質問：
ファイル パスを直接使用して 8 ビット グレースケール PNG 画像をビットマップとして読み込む場合、ビットマップの形式は Format8bppIndexed ではなく Format32bppArgb になります。これは一部の判定に影響するため、PNG データを手動で解析してビットマップを構築する必要があります
ステップ
1. ファイル形式を決定する
PNG ファイル形式についてよく知らない場合は、この記事を読む前に、PNG ファイル形式と PNG ファイル形式の詳細な説明を参照してください。
つまり、PNG ファイルのヘッダーには、それを識別するための 8 つの固定バイトがあります。
private static byte[] PNG_IDENTIFIER = { 0x89, 0x50, 0x4E, 0x47, 0x0D, 0x0A, 0x1A, 0x0A };
2. 8 ビット グレースケール画像かどうかを判断します。
PNG ファイルであると識別したら、その PNG ファイルが 8 ビット グレースケール イメージであるかどうかを判断する必要があります。
PNG ファイルのヘッダー マークが PNG ファイルの最初のデータ ブロックになった後IHDR、そのデータ フィールドは 13 バイトで構成されます。
| ドメイン名 | データバイト数 | 説明する |
|---|---|---|
| 幅 | 4バイト | 画像の幅（ピクセル単位） |
| 身長 | 4バイト | 画像の高さ (ピクセル単位) |
| ビット深度 | 1バイト | 画像深度: インデックス付きカラー イメージ: 1、2、4、または 8、グレースケール イメージ: 1、2、4、8 または 16、トゥルー カラー イメージ: 8 または 16 |
| 色の種類 | 1バイト | カラー タイプ: 0: グレースケール イメージ、1、2、4、8 または 16; 2: トゥルー カラー イメージ、8 または 16; 3: インデックス付きカラー イメージ、1、2、4 または 84: アルファ チャネル データ イメージ付きのグレースケール、8または 16; 6: アルファ チャネル データを含むトゥルー カラー イメージ、8 または 16 |
| 圧縮方式 | 1バイト | 圧縮方式（LZ77派生アルゴリズム） |
| フィルタ方式 | 1バイト | フィルタ方式 |
| インターレース方式 | 1バイト | インターレース方式: 0: ノンインターレース; 1: Adam7 (アダム M. コステロによって開発された 7 パス インターレース方式) |
ここでは、色の深さと色の種類についてのみ見ていきます。
var ihdrData = data[(PNG_IDENTIFIER.Length + 8)..(PNG_IDENTIFIER.Length + 8 + 13)];
var bitDepth = Convert.ToInt32(ihdrData[8]);
var colorType = Convert.ToInt32(ihdrData[9]);
ここでdataPNG ファイルを表すバイト配列を示します。+8 は、PNG ファイルの各データ ブロックが 4 バイトのデータ フィールド長と、データ フィールドの前に 4 バイトのデータ ブロック タイプ (名前) を持つためです。
3. すべての画像データ ブロックを取得する
PNG ファイルの画像データは 1 つ以上の画像データ ブロックで構成されIDAT、それらが順番に配置されます。
ここでは、ループによってwhileすべてのIDATブロックが見つかります
var compressedSubDats = new List<byte[]>();
var firstDatOffset = FindChunk(data, "IDAT");
var firstDatLength = GetChunkDataLength(data, firstDatOffset);
var firstDat = new byte[firstDatLength];
Array.Copy(data, firstDatOffset + 8, firstDat, 0, firstDatLength);
compressedSubDats.Add(firstDat);
var dataSpan = data.AsSpan().Slice(firstDatOffset + 12 + firstDatLength);
while (Encoding.ASCII.GetString(dataSpan[4..8]) == "IDAT")
{
var datLength = dataSpan.ReadBinaryInt(0, 4);
var dat = new byte[datLength];
dataSpan.Slice(8, datLength).CopyTo(dat);
compressedSubDats.Add(dat);
dataSpan = dataSpan.Slice(12 + datLength);
}
var compressedDatLength = compressedSubDats.Sum(a => a.Length);
var compressedDat = new byte[compressedDatLength].AsSpan();
var index = 0;
for (int i = 0; i < compressedSubDats.Count; i++)
{
var subDat = compressedSubDats[i];
subDat.CopyTo(compressedDat.Slice(index, subDat.Length));
index += subDat.Length;
}
4. DATデータを解凍する
前の手順で取得した DAT データはDeflateアルゴリズムによって圧縮されているため、解凍する必要があります。ここでは .NET 独自のDeflateStream解凍を使用します。
IDAT のデータ ストリームは zlib 形式で格納されており、その構造は次のとおりです。
| 名前 | 長さ |
|---|---|
| zlib圧縮方法/フラグコード | 1バイト |
| 追加のフラグ/チェックビット | 1バイト |
| 圧縮されたデータブロック | nバイト |
| チェック値 | 4バイト |
解凍時に最初の2バイトを削除する
var deCompressedDat = MicrosoftDecompress(compressedDat.ToArray()[2..]).AsSpan();
public static byte[] MicrosoftDecompress(byte[] data)
{
MemoryStream compressed = new MemoryStream(data);
MemoryStream decompressed = new MemoryStream();
DeflateStream deflateStream = new DeflateStream(compressed, CompressionMode.Decompress);
deflateStream.CopyTo(decompressed);
byte[] result = decompressed.ToArray();
return result;
}
5. 元のデータを再構築する
圧縮前に、 PNGIDATデータ ストリームは圧縮率を高めるためにフィルタリング アルゴリズムを通じて元のデータをフィルタリングしますが、ここでフィルタリングされたデータを再構築する必要があります。
フィルタリングと再構築の詳細については、W3 組織のドキュメントを参照してください。
再構築を支援するクラスがここで定義されています
public class PngFilterByte
{
public PngFilterByte(int filterType, int row, int col)
{
FilterType = filterType;
Row = row;
Column = col;
}
public int Row { get; set; }
public int Column { get; set; }
public int FilterType { get; set; }
public PngFilterByte C { get; set; }
public PngFilterByte B { get; set; }
public PngFilterByte A { get; set; }
public int X { get; set; }
private bool _isTop;
public bool IsTop
{
get => _isTop;
init
{
_isTop = value;
if (!_isTop) return;
B = Zero;
}
}
private bool _isLeft;
public bool IsLeft
{
get => _isLeft;
init
{
_isLeft = value;
if (!_isLeft) return;
A = Zero;
}
}
public int _filt;
public int Filt
{
get => IsFiltered ? _filt : DoFilter();
init
{
_filt = value;
}
}
public bool IsFiltered { get; set; } = false;
public int DoFilter()
{
_filt = FilterType switch
{
0 => X,
1 => X - A.X,
2 => X - B.X,
3 => X - (int)Math.Floor((A.X + B.X) / 2.0M),
4 => X - Paeth(A.X, B.X, C.X),
_ => X
};
if (_filt > 255) _filt %= 256;
IsFiltered = true;
return _filt;
}
private int _recon;
public int Recon
{
get => IsReconstructed ? _recon : DoReconstruction();
init
{
_filt = value;
}
}
public bool IsReconstructed { get; set; } = false;
public int DoReconstruction()
{
_recon = FilterType switch
{
0 => Filt,
1 => Filt + A.Recon,
2 => Filt + B.Recon,
3 => Filt + (int)Math.Floor((A.Recon + B.Recon) / 2.0M),
4 => Filt + Paeth(A.Recon, B.Recon, C.Recon),
_ => Filt
};
if (_recon > 255) _recon %= 256;
X = _recon;
IsReconstructed = true;
return _recon;
}
private int Paeth(int a, int b, int c)
{
var p = a + b - c;
var pa = Math.Abs(p - a);
var pb = Math.Abs(p - b);
var pc = Math.Abs(p - c);
if (pa <= pb && pa <= pc)
{
return a;
}
else if (pb <= pc)
{
return b;
}
else
{
return c;
}
}
public static PngFilterByte Zero = new PngFilterByte(0, -1, -1)
{
IsFiltered = true,
IsReconstructed = true,
X = 0,
Filt = 0,
Recon = 0
};
}
以下の再構成されたデータを取得します
まずIHDR幅と高さを取得します
var width = ihdrData.ReadBinaryInt(0, 4);
var height = ihdrData.ReadBinaryInt(4, 4);
行ごとに処理
var filtRowDic = new Dictionary<int, byte[]>();
for (int i = 0; i < height; i++)
{
var rowData = deCompressedDat.Slice(i * (width + 1), (width + 1));
filtRowDic.Add(i, rowData.ToArray());
}
var rowColDic = new Dictionary<(int, int), PngFilterByte>();
for (int i = 0; i < height; i++)
{
var row = filtRowDic[i];
var filterType = row[0];
for (int j = 1; j <= width; j++)
{
var bt = new PngFilterByte(filterType, i, j - 1)
{
Filt = Convert.ToInt32(row[j]),
IsFiltered = true,
IsTop = i == 0,
IsLeft = j == 1
};
if (bt.IsTop && bt.IsLeft)
{
bt.C=PngFilterByte.Zero;
}
if (!bt.IsTop)
{
bt.B = rowColDic[(bt.Row - 1, bt.Column)];
}
if (!bt.IsLeft)
{
bt.A = rowColDic[(bt.Row, bt.Column - 1)];
}
rowColDic.Add((bt.Row, bt.Column), bt);
}
}
var realImageData = new byte[rowColDic.Count];
foreach (var bt in rowColDic.Values)
{
realImageData[bt.Row * width + bt.Column] = Convert.ToByte(bt.Recon);
}
6. 最後にグレースケール ビットマップを構築し、データを割り当てます。
using var bitmap = new Bitmap(width, height, PixelFormat.Format8bppIndexed);
ColorPalette cp = bitmap.Palette;
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
cp.Entries[i] = Color.FromArgb(i, i, i);
}
bitmap.Palette = cp;
var bmpData = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format8bppIndexed);
Marshal.Copy(realImageData, 0, bmpData.Scan0, realImageData.Length);
bitmap.UnlockBits(bmpData);
return bitmap;