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图片是指由图形、图像等构成的平面媒体。图片的格式很多,但总体上可以分为点阵图和矢量图两大类,我们常用BMP、JPG等格式都是点阵图形,而SWF、CDR、AI等格式的图形属于矢量图形。有形式的事物,我们看到的,是图画、照片、拓片等的统称。图是技术制图中的基础术语,指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图片以数字形式存储。 展开全文
图片是指由图形、图像等构成的平面媒体。图片的格式很多,但总体上可以分为点阵图和矢量图两大类,我们常用BMP、JPG等格式都是点阵图形,而SWF、CDR、AI等格式的图形属于矢量图形。有形式的事物,我们看到的,是图画、照片、拓片等的统称。图是技术制图中的基础术语,指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图片以数字形式存储。
信息
类    属
平面媒体
类    型
点阵图和矢量图
中文名
图片
外文名
Picture
图片词语概念
词典解释图:技术制图中的基础术语, 图片(80张) 指用点、线、符号、文字和数字等描绘事物几何特征、形态、位置及大小的一种形式(注意,是一种形式)。片:名词,又如:唱片、画片、相片、影片、片石(片状石料)、木片、玉兰片、虾片、名片、瓦片……(简述的是有形的一种事物)。
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    2020-05-15 14:44:13
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  • 1.MNIST   MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为28*28。此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看,不过很容易找到将其转换成图像格式的工具...

    1.MNIST

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    MNIST是一个手写数字数据库,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为28*28。此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看,不过很容易找到将其转换成图像格式的工具。

    最早的深度卷积网络LeNet便是针对此数据集的,当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一教程,其中Tensorflow关于MNIST的教程非常详细。

    2.Imagenet

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    MNIST将初学者领进了深度学习领域,而Imagenet数据集对深度学习的浪潮起了巨大的推动作用。深度学习领域大牛Hinton在2012年发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在计算机视觉领域带来了一场“革命”,此论文的工作正是基于Imagenet数据集。

    Imagenet数据集有1400多万幅图片,涵盖2万多个类别;其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注,具体信息如下:

    1)Total number of non-empty synsets: 21841

    2)Total number of images: 14,197,122

    3)Number of images with bounding box annotations: 1,034,908

    4)Number of synsets with SIFT features: 1000

    5)Number of images with SIFT features: 1.2 million

    Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域,关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细,有专门的团队维护,使用非常方便,在计算机视觉领域研究论文中应用非常广,几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。

    3.COCO

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    COCO(Common Objects in Context)是一个新的图像识别、分割和图像语义数据集,它有如下特点:

    1)Object segmentation

    2)Recognition in Context

    3)Multiple objects per image

    4)More than 300,000 images

    5)More than 2 Million instances

    6)80 object categories

    7)5 captions per image

    8)Keypoints on 100,000 people

    COCO数据集由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展,也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。

    4.PASCAL VOC

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

     

    PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。PASCAL VOC图片集包括20个目录:人类;动物(鸟、猫、牛、狗、马、羊);交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车);室内(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视)。PASCAL VOC挑战赛在2012年后便不再举办,但其数据集图像质量好,标注完备,非常适合用来测试算法性能。

     

    5.CIFAR-10

    深度学习视觉领域常用数据集汇总

    CIFAR-10包含10个类别,50,000个训练图像,彩色图像大小:32x32,10,000个测试图像。CIFAR-100与CIFAR-10类似,包含100个类,每类有600张图片,其中500张用于训练,100张用于测试;这100个类分组成20个超类。图像类别均有明确标注。CIFAR对于图像分类算法测试来说是一个非常不错的中小规模数据集。

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    2020-05-24 14:36:15
    一些用到的图片 1.雪花1 2020.03.22

    一些用到的图片

    1.雪花1 2020.03.22
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    2.樱花
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  • 各种图片编码格式详解(bmp,jpg,png)

    万次阅读 2019-04-11 19:57:52
    做了几年有关图形、图像的工作,对图片格式算是小有经验,在此写成一文章总结下。虽然一开始并不想讲很理论的东西,但写完后发现几乎全是理论,细想一下关于图片格式的知识本身就是理论的东西,囧~~ 那就力求用最...

    图像基本数据结构

     要讲图片格式还先得从图像的基本数据结构说起。在计算机中, 图像是由一个个像素点组成,像素点就是颜色点,而颜色最简单的方式就是用RGB或RGBA表示, 如图所示

     

    (图1)

    (图2)

    如果有A通道就表明这个图像可以有透明效果。

    R,G,B每个分量一般是用一个字节(8位)来表示,所以图(1)中每个像素大小就是3*8=24位图, 而图(2)中每个像素大小是4*8=32位。

    这里有三点需要说明:

    一、图像y方向正立或倒立

    图像是二维数据,数据在内存中只能一维存储,二维转一维有不同的对应方式。比较常见的只有两种方式: 按像素“行排列”从上往下或者从下往上。

    如图所示的图像有9个像素点,如果从上往下排列成一维数据是(123456789), 如果是从下往上排列则为(789456123)。
    只所以会有这种区别是因为,前一种是以计算机图形学的屏幕坐标系为参考(右上为原点,y轴向下 ),而另后一种是以标准的数学坐标系为参考(右下为原点,y轴向上)。这两个坐标系只是y值不一样,互相转换的公式为:

    y2 = height-1-y1

    y1,y2分别为像素在两个坐标系中的y坐标,height为图像的高度。

    不过好像只有bmp图片格式以及windows下的GDI,GDI+是从下往上排列,其它比如DirectX,OpenGL,Cocoa(NSImage, UIImage),OpenCV等都是从上往下排列。

    二、RGB排列顺序

    不同图形库中每个像素点中RGBA的排序顺序可能不一样。上面说过像素一般会有RGB,或RGBA四个分量,那么在内存中RGB的排列就有6种情况,如下:

    • RGB
    • RBG
    • GRB
    • GBR
    • BGR
    • BRG

    RGBA的排列有24种情况,这里就不全部列出来了。
    不过一般只会有RGB,BGR, RGBA, RGBA, BGRA这几种排列据。 绝大多数图形库或环境是BGR/BGRA排列,cocoa中的NSImage或UIImage是RGBA排列。

    三、像素32位对齐

    如果是RGB24位图,会存在一个32位对齐的问题——
    在x86体系下,cpu一次处理32整数倍的数据会更快,图像处理中经常会按行为单位来处理像素。24位图,宽度不是4的倍数时,其行字节数将不是32整数倍。这时可以采取在行尾添加冗余数据的方式,使其行字节数为32的倍数。
    比如,如果图像宽为5像素,不做32位对齐的话,其行位数为24*5=120,120不是32的倍数。是32整数倍并且刚好比120大的数是128,也就只需要在其行尾添加1字节(8位)的冗余数据即可。(一个以空间换时间的例子)
    有个公式可以轻松计算出32位对齐后每行应该占的字节数

    byteNum = ((width * 24 + 31) & ~31)>>3;

    注意结果是字节数,如果想知道位数,还得x8

    图片格式的必要性

    如果将图像原始格式直接存储到文件中将会非常大,比如一个5000*5000 24位图,所占文件大小为5000*5000*3字节=71.5MB, 其大小非常可观。
    如果用zip或rar之类的通用算法来压缩像素数据,得到的压缩比例通常不会太高,因为这些压缩算法没有针对图像数据结构进行特殊处理。
    于是就有了jpeg,png等格式,同样是图像压缩算法jpeg和png也有不同的适用场景,具体在下文再阐述。

    所以可以总结如下: jpeg,png文件之于图像,就相当于zip,rar格式之于普通文件(用zip,rar格式对普通文件进行压缩)

    BMP格式

    bmp格式没有压缩像素格式,存储在文件中时先有文件头、再图像头、后面就都是像素数据了,上下颠倒存储。
    用windows自带的mspaint工具保存bmp格式时,可以发现有四种bmp可供选择:
    单色: 一个像素只占一位,要么是0,要么是1,所以只能存储黑白信息
    16色位图: 一个像素4位,有16种颜色可选
    256色位图: 一个像素8位,有256种颜色可选
    24位位图: 就是图(1)所示的位图,颜色可有2^24种可选,对于人眼来说完全足够了。

    这里为了简单起见,只详细讨论最常见的24位图的bmp格式。

    现在来看其文件头和图片格式头的结构:

                           

    文件头信息
    字段 大小(字节) 描述 bfType  2 一定为19778,其转化为十六进制为0x4d42,对应的字符串为BM bfSize  4 文件大小  bfReserved1 2  一般为0   bfReserved2 2  一般为0   bfOffBits  4  从文件开始处到像素数据的偏移,也就是这两个结构体大小之和

     

    bmp图片结构头
     字段 大小(字节)  描述   biSize  4 此结构体的大小   biWidth  4  图像的宽 biHeight   4 图像的高  biPlanes   2 图像的帧数,一般为1  biBitCount   2 一像素所占的位数,一般是24 biCompression   4 一般为0  biSizeImage   4 像素数据所占大小,即上面结构体中文件大小减去偏移(bfSize-bfOffBits)  biXPelsPerMeter   4  一般为0 biXPelsPerMeter   4   一般为0 biClrUsed   4   一般为0 biClrImportant   4   一般为0

     

    本来在windows平台下wingdi.h文件中已经有这些结构的定义,不过为了不依赖与windows,实现为跨平台,本人将wingdi.h中的这两个结构“偷用”出来了。代码如下:

     1 //bmp文件头
     2 #pragma pack(push)
     3 #pragma pack(2)
     4     typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {
     5         unsigned short bfType;      // 19778,必须是BM字符串,对应的十六进制为0x4d42,十进制为19778
     6         unsigned int bfSize;        // 文件大小
     7         unsigned short bfReserved1; // 0
     8         unsigned short bfReserved2; // 0
     9         unsigned int bfOffBits;     // 从文件头到像素数据的偏移,也就是这两个结构体的大小之和
    10     } BITMAPFILEHEADER;
    11 #pragma pack(pop)
    12 
    13 //bmp图像头
    14 typedef struct tagBITMAPINFOHEADER {
    15     unsigned int biSize;        // 此结构体的大小
    16     int biWidth;                // 图像的宽
    17     int biHeight;               // 图像的高
    18     unsigned short biPlanes;    // 1
    19     unsigned short biBitCount;  // 24
    20     unsigned int biCompression; // 0
    21     unsigned int biSizeImage;   // 像素数据所占大小, 这个值应该等于上面文件头结构中bfSize-bfOffBits
    22     int biXPelsPerMeter;        // 0
    23     int biYPelsPerMeter;        // 0
    24     unsigned int biClrUsed;     // 0 
    25     unsigned int biClrImportant;// 0
    26 } BITMAPINFOHEADER;
    Bmp结构体

    由于bmp格式比较简单,本人已实现了一份简单的c++代码,具有读取、保存bmp图片的功能,只支持24位的bmp格式。

    代码在 http://git.oschina.net/xiangism/blogData 的“常见图片格式详解/ImageDemo/BmpDemo”文件夹中。

    虽然这里只建立了vs2008项目,但代码在linux, mac平台下都可以编译通过。

    需要说明的是为了统一处理,将bmp读取到LBitmap::m_pixel中时就将其转化为32位从上往下排列的图像格式了。并且会有y坐标的转化。
    所以在读取的时候会有一个temp_line先存储文件中的24位数据,再转化为32位数据。在保存时也是先将32位数据转化到temp_line的24位数据上,然后再写入文件。(如果仅仅是处理bmp,那么这么多的一个A通道是冗余数据,但后面处理png图片时就会用到这个A通道)

    如果用上面的代码来读取如图所示的图片(放大8倍后的显示图):

     


    右上角像素为RGB(255, 128, 0)

    1 ln::LBitmap bmp;
    2 bmp.ReadBmp(L"one.bmp");
    3 unsigned char *p = bmp.Pixel(0, 0);
    4 printf("%d, %d, %d\n", p[0], p[1], p[2]); //显示左上角的像素值
    5 bmp.WriteBmp(L"out.bmp");                 //保存到文件,可以测试是否能正确读取和保存bmp

    运行的结果为: 0,128,255
    可以看出像素分布为BGR

    ps:

    • bmp格式也是可以压缩.
    • bmp格式也可以有颜色板。颜色板就是一个颜色的索引,上面说过bmp格式一个像素可以只有2个,16个或256个取值。就拿单色位图来说明,默认为0对应RGB(0,0,0) 1,对应RGB(255, 255, 255)
      如果颜色板这样定义: 
      0对应 RGB(255,0, 0)红
      1对应 RGB(0, 255, 0)绿
      这样黑白图就成了红绿图

    JPEG格式

    1. jpeg是有损压缩格式, 将像素信息用jpeg保存成文件再读取出来,其中某些像素值会有少许变化。在保存时有个质量参数可在[0,100]之间选择,参数越大图片就越保真,但图片的体积也就越大。一般情况下选择70或80就足够了。
    2. jpeg没有透明信息。
    3. jpeg比较适合用来存储相机拍出来的照片,这类图像用jpeg压缩后的体积比较小。其使用的具体算法核心是离散余弦变换、Huffman编码、算术编码等技术,有兴趣的同学可以在网上找一大堆资料,本文就不详细介绍了。

    接下来要介绍一个有关jpeg非常实用的技术——
    jpeg格式支持不完全读取整张图片,即可以选择读取原图、1/2、1/4、1/8大小的图片
    比如5000*5000的一张大图,可以只读取将其缩小成1/8后即625*625大小的图片。 这样比先完全读取5000*5000的图像,再用算法缩小成625*625大小不知快多少倍。
    如果应用需求只需要一张小图时,这种读取方式就可以大显身手了。

    在c代码中读取jpeg一般是使用libjpeg, 这个库提供了不完全读取图片的功能。

    给ln::LBitmap添加有关jpeg的接口,如下ReadJpeg()第三个参数fraction可取值为1,2,4,8,分别对应1/1,1/2,1/4,1/8

    ```
    在上面LBitmap的基本上加入下面5个函数:
    // 不读取像素数据,只读取jpeg文件的大小, 用指针*width, *height做为传出参数, 返回值bool返回文件是否为jpeg格式
    static bool ReadJpegSize(const wchar_t *path, int *width, int *height);
    

    // 判断文件是否为jpeg格式
    static bool IsJpegFile(const wchar_t *fileame);

    // 读取jpeg,fraction可取值为1, 2, 4, 8
    bool ReadJpeg(const wchar_t *filename, int fraction = 1);

    // 按照width, height的大小读取合适的jpeg大小, 所得的图像大小不会超过width*height
    bool ReadFitJpeg(const wchar_t *filename, int width, int height);

    // 保存jpeg,quality范围是[0, 100]
    bool WriteJpeg(const wchar_t *filename, int quality = 80

    JpegAPI

    具体的实现在JpegDemo
    用上面的函数进行jpeg的读取和保存的测试

    复制代码
    ```
    ln::LBitmap bmp;
    bmp.ReadBmp(L"one.bmp");
    unsigned char *p = bmp.Pixel(0, 0);
    printf("%d, %d, %d\n", p[0], p[1], p[2]);
    bmp.WriteJpeg(L"one.jpg", 90);
    ```
    复制代码

    读取one.bmp图片,然后保存成jpeg格式,one.jpg放大后显示如下

    发现左上角的颜色发生了变化,并且也影响到周围的像素,就算将上面WriteJpeg()第二个参数换成100,也还是这种效果,这是Jpeg格式无法避免的问题
    但如果读取一张风景照,再保存成Jpeg,就几乎看不出有什么差别了。

    android平台下实现jpeg预读

    复制代码
    BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();
    opt.inJustDecodeBounds = true;
    BitmapFactory.decodeFile(info.fullPath, opt); //这里仅仅只读取jpeg的大小
    opt.inJustDecodeBounds = false;
    if (opt.outWidth > opt.outHeight) {
        opt.inSampleSize = opt.outWidth / phSize;//hpSize是允许的图片宽高的最大值
    } else {
        opt.inSampleSize = opt.outHeight / phSize;
    }
    Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(info.fullPath, opt); 
    复制代码

     将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds 设置为true后,就只会读取Jpeg的大小,而不会去解析像素数据。然后再设置inSampleSize后,就可以根据这个值来读取适当大小的图片,研究android的源码后可以发现底层也是调用的libjpeg库来实现。

    ios,mac

    本人还没有在ios/mac中发现如何预读jpeg的官方API。Apple对图形、图像、多媒体领域提供了丰富接口,如果这个功能真没实现就太令我惊讶了! 不过ObjectC完全兼容C,可以调用libjpeg库来实现这个功能。

    .NET下仅读取jpeg的大小

    下面是用c#仅仅读取jpeg宽高(没有解析像素数据), 直接用C#读取1/2,1/4,1/8还不知道如何实现

    FileStream stream = new FileStream(path, FileMode.Open);
    Image img = Image.FromStream(stream, false, false);  //关键是将第三个参数设置为false
    Console.WriteLine("size: {0},{1}", img.Width, img.Height);

     

    jpeg批量转化工具

    用相机拍出来的原始jpeg图片是高保真质量, 所占文件体积非常大,本人写了一个批量转化的工具,可以将jpeg的质量都转化成80, 图像的宽高不变, 这时人眼几乎看不出有什么差别, 但其体积只有原来的1/3. 如果有大量的照片需要保存时, 节约的空间就很客观了。实现原理很简单, 就是读取jpeg文件, 然后再保存.
    用c#实现的,代码量非常少,在此贴出全部源码

      1     class Program
      2     {
      3         static string src_path;
      4         static long small_size = 0;
      5 
      6         private static ImageCodecInfo GetCodecInfo(string mimeType)
      7         {
      8             ImageCodecInfo[] CodecInfo = ImageCodecInfo.GetImageEncoders();
      9 
     10             foreach (ImageCodecInfo ici in CodecInfo) {
     11                 if (ici.MimeType == mimeType)
     12                     return ici;
     13             }
     14             return null;
     15         }
     16 
     17         static void SaveImage(string path)
     18         {
     19             FileStream stream = new FileStream(path, FileMode.Open, FileAccess.Read);
     20 
     21             if (stream.Length == 0) {
     22                 stream.Close();
     23                 return;
     24             }
     25 
     26             byte[] file_data = new byte[stream.Length];
     27             stream.Read(file_data, 0, (int)stream.Length);
     28             Stream mem = new MemoryStream(file_data);
     29 
     30             long old_size = stream.Length;
     31 
     32             try {
     33                 Image img = new Bitmap(mem);
     34                 stream.Close();
     35 
     36                 EncoderParameter p = new EncoderParameter(System.Drawing.Imaging.Encoder.Quality, 80L);
     37                 EncoderParameters ps = new EncoderParameters(1);
     38 
     39                 ps.Param[0] = p;
     40 
     41                 img.Save(path, GetCodecInfo("image/jpeg"), ps);
     42 
     43                 FileStream f = new FileStream(path, FileMode.Open, FileAccess.Read);
     44                 long new_size = f.Length;
     45                 f.Close();
     46 
     47                 small_size += old_size - new_size;
     48 
     49             } catch (System.Exception ex) {
     50 
     51             } finally {
     52                 stream.Close();
     53             }
     54       
     55         }
     56 
     57         static void ConvertOneImage(string path, bool is_save)
     58         {
     59             if (is_save) {
     60                 string new_name = src_path + path.Substring(path.LastIndexOf('\\'));
     61                 File.Copy(path, new_name, true);
     62             }
     63 
     64             SaveImage(path);            
     65         }
     66 
     67         static void ShowSize(string path)
     68         {
     69             FileStream stream = new FileStream(path, FileMode.Open);
     70             Image img = Image.FromStream(stream, false, false);
     71             stream.Close();
     72             //Console.WriteLine("{0} {1}", img.Width, img.Height);
     73             if (img.Width == 0) {
     74                 Console.WriteLine("Error");
     75             }
     76         }
     77 
     78         static void BatchJpeg()
     79         {
     80             string path = Application.ExecutablePath;
     81             path = path.Substring(0, path.LastIndexOf('\\'));
     82 
     83             src_path = path + "\\" + "src";
     84             //Console.WriteLine(src_path);
     85 
     86             Console.WriteLine("批量转化jpeg图片,保证其图片质量的前提下减少其存储大小");
     87             Console.WriteLine("若想保存原图片,其按y(原图将放在src文件夹下), 否则按任意键开始处理");
     88 
     89             ConsoleKeyInfo key = Console.ReadKey();
     90             bool is_save = false;
     91 
     92             if (key.KeyChar == 'y' || key.KeyChar == 'Y') {
     93                 is_save = true;
     94 
     95                 Directory.CreateDirectory("src");
     96             }
     97 
     98             string[] files = Directory.GetFiles(path, "*.jpg");
     99 
    100             Stopwatch sw = new Stopwatch();
    101             sw.Start();
    102 
    103             for (int i = 0; i < files.Length; ++i) {
    104                 ConvertOneImage(files[i], is_save);
    105                 //string s = files[i].Substring(files[i].LastIndexOf('\\') + 1);
    106                 //Console.WriteLine((i + 1).ToString() + "/" + files.Length.ToString() + " \t " + s);
    107                 
    108                 //ShowSize(files[i]);
    109             }
    110 
    111             sw.Stop();
    112 
    113             Console.WriteLine("*********已结束,按任意键结束********");
    114             double v = (small_size * 1.0 / (1024 * 1024));
    115 
    116             Console.WriteLine("共减少 " + v.ToString("0.00##") + "M 的存储空间");
    117             Console.WriteLine("耗时:" + sw.Elapsed.TotalSeconds.ToString("0.00##") + "");
    118             Console.ReadKey();
    119         }
    120 
    121         static void Main(string[] args)
    122         {
    123             BatchJpeg();
    124             //SaveImage("E:\\img - 副本.JPG");
    125             //string path = "E:\\cpp_app\\LiteTools\\JpegBatch\\bin\\Release\\img - 副本.JPG";
    126             //File.Delete(path);
    127         }
    128     }
    JpegBatchConvert

     

    Exif信息

    另外jpeg文件一般有一个附属的exif信息,这个信息中有图像大小,拍摄时间,拍摄的相关参数,照片方向,图像缩略图等信息。

    用相机拍出来的jpeg都会有这个信息。如果照片方向不是正立的话,在读取到像素取后,还得按exif所指明的方向将图像旋转下。mspaint程序就没有做这个处理,有些图片用picasa查看和用mspaint查看方向就不一样。当然为了简单起见,上面的LBitmap中也自动忽略了exif信息及其图像拍摄时的方向。

    如果不用读取1/2,1/4,1/8的方法,也可以从exif中来读取缩略图,但这个缩略图一般很小。

    说到exif,不得不说一款用perl实现的命令行工具:exiftool。几乎所有的多媒体文件(图像、音乐、视频)都可以用这个工具来查看其有关信息,当然如果不是jpeg文件就是指广义上的"exif"。在git中有已经编译好可执行文件exiftool.exe。使用方法是将这个文件放到系统路径下,然后在想查看的文件路径下执行 exiftool filename

    在实现BatchJpeg工具时如果仅仅用上面实现的LBitmap来读取,保存, 将会失去exif信息, 而相片的拍摄时间等信息又很重要, 所以还得用另一个库exiv2来读取写入exif。如果用c#, 用上面的代码exif信息会自动保留下来。默默地向c#致敬。

    intelJpeg库

    如果在win32环境下对jpeg IO速度有很高的要求,可以使用interlJpeg库,不开源,但提供有*.h,*.lib文件。这个库可以大大提高jpg读取、保存速度。

    当时分别用c#和c实现了jpeg批量转化工具, 在处理大量图片时发现c#用时居然只有c的一半。太奇怪了,按理说,c的速度比c#应该快才对啊, 而实事是c慢了这么多。 最后发现问题就在libjpeg上,用了intetJpeg后速度就和c#差不多了(猜想.NET内部也是用intelJpeg来处理jpeg)。

    PNG格式

    1. png是一种无损压缩格式, 压缩大概是用行程编码算法。
    2. png可以有透明效果。
    3. png比较适合适量图,几何图。 比如本文中出现的这些图都是用png保存,比用joeg保存体积要小。

    再强调一下: jpeg比较适合存储色彩“杂乱”的拍摄图片,png比较适合存储几何特征强的图形类图片

    png可能有24位图和32位图之分。32位图就是带有alpha通道的图片。
    将图片a绘制到另一幅图片b上,如果图片a没有alpha通道,那么就会完全将b图片的像素给替换掉。而如果有alpha通道,那么最后覆盖的结果值将是c = a*alpha + b*(1-alpha)
    再对LBitmap添加png的支持。
    添加接口如下:

    static bool ReadPngSize(const wchar_t *path, int *width, int *height);
    static bool IsPngFile(const wchar_t *filename);
    bool ReadPng(const wchar_t *filename);
    bool WritePng(const wchar_t *filename);

    具体实现在PngDemo中。有调用libpng库,并且libpng库依赖zlib库(由此可以看出png算法有用到常规的压缩算法)。

    GIF格式

    上面提到的bmp,jpeg,png图片都只有一帧,而gif可以保存多帧图像,如图所示

    libgif库可以用来读取gif图片。gif中有个参数可以控制图片变化的快慢。在程序中可以使用这个参数,也可以自己定义一个参数,这就是为什么gif图片,在不同程序中查看时其变化速度不一样。

    webp

    google开发的一种有损、透明图片格式,相当于jpeg和png的合体,google声称其可以把图片大小减少40%。

     

    一个强大的格式库,CxImage

    CxImage几乎可以读取任何图片格式

    下面是其头文件中的宏定义:

    #define CXIMAGE_SUPPORT_WINDOWS 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_EXIF    1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_BMP 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_GIF 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_JPG 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_PNG 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_ICO 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_TIF 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_TGA 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_PCX 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_WBMP 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_WMF 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_JP2 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_JPC 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_PGX 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_PNM 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_RAS 1
    
    #define CXIMAGE_SUPPORT_MNG 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_SKA 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_RAW 1
    #define CXIMAGE_SUPPORT_PSD 1
    

    CxImage在针对特定格式时,也是调用了其它图片库(比如libjpeg, libpng, libtiff)。由于CxImage太过庞大,如果不想使用其全部代码,可以自己从中“偷取”特定图片格式的读取、保存代码。

     

     

    原文出处 http://www.cnblogs.com/xiangism

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