最近數字影像處理課要求用C++處理BMP影像，我很無語，有大好的matlab不用，，，，
但是，利用C++去寫的話確實會對原理和codeing水平有些幫助，所以認真寫了，，
實驗環境：windows10+Clion+MinGW64
參考資料：https://blog.csdn.net/qq_36752072/article/details/78151770
本工程所使用的頭檔案：
#include<iostream> #include <cmath> #include <windows.h> #include <stdio.h>
1、原理部分：
要進行BMP影像的處理，那我們首先就要了解BMP圖片的格式，其實主要分為四個部分：
1、位圖檔案頭資料（BITMAPFILEHEADER）：這個資料結構包含了BMP影像檔案的型別、大小等資訊；
typedef struct targetBITMAPFILEHEADER{ WORD bfType; //檔案型別，對于位圖來說，這一部分為0x4d42 DWORD bfSize; //檔案大小(包含這14位元組) WORD bfReserved1; //保留字，不考慮 WORD bfReserved2; //保留字，同上 DWORD bfOffBits; //實際位圖資料的偏移位元組數，即前三個部分長度之和 }BITMAPFILEHEADER;
2、位圖資訊頭資料（BITMAPINFOHEADER）：這個資料結構則是包含了BMP影像資料的寬、高、壓縮方法、定義顏色、占用空間等等資訊；
typedef struct targetBITMAPINFOHEADER{ DWORD biSize; //指定此結構體的長度，為40 LONG biWidth; //位圖寬 LONG biHeight; //位圖高 WORD biPlanes; //平面數，為1 WORD biBitCount; //采用顏色位數，可以是1，2，4，8，16，24，新的可以是32 DWORD biCompression; //壓縮方式，可以是0，1，2，其中0表示不壓縮 DWORD biSizeImage; //實際位圖資料占用的位元組數 LONG biXPelsPerMeter; //X方向解析度 LONG biYPelsPerMeter; //Y方向解析度 DWORD biClrUsed; //使用的顏色數，如果為0，則表示默認值(2^顏色位數) DWORD biClrImportant; //重要顏色數，如果為0，則表示所有顏色都是重要的 }BITMAPINFOHEADER;
3、調色板（RGBQUAD）：其中，這一部分的資料結構是可選擇的，有些為徒需要調色板，有些位圖則不需要（比如24位的真彩圖就不需要）；
//為什么需要調色板呢？ //理由是：可以用調色板對顏色進行映射，從而壓縮儲存空間， //正常情況下，24bit的位圖每一個像素都有RGB三個通道，一共需要24bit //但是，一幅圖里可能用不到那么多顏色，比如256級灰度影像， //此時，只需要用4bit，就可以表示2^8種通過調色板定義的顏色， typedef struct tagRGBQUAD{ BYTE rgbBlue; BYTE rgbGreen; BYTE rgbRed; BYTE rgbReserved; //不用管設為0即可 }RGBQUAD;
4、位圖資料：這部分的內容根據BMP位圖使用的位數不同而不同，在24位真彩圖中，直接使用RGB，而其他的小于24位的則使用調色板中顏色的索引值，
typedef struct tagIMAGEDATA
{
BYTE blue;
BYTE green;
BYTE red;
}IMAGEDATA;
接下來我們需要了解的是，如何進行影像旋轉，首先，最重要的是，我們要知道旋轉之后，整個圖片的大小其實是改變了的（以圖片中心旋轉的話），圖片來自《數字影像處理編程入門》，
可以明顯地看出，從原來的點到現在的點是一種線性變換，那么我們就可以用矩陣來表示這種運算，然后求逆運算就可以由（x1,y1）求出原來的坐標（x0,y0）,這相當于把旋轉后圖上的像素，映射到原圖的像素上，然后把原圖該映射點的資料復制給新圖該點，這樣就完成了圖片的旋轉，
對于無法映射到原圖的點，我們可以把它們的RGB值設為0，這樣就會顯示成黑色，
但是像素畢竟不是點，旋轉之后會有誤差，，如果旋轉之后的像素點并不是很如人意的落在像素點上，而是落在臨近的四個像素點構成的正方形區域內（而且這種情況應該是很常見的一種），我們使用雙線性插值法來估計該點像素值，
代碼部分：
/** *注意，由于包含了頭檔案<windows.h>,所以檔案頭和資訊頭還有調色板的定義都用不到 */
void rotateBMP(string path, string resPath, int angle) { //獲取路徑名 const char *picture_name=path.c_str(); const char *res_name=resPath.c_str(); //定義檔案指標 FILE *file, *targetFile; //定義檔案頭和資訊頭 BITMAPFILEHEADER bmpFile, writeBmpFile; BITMAPINFOHEADER bmpInfo, writeBmpInfo; //角度轉弧度 auto thelta=(double)(angle*PI/180); auto cosa=(float)cos((double)thelta); auto sina=(float)sin((double)thelta); file = fopen(picture_name, "rb"); targetFile=fopen(res_name,"wb"); fread(&bmpFile, sizeof(BITMAPFILEHEADER), 1, file); fseek(file, sizeof(BITMAPFILEHEADER), 0);//跳過位圖檔案頭結構 fread(&bmpInfo, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, file); // //fseek(file,sizeof(BITMAPINFOHEADER),0);//跳過資訊頭 this->ShowBMPHead(bmpFile); this->ShowBMPInfoHead(bmpInfo); /** step 1 : 圖片處理第一步，首先是完成將檔案頭，資訊頭等的資料遷移 **/ writeBmpFile = bmpFile; writeBmpInfo = bmpInfo; int width = bmpInfo.biWidth; int height = bmpInfo.biHeight; cout<<width<<","<<height<<endl; //原圖的四個角坐標 auto SrcX1=(float)(-0.5*width); auto SrcY1=(float)(0.5*height); auto SrcX2=(float)(0.5*width); auto SrcY2=(float)(0.5*height); auto SrcX3=(float)(-0.5*width); auto SrcY3=(float)(-0.5*height); auto SrcX4=(float)(0.5*width); auto SrcY4=(float)(-0.5*height); //新圖的四個角坐標 float DstX1=cosa*SrcX1+sina*SrcY1; float DstY1=-sina*SrcX1+cosa*SrcY1; float DstX2=cosa*SrcX2+sina*SrcY2; float DstY2=-sina*SrcX2+cosa*SrcY2; float DstX3=cosa*SrcX3+sina*SrcY3; float DstY3=-sina*SrcX3+cosa*SrcY3; float DstX4=cosa*SrcX4+sina*SrcY4; float DstY4=-sina*SrcX4+cosa*SrcY4; //計算新圖的寬度和高度 auto newWidth=(int)(max(fabs(DstX4-DstX1),fabs(DstX3-DstX2))+0.5); auto newHeight=(int)(max(fabs(DstY4-DstY1),fabs(DstY3-DstY2))+0.5); writeBmpInfo.biWidth = newWidth; writeBmpInfo.biHeight = newHeight; // 在計算實際占用的空間的時候我們需要將寬度為4byte的倍數 int writewidth = WIDTHBYTES(newWidth * writeBmpInfo.biBitCount); writeBmpInfo.biSizeImage = writewidth * writeBmpInfo.biHeight; writeBmpFile.bfSize = 54 + writeBmpInfo.biSizeImage; //把修改過的檔案頭和資訊頭寫入目標檔案 fwrite(&writeBmpFile, 1, sizeof(BITMAPFILEHEADER), targetFile); fwrite(&writeBmpInfo, 1, sizeof(BITMAPINFOHEADER), targetFile); //申請空間 if(bmpInfo.biBitCount==24)//如果是24位的BMP圖 { int l_width=WIDTHBYTES(width * bmpInfo.biBitCount); BYTE *preData = https://www.cnblogs.com/xjknb/p/(BYTE *)malloc(height * l_width); memset(preData, 0, height * l_width); BYTE *aftData = https://www.cnblogs.com/xjknb/p/(BYTE *)malloc(newHeight * writewidth); memset(aftData, 0, newHeight * writewidth); //原來的旋轉中心 int rotateX = width / 2; int rotateY = height / 2; //新圖的中心 int write_rotateX = newWidth / 2; int write_rotateY = newHeight / 2; int OriginalImg = l_width * height; int LaterImg = writewidth * newHeight; fread(preData, 1, OriginalImg, file); for (int i = 0; i < newHeight; ++i) { for (int j = 0; j < newWidth; ++j) { int index = i * writewidth + j * 3; // 利用公式計算這個原來的點的地方 double y0 = (j - write_rotateX) * sina + (i - write_rotateY) * cosa + rotateY; double x0 = (j - write_rotateX) * cosa - (i - write_rotateY) * sina + rotateX; if((x0>=0)&&(x0<width)&&(y0>=0)&&(y0<=height)) { /** * 我們在這里使用雙線性插值法來完成對應 */ int y0_True = y0; int x0_True = x0; double distance_to_a_X = x0 - x0_True; double distance_to_a_Y = y0 - y0_True; int original_point_A = y0_True * l_width + x0_True * 3; int original_point_B = y0_True * l_width + (x0_True + 1) * 3; int original_point_C = (y0_True + 1) * l_width + x0_True * 3; int original_point_D = (y0_True + 1) * l_width + (x0_True + 1) * 3; if (x0_True == width - 1) { original_point_A = original_point_B; original_point_C = original_point_D; } if (y0_True == height - 1) { original_point_C = original_point_A; original_point_D = original_point_B; } //相當于blue aftData[index] = (1 - distance_to_a_X) * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_A] + (1 - distance_to_a_X) * distance_to_a_Y * preData[original_point_B] + distance_to_a_X * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_C] + distance_to_a_X * distance_to_a_Y * preData[original_point_D]; //相當于green aftData[index + 1] = (1 - distance_to_a_X) * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_A + 1] + (1 - distance_to_a_X) * distance_to_a_Y * preData[original_point_B + 1] + distance_to_a_X * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_C + 1] + distance_to_a_X * distance_to_a_Y * preData[original_point_D + 1]; //相當于red aftData[index + 2] = (1 - distance_to_a_X) * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_A + 2] + (1 - distance_to_a_X) * distance_to_a_Y * preData[original_point_B + 2] + distance_to_a_X * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_C + 2] + distance_to_a_X * distance_to_a_Y * preData[original_point_D + 2]; } } } fwrite(aftData,1,LaterImg,targetFile); fclose(file); fclose(targetFile); delete [] preData; delete [] aftData; } else if(bmpInfo.biBitCount==8)//如果是8位的BMP圖 { RGBQUAD strPla[256];//復制調色板 for (unsigned int nCounti = 0; nCounti < 256; nCounti++) { fread((char *)&(strPla[nCounti].rgbBlue), 1, sizeof(BYTE), file); fread((char *)&(strPla[nCounti].rgbGreen), 1, sizeof(BYTE), file); fread((char *)&(strPla[nCounti].rgbRed), 1, sizeof(BYTE), file); fread((char *)&(strPla[nCounti].rgbReserved), 1, sizeof(BYTE), file); } //寫入調色板 for (int nCounti = 0; nCounti < 256; nCounti++) { fwrite((char *)&(strPla[nCounti].rgbBlue), 1, sizeof(BYTE), targetFile); fwrite((char *)&(strPla[nCounti].rgbGreen), 1, sizeof(BYTE), targetFile); fwrite((char *)&(strPla[nCounti].rgbRed), 1, sizeof(BYTE), targetFile); fwrite((char *)&(strPla[nCounti].rgbReserved), 1, sizeof(BYTE), targetFile); } int l_width=WIDTHBYTES(width * bmpInfo.biBitCount); BYTE *preData = https://www.cnblogs.com/xjknb/p/(BYTE *)malloc(height * l_width); memset(preData, 0, height * l_width); BYTE *aftData = https://www.cnblogs.com/xjknb/p/(BYTE *)malloc(newHeight * writewidth); memset(aftData, 0, newHeight * writewidth); //讀取原影像素資料 fread(preData, sizeof(GRAYDATA)*width, height, file); //初始化新圖的像素點 for (int i = 0; i < newHeight; ++i) { for (int j = 0; j < newWidth; ++j) { *(aftData+i*newWidth+j)=0; } } int rotateX = width / 2; int rotateY = height / 2; //新圖的中心 int write_rotateX = newWidth / 2; int write_rotateY = newHeight / 2; int OriginalImg = l_width * height; int LaterImg = writewidth * newHeight; fread(preData, 1, OriginalImg, file); for (int i = 0; i < newHeight; ++i) { for (int j = 0; j < newWidth; ++j) { int index = i * writewidth + j ; // 利用公式計算這個原來的點的地方 double y0 = (j - write_rotateX) * sina + (i - write_rotateY) * cosa + rotateY; double x0 = (j - write_rotateX) * cosa - (i - write_rotateY) * sina + rotateX; if((x0>=0)&&(x0<width)&&(y0>=0)&&(y0<=height)) { /** * 我們在這里使用雙線性插值法來完成對應 */ int y0_True = y0; int x0_True = x0; double distance_to_a_X = x0 - x0_True; double distance_to_a_Y = y0 - y0_True; int original_point_A = y0_True * l_width + x0_True ; int original_point_B = y0_True * l_width + (x0_True + 1) ; int original_point_C = (y0_True + 1) * l_width + x0_True ; int original_point_D = (y0_True + 1) * l_width + (x0_True + 1) ; if (x0_True == width - 1) { original_point_A = original_point_B; original_point_C = original_point_D; } if (y0_True == height - 1) { original_point_C = original_point_A; original_point_D = original_point_B; } //相當于blue aftData[index] = (1 - distance_to_a_X) * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_A] + (1 - distance_to_a_X) * distance_to_a_Y * preData[original_point_B] + distance_to_a_X * (1 - distance_to_a_Y) * preData[original_point_C] + distance_to_a_X * distance_to_a_Y * preData[original_point_D]; } } } fwrite(aftData,1,LaterImg,targetFile); fclose(file); fclose(targetFile); delete [] preData; delete [] aftData; } else { cout<<"錯誤的輸入！！！！！！！！！！！！！"<<endl; } }
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