分别和G作卷积: ? 然后通过得到的相应图Gi来分类像素点,i (1~8): ? p代表原图像素点的索引。...因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。 2.1 Model-based Tone Transfer 文中提出了一个模型来表示色调分布: ?...(c)对应的三种色调的直方图。分析结果就是,自然图像和素描画的最大的区别 就是素描画空白的区域更大,亮度更高。 然后三中色调对应三个公式来表示: ? ? ? 然后就是如何求解公式中的参数了。...然后学习到参数之后,对于每一张新的输入图像,通过直方图匹配的方法来修正灰度图的 像素值,也就是用输入图像的灰度图的直方图去匹配素描画的直方图。

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利用TensorFlow生成图像标题

图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展,利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练,以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。...例如,下面是使用 MS COCO数据集.训练的神经图像标题生成器可能生成的标题。 ?...在我们的案例中,VGG-16图像分类模型采用224x224像素图像生成一个4096维特征向量,用于对图像进行分类。...然而,在静态图像中,嵌入我们的标题生成器将侧重于我们的图像的特征,这对图像分类很有用,不一定对标题生成有用。...为了提高每个功能中包含的任务相关信息的数量,我们可以训练图像嵌入模型(VGG16网络用于编码特征)作为标题生成模型的一部分,允许我们对图像编码器进行微调,以更好地适应生成标题的作用。

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