easyx（C言語）に基づく単純な画像処理

  これは最初の記事なので、グレースケール画像を実現する方法を最初に簡単に説明します。画像をグレー化するということは、カラー画像をグレースケール画像に変換することを意味し、RGBモデルでは、RGBの1ピクセルが黒から白への遷移色に変換されます。グレースケール画像を取得するには、次の2つの方法があります。

1.ピクセルRGBの平均値Yを見つけ、この平均値をR、G、Bの3つのコンポーネントに割り当てます。

 2.式Y = 0.3R + 0.59G + 0.11Bによると、Yはグレー値です。（特定の数式のソースに興味がある場合は、それを確認できます）

画像がグレー表示される前に、ピクセルのRGBをチェックできるプログラムがあります。この機能は、マウスの左クリックでそのポイントのRGB値を表示することです。

#include <graphics.h>
#include <conio.h>
#include <stdio.h>

IMAGE img1;
int imagHight,imagWidth;

int main()
{
	BYTE R;
	BYTE G;
	BYTE B;         //读取像素点RGB
	MOUSEMSG m;		// 定义鼠标消息
	// 读取图片至绘图窗口
	loadimage(&img1, _T("D:\\testh.bmp"));//获取图片
	imagHight = img1.getheight();
	imagWidth = img1.getwidth();          //获取图片高度和宽度
	initgraph(imagWidth,imagHight, SHOWCONSOLE);//设置绘图窗口和图片一样大 并且显示控制台窗口
    putimage(0, 0, &img1);//显示图片
	while(1)
	{
		// 获取一条鼠标消息
		m = GetMouseMsg();
		switch(m.uMsg)
		{
			case WM_LBUTTONDOWN:
				//如果按下鼠标左键 
				R = GetRValue(getpixel(m.x,m.y));
				G = GetGValue(getpixel(m.x,m.y));
				B = GetBValue(getpixel(m.x,m.y));//获取RGB的三个分量值
				printf("X:%3d Y:%3d R:%3d G:%3d B:%3d \n",m.x,m.y,R,G,B);//打印像素点位置和对应的RGB值
				break;

			case WM_RBUTTONUP:
				return 0;	// 按鼠标右键退出程序
		}
	}
	closegraph();
}

効果画像：

今私は最初の方法のグレースケールプログラムを与えます：

#include <graphics.h>
#include <conio.h>
#include <stdio.h>
int Gray[1500][1000]; //存储图像的灰度值数组
IMAGE img1;
int imagHight,imagWidth;
int main()
{
	int i,j;
	// 读取图片至绘图窗口
	loadimage(&img1, _T("D:\\testh.bmp"));
	imagHight = img1.getheight();
	imagWidth = img1.getwidth();
	initgraph(imagWidth,imagHight);
    putimage(0, 0, &img1);
	_getch();
	DWORD* pMem = GetImageBuffer();
	for(i = 0; i <imagHight; i++)
	{
		for(j=0;j<imagWidth;j++)
	  {
	     *pMem = BGR(*pMem);//获取正确的RGB 因为显存与内存rgb存储方式不同
	     Gray[i][j]  = (GetRValue(*pMem)+GetGValue(*pMem)+GetBValue(*pMem))/3;  //取RGB平均值
	     *pMem = RGB(Gray[i][j],Gray[i][j],Gray[i][j]);
	     pMem++;
		} 
	}
	FlushBatchDraw();
	_getch();
	closegraph();
}

オリジナルとレンダリング：

2番目の方法は、

Gray[i][j]  = (GetRValue(*pMem)+GetGValue(*pMem)+GetBValue(*pMem))/3;  //取RGB平均值

と置き換える

Gray[i][j]  = GetRValue(*pMem)*0.3+GetGValue(*pMem)*0.59+GetBValue(*pMem)*0.11;

効果のグラフは次のとおりです。

 

 

以下は、それぞれ1番目の方法と2番目の方法の後のピクセルのRGB値です。