MFC中图像处理后如何自动新建窗口进行显示 在MFC中首先打开一幅图像,然后对它进行了处理,例如说转化为灰度图,如何在新建窗口中显示灰度图?一般情况总是在当前视图里显示。谢谢了 解决方案 » 免费领取超大流量手机卡,每月29元包185G流量+100分钟通话, 中国电信官方发货 在新窗口的OnPaint函数里重新加载一下。 不是,我的意思是说同一个CMultiDocTemplate,但是当处理完图像时相当于CDocument中数据改变,在新的视图中显示,类似于打开了新的图像。 本文转自http://blog.csdn.net/zyl910/article/details/749752File: StudyRGB2Gray.txtName: 彩色转灰度算法彻底学习Author: zyl910Version: V1.0Updata: 2006-5-22一、基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五入。 就是由于该算法需要32位运算,所以该公式的另一个变种很流行:Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100 但是,虽说上一个公式是32位整数运算,但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点,是可以用16位整数乘除指令来运算的。而且现在32位早普及了(AMD64都出来了),所以推荐使用上一个公式。 三、整数移位算法 上面的整数算法已经很快了,但是有一点仍制约速度,就是最后的那个除法。移位比除法快多了,所以可以将系数缩放成 2的整数幂。 习惯上使用16位精度,2的16次幂是65536,所以这样计算系数:0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 195950.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 384690.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472 可能很多人看见了,我所使用的舍入方式不是四舍五入。四舍五入会有较大的误差,应该将以前的计算结果的误差一起计算进去,舍入方式是去尾法: 写成表达式是:Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16 2至20位精度的系数:Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20 仔细观察上面的表格,这些精度实际上是一样的:3与4、7与8、10与11、13与14、19与20 所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度,比先前那个系数缩放100倍的精度高,而且速度快:Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7 其实最有意思的还是那个2位精度的,完全可以移位优化:Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2 由于误差很大,所以做图像处理绝不用该公式(最常用的是16位精度)。但对于游戏编程,场景经常变化,用户一般不可能观察到颜色的细微差别,所以最常用的是2位精度。 把你处理完的写成一个图像文件,再 OpenDocumentFile ★★★大家帮忙鉴定一下这个是不是倒分贴★★★ 如何察看网关的arp缓存? 急!添加虚函数问题! 菜鸟问题:如何修改打开文件对话框的标题? direcetdraw程序中的一个链接错误 打印菜鸟问题 如何删除注册表中主键下的一个键值?-在线等!谢谢!祝有情人终成眷属! 如何在IWebBrowser内部进行拖操作,就是自己拖放自己接收。然后打开这个连接 对一张图片内俩个图像分别提取到俩个图片中 我应怎样学VC!! 一个这样的音频文件,如何播放呢 如何获取文件正在写的状态
Name: 彩色转灰度算法彻底学习
Author: zyl910
Version: V1.0
Updata: 2006-5-22
一、基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:
Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。
注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:
Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法,所以需要加上500来实现四舍五入。
就是由于该算法需要32位运算,所以该公式的另一个变种很流行:
Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100 但是,虽说上一个公式是32位整数运算,但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点,是可以用16位整数乘除指令来运算的。而且现在32位早普及了(AMD64都出来了),所以推荐使用上一个公式。 三、整数移位算法 上面的整数算法已经很快了,但是有一点仍制约速度,就是最后的那个除法。移位比除法快多了,所以可以将系数缩放成 2的整数幂。
习惯上使用16位精度,2的16次幂是65536,所以这样计算系数:
0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595
0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469
0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472 可能很多人看见了,我所使用的舍入方式不是四舍五入。四舍五入会有较大的误差,应该将以前的计算结果的误差一起计算进去,舍入方式是去尾法: 写成表达式是:
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16 2至20位精度的系数:
Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2
Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3
Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4
Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5
Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8
Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9
Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10
Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11
Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12
Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13
Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14
Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17
Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18
Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19
Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20 仔细观察上面的表格,这些精度实际上是一样的:3与4、7与8、10与11、13与14、19与20
所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度,比先前那个系数缩放100倍的精度高,而且速度快:
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7 其实最有意思的还是那个2位精度的,完全可以移位优化:
Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2 由于误差很大,所以做图像处理绝不用该公式(最常用的是16位精度)。但对于游戏编程,场景经常变化,用户一般不可能观察到颜色的细微差别,所以最常用的是2位精度。