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本篇内容介绍了“C#的Bitmap图像处理方法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Bitmap对象封装了ＧＤＩ+中的一个位图，此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下：
1. GetPixel方法和SetPixel方法：获取和设置一个图像的指定像素的颜色.
2. PixelFormat属性：返回图像的像素格式.
3. Palette属性：获取和设置图像所使用的颜色调色板.
4. Height Width属性：返回图像的高度和宽度.
5. LockBits方法和UnlockBits方法：分别锁定和解锁系统内存中的位图像素.在基于像素点的图像处理方法中使用LockBits和UnlockBits是一个很好的方式，这两种方法可以使我们指定像素的范围来控制位图的任意一部分，从而消除了通过循环对位图的像素逐个进行处理，每调用LockBits之后都应该调用一次UnlockBits.
BitmapData对象指定了位图的属性
1. Height属性：被锁定位图的高度.
2. Width属性：被锁定位图的宽度.
3. PixelFormat属性：数据的实际像素格式.
4. Scan0属性：被锁定数组的首字节地址，如果整个图像被锁定，则是图像的第一个字节地址.
5. Stride属性：步幅，也称为扫描宽度.
这里要重点说说Stride属性，这个和Width有什么区别呢，可以这么说，如果你的图片大小也就是图片字节是4的整数倍，那么Stride与Width是相等的，否则Stride就是大于Width的最小4的整数倍。在处理过程中，Stride肯定是4的整数倍，这里是个坑啊。。。
例1：有一个一维像素点阵数组，里面放的是每个像素点的灰度值，知道宽和高，要转换成bitmap
/// <summary>
/// 像素点阵转换为bitmap
/// </summary>
/// <param name="rawValues">byte[]数组</param>
/// <param name="width">图片的宽度</param>
/// <param name="height">图片的高度</param>
/// <returns>bitmap图片</returns>
public static Bitmap ToGrayBitmap(byte[] rawValues, int width, int height)
{
Bitmap bmp = new Bitmap(width, height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed);
BitmapData bmpData = bmp.LockBits(new System.Drawing.Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.WriteOnly, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed);
获取图像参数
//bmpData.Stride = width;
int stride = bmpData.Stride; // 扫描线的宽度
int offset = stride - width; // 显示宽度与扫描线宽度的间隙
IntPtr iptr = bmpData.Scan0; // 获取bmpData的内存起始位置
int scanBytes = stride * height;// 用stride宽度，表示这是内存区域的大小
下面把原始的显示大小字节数组转换为内存中实际存放的字节数组
int posScan = 0, posReal = 0;// 分别设置两个位置指针，指向源数组和目标数组
byte[] pixelValues = new byte[scanBytes]; //为目标数组分配内存
for (int x = 0; x < height; x++)
{
下面的循环节是模拟行扫描
for (int y = 0; y < width; y++)
{
pixelValues[posScan++] = rawValues[posReal++];
}
posScan += offset; //行扫描结束，要将目标位置指针移过那段“间隙”
}
用Marshal的Copy方法，将刚才得到的内存字节数组复制到BitmapData中
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(pixelValues, 0, iptr, scanBytes);
bmp.UnlockBits(bmpData); // 解锁内存区域
下面的代码是为了修改生成位图的索引表，从伪彩修改为灰度
ColorPalette tempPalette;
using (Bitmap tempBmp = new Bitmap(1, 1, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed))
{
tempPalette = tempBmp.Palette;
}
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
tempPalette.Entries[i] = System.Drawing.Color.FromArgb(i, i, i);
}
bmp.Palette = tempPalette;
算法到此结束，返回结果
return bmp;
}至于24位位图数据其实就是 一个像素点有rgb三个值而已，道理一样。
例2：:根据图片得到他的灰度数组
//8位位图得到除去文件头信息的一位灰度数组 BitmapData bmpData = map.LockBits(new System.Drawing.Rectangle(0, 0, map.Width, map.Height), ImageLockMode.ReadOnly, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed); 获取图像参数 int stride = bmpData.Stride; // 扫描线的宽度 int offset = stride - map.Width; // 显示宽度与扫描线宽度的间隙 IntPtr iptr = bmpData.Scan0; // 获取bmpData的内存起始位置 int scanBytes = stride * map.Height;// 用stride宽度，表示这是内存区域的大小 下面把原始的显示大小字节数组转换为内存中实际存放的字节数组 mapdata = new byte[scanBytes]; //为目标数组分配内存 System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(iptr, mapdata, 0, scanBytes); //copy内存中数据到数组中
这里对与bitmapdata的操作方式是ReadOnly
下面的三个例子分别基于像素（GetPixel和SetPixel）、基于内存、基于指针这三种方法增强图片对比度。均测试通过
运行时间：
1）基于像素：400-600ms
2）基于内存：17-18ms
3）基于指针：20-23ms
利用LUT，应该可以进一步减少运行时间
// 第一种方法：像素提取法。速度慢
public Bitmap MethodBaseOnPixel(Bitmap bitmap,int degree)
{
Color curColor;
int grayR, grayG, grayB;
double Deg = (100.0 + degree) / 100.0;
for (int i = 0; i < bitmap.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < bitmap.Height; j++)
{
curColor = bitmap.GetPixel(i, j);
grayR =Convert.ToInt32((((curColor.R / 255.0 - 0.5) * Deg + 0.5)) * 255);
grayG = Convert.ToInt32((((curColor.G / 255.0 - 0.5) * Deg + 0.5)) * 255);
grayB = Convert.ToInt32((((curColor.B / 255.0 - 0.5) * Deg + 0.5)) * 255);
if (grayR < 0)
grayR = 0;
else if (grayR > 255)
grayR = 255;
if (grayB < 0)
grayB = 0;
else if (grayB > 255)
grayB = 255;
if (grayG < 0)
grayG = 0;
else if (grayG > 255)
grayG = 255;
bitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(grayR, grayG, grayB));
}
}
return bitmap;
}// 第二种方法：基于内存
public unsafe Bitmap MethodBaseOnMemory(Bitmap bitmap, int degree)
{
if (bitmap == null)
{
return null;
}
double Deg = (100.0 + degree) / 100.0;
int width = bitmap.Width;
int height = bitmap.Height;
int length = height * 3 * width;
byte[] RGB = new byte[length];
BitmapData data = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
System.IntPtr Scan0 = data.Scan0;
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(Scan0, RGB, 0, length);
double gray = 0;
for (int i = 0; i < RGB.Length; i += 3)
{
for (int j = 0; j < 3; j++)
{
gray = (((RGB[i + j] / 255.0 -0.5) * Deg+0.5)) * 255.0;
if (gray > 255)
gray = 255;
if (gray < 0)
gray = 0;
RGB[i + j] = (byte) gray;
}
}
System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(RGB, 0, Scan0, length);// 此处Copy是之前Copy的逆操作
bitmap.UnlockBits(data);
return bitmap;
}
}//第三种方法：基于指针
public unsafe Bitmap MethodBaseOnPtr(Bitmap b, int degree)
{
if (b == null)
{
return null;
}
try
{
double num = 0.0;
double num2 = (100.0 + degree) / 100.0;
num2 *= num2;
int width = b.Width;
int height = b.Height;
BitmapData bitmapdata = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
byte* numPtr = (byte*)bitmapdata.Scan0;
int offset = bitmapdata.Stride - (width * 3);
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
for (int k = 0; k < 3; k++)
{
num = ((((((double)numPtr[k]) / 255.0) - 0.5) * num2) + 0.5) * 255.0;
if (num < 0.0)
{
num = 0.0;
}
if (num > 255.0)
{
num = 255.0;
}
numPtr[k] = (byte)num;
}
numPtr += 3;
}
numPtr += offset;
}
b.UnlockBits(bitmapdata);
return b;
}
catch
{
return b;
}
}“C#的Bitmap图像处理方法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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