PhotoShop算法原理解析系列 - 像素化---》碎片。
接着上一篇文章的热度,继续讲讲一些稍微简单的算法吧。
本文来讲讲碎片算法,先贴几个效果图吧:
这是个破坏性的滤镜,拿美女来说事是因为搞图像的人90%是男人,色色的男人。
关于碎片滤镜的原理,网络上可找到的资料为:将图像创建四个相互偏移的副本,产生类似重影的效果。
就凭上述一句话,我们就可以动手了。
分析:通过上述几幅图像的比较,特别是眼睛部位,可以看出处理的图应该看得出像是单眼变成了4个眼睛,因此,网络上的说法可靠。
那么偏移的中心在哪里,偏移的数量又是多少呢,4个偏移,分别是往那些方向偏移呢,这些问题也很简单,可以那PS做验证:
具体步骤如下:打开一幅图像,在图像颜色比较单调的地方(比如上述美女的手臂处)填充一处2*2像素的红色,然后复制图层,对复制后的图层进行碎片滤镜处理,并调整图层透明度为50%,局部放大可得到如下图像:
如此效果,则可轻易得出结论:
偏移的中心就是以每个像素为中心,4个偏移分别以中心对称,斜45度均匀圆周布置,水平和垂直偏移各45度,偏移量4个像素。
那么如何叠加的问题应该可以猜测,是取四次偏移后累加值的平均值。
针对如此思路,我写出如下算法:
private void CmdFragment_Click(object sender, EventArgs e)
{
int X, Y, Z, XX, YY;
int Width, Height, Stride;
int Speed, Index;
int SumR, SumG, SumB;
Bitmap Bmp = (Bitmap)Pic.Image;
if (Bmp.PixelFormat != PixelFormat.Format24bppRgb) throw new Exception("不支持的图像格式."); Width = Bmp.Width; Height = Bmp.Height; Stride = (int)((Bmp.Width * + ) & 0XFFFFFFFC); byte[] ImageData = new byte[Stride * Height]; // 用于保存图像数据,(处理前后的都为他)
byte[] ImageDataC = new byte[Stride * Height]; // 用于保存克隆的图像数据
int[] OffsetX = new int[] { , -, -, }; // 每个点的偏移量
int[] OffsetY = new int[] { -, -, , };
fixed (byte* P = &ImageData[], CP = &ImageDataC[])
{
byte* DataP = P, DataCP = CP;
BitmapData BmpData = new BitmapData();
BmpData.Scan0 = (IntPtr)DataP; // 设置为字节数组的的第一个元素在内存中的地址
BmpData.Stride = Stride;
Bmp.LockBits(new Rectangle(, , Bmp.Width, Bmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite | ImageLockMode.UserInputBuffer, PixelFormat.Format24bppRgb, BmpData); Stopwatch Sw = new Stopwatch(); // 只获取计算用时
Sw.Start();
System.Buffer.BlockCopy(ImageData, , ImageDataC, , Stride * Height); // 填充克隆数据 for (Y = ; Y < Height; Y++)
{
Speed = Y * Stride;
for (X = ; X < Width; X++)
{
SumB = ; SumG = ; SumR = ;
for (Z = ; Z < ; Z++) // 累积取样点的取样和
{
XX = X + OffsetX[Z];
YY = Y + OffsetY[Z];
if (XX < ) // 注意越界
XX = ;
else if (XX >= Width)
XX = Width - ;
if (YY < )
YY = ;
else if (YY >= Height)
YY = Height - ;
Index = YY * Stride + XX * ;
SumB += DataCP[Index];
SumG += DataCP[Index + ];
SumR += DataCP[Index + ];
} DataP[Speed] = (byte)((SumB+) >> ); // 求平均值(Sum+2)/4,为什么要+2,就为了四舍五入。比如如果计算结果为108.6,则取像素109更为合理
DataP[Speed + ] = (byte)((SumG + ) >> );
DataP[Speed + ] = (byte)((SumR + ) >> );
Speed += ; // 跳往下一个像素
}
}
Sw.Stop();
this.Text = "计算用时: " + Sw.ElapsedMilliseconds.ToString() + " ms";
Bmp.UnlockBits(BmpData); // 必须先解锁,否则Invalidate失败
}
Pic.Invalidate();
}
算法中,OffsetX 和 OffsetY分别为取样点像素的偏移量。同样,由于该滤镜涉及到了领域操作,在处理前需要做像素备份,但这里没有对备份数据进行扩展。因此,在内部代码里就需要对取样点的坐标进行验证,看是否超过其范围,如果超过范围,通常在图像滤镜算法范围内,有3种处理方式:
(1)超过了则认为是其最接近的边界值,即重复边缘像素,这部分代码即上述贴出的if ..... else if 部分。
(2)折回,可用如下代码来描述:
while (XX >= Width)
XX = XX - Width;
while (XX < )
XX = XX + Width;
while (YY >= Height)
YY = YY - Height;
while (YY < )
YY = YY + Height;
(3) 只计算在图像范围内的像素:
if (XX >= && XX < Width && YY >= && YY < Height)
{
// 累加计算
}
当然这样做,就必须用一个变量记录下都做了多少次符合条件的计算。
有兴趣的朋友可以自己改改代码试一试。
上述代码段中DataP[Speed] = (byte)((SumB+2) >> 2);要对SumB加2的原因是为了让结果进行四舍五入的操作,这样才较为合理。
经过测试,上述代码和PS处理的效果100%的吻合。说明我们的猜测是完全正确的。
还可以对算法进一步扩展: 想的远一点,为什么非的是4个重影呢,非得是45度角度呢,非得是4个像素的水平和垂直偏移呢。我给出下图让有兴趣的读者自己研发吧。
图中,角度为32度,半径为10,碎片数为7,可产生类似下面的效果(可用我的Imageshop进行验证):
完整工程下载地址:http://files.cnblogs.com/Imageshop/Fragement.rar
***************************作者: laviewpbt 时间: 2013.7.5 联系QQ: 33184777 转载请保留本行信息*************************
最新文章
- ICE——1.Printer
- python 三元运算符
- JavaScript学习总结二(Date对象的用法)
- Github命令详解
- css3 3d学习心得
- 20160218.CCPP体系详解(0028天)
- ByteBuffer详解
- JavaWeb-----ServletConfig对象和servletContext对象
- 微信小程序unionid获取问题
- 利用Aspectj实现Oval的自动参数校验
- 验证Textbox的字符长度
- Linux内核源码分析--内核启动之(5)Image内核启动(rest_init函数)(Linux-3.0 ARMv7)【转】
- 初步:jenkins自动构建安卓Apk
- 《马哥出品高薪linux运维教程》wingkeung学习笔记-linux基础入门课程
- BZOJ2090 : [Poi2010]Monotonicity 2
- .NET:分布式事务
- bootstrap实战教程
- css 键盘
- Scrapy下xpath基本的使用方法
- Golang并行判断素数
热门文章
- WPF语音播放MediaPlayer
- Devexpress GridView 数据格式化显示
- nginx root和alias指令的区别
- Asp.net mvc自定义Filter简单使用
- DatatableToJson JsonToDatatable
- jQuery静态方法noop,camelCase,nodeName,trim使用和源码分析
- ABAP使用OLE2对象创建EXCEL文件
- [Android]官网《monkeyrunner》中文翻译
- python文件读写操作与linux shell变量命令交互执行
- 学习Maven之Maven Enforcer Plugin