Tài liệu Đọc ảnh trong C# pdf

Admin Ngày tham gia: Chủ nhật Tháng 11 25, 2007 2:23 pm Bài viết: 338 Given: 5 thanks Received: 191 thanks Bài này nói qua một số điều cần biết để có thể đọc được file ảnh, chỉnh sửa trên từng pixel của ảnh trong C#. Không làm 1 đề cụ thể nào, nhưng các bước tiến hành của các đề bài cụ thể thì cũng na ná như vậy. Kèm theo 1 cái code ví dụ để mọi người ngâm cứu. * Đọc ảnh trong C#: Dùng 1 đối tượng của lớp Bitmap để tạo mới 1 ảnh( mới hoàn toàn hay đọc mới từ file). VD: Bitmap bm = new Bitmap("C:\Pictures\abc.jpg"); // lệnh trên khai báo 1 biến bm, là 1 ảnh lấy từ C:\Pictures\abc.jpg * In ảnh lên form: Đọc được vào biến rồi, giờ phải in ra để mọi người cùng thấy đúng không? Dùng phương thức DrawImage để hiện ảnh lên Ví dụ: Hiện ảnh lên form chính Graphics gr = CreateGraphics();// Khởi tạo đồ hoạ trên form chính gr.DrawImage(bm,0,0); gr.Dispose()// Giải phóng biến graphics Các tham số của DrawImage là: bm: ảnh cần đưa ra màn hình 0,0 : toạ độ góc trên bên trái của ảnh * Truy xuất và thay đổi từng pixel ảnh: **Cấu trúc file ảnh: Là 1 ma trận 2 chiều các pixel, ảnh thông thường là ảnh 24 bít, tức là mỗi pixel 24 bits= 3 bytes. Chúng ta tưởng tượng như sau: pixel đầu tiên của ảnh chiếm 3 byte đầu (0,1,2); pixel thứ 2 chiếm 3 byte tiếp (3,4,5); cứ như thế . Để biết ảnh bm có kích thước bao nhiêu, C# cung cấp 2 thuộc tính: bm.Width: số pixel trên 1 hàng(độ rộng) bm.Height: số hàng(độ cao) Như vậy, mỗi hàng của bức ảnh sẽ dùng hết bm.Width*3 bytes để lưu thông tin (do mỗi pixel 3 byte) Tuy nhiên khi lưu vào máy, thì mỗi hàng của ảnh phải dùng nhiều hơn số byte đó để lưu, vì mục đích lưu cả thông tin của biên thì phải( cái này sẽ xem thêm). Để biết thực sự số byte này là bao nhiêu, đầu tiên phải chuyển bm sang 1 lớp đệm, lớp BitmapData Ví du: Rectangle rec = new Rectangle(0,0,bm.Width,bm.Height); BitmapData bmData = bm.LockBits(rec, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.24bitrgp); Câu lệnh đầu tiên khai báo 1 hình chữ nhật rec, chính là kích thước của ảnh bm, và dùng làm tham số cho câu lệnh phía dưới. Phương thức LockBits sẽ chuyển từ 1 ảnh, sang 1 vùng nhớ (bmData). Trên ảnh bm, ta chỉ có thể xem nó, chứ không thể chỉnh sử pixel. Muốn sửa, phải chuyển nó sang lớp BitmapData, trên đó có các thứ cần thiết để can thiệp vào từng điểm ảnh. Bây giờ, bmData sẽ "trả công" cho ta bằng cách cung cấp cho ta 2 thuộc tính quan trọng: - bmData.Stride: số byte thực sự mà máy tính lưu trũ mỗi hàng của ảnh. Quan trọng, vì nếu ta nghĩ ảnh kích thứơc 5x5, thì lưu trên đĩa 5x3=15 byte 1 hàng, nhưng nếu stride=16, thì khi ta muốn xuống dòng thứ 2 đễr xử lý tiếp, ta truy xuất vào byte thứ 16, thì thực tế ta lại truy xuất vào cái rìa của dòng 1. - bmData.Scan0: chú ý là số 0, không phải chữ O. Cái này chỉ ra địa chỉ pixel đầu tiên của ảnh mà bmData quản lý. Muốn thay đổi từng pixel ta phải biết cái này, rồi dùng con trỏ trỏ đến địa chỉ đó, thay đổi, sau đó dịch con trỏ lên 1 đơn vị, tiếp tục thay đổi tiếp. Tư tưởng là vậy. ** Ghép mấy thứ loằng ngoằng trên để xử lý 1 bức ảnh xem nào: Đặt ra 1 ví dụ: đọc 1 bức ảnh và hiện lên form, khi người dùng nhấn vào 1 nút trên form, biến bức ảnh đó thành toàn màu trắng. Các bước đọc ảnh và hiển thị đã nói ở trên. Ở đây ta chỉ quan tâm đến việc thay tất cả các pixel của ảnh thành pixel màu trắng. Chú ý màu trắng là cả 3 byte của nó đều bằng 255. BitmapData bmData = bm.LockBits(rec, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.24bitrgp); int stride = bmData.Stride; int nOffset = stride - bm.Width*3; //nOffset chính là cái rìa của bức ảnh, khi con trỏ xử lý đến pixel cuối cùng của hàng, thì muốn xuống //hàng kế tiếp, ta phải bỏ qua cái rìa này bằng cách cộng thêm địa chỉ con trỏ với nOffset byte *p = (byte*)bmData.Scan0; //p sẽ trỏ đến địa chỉ đẩu của ảnh int x,y; for(y = 0; y<bm.Height; y++) { for(x = 0; x<bm.Width; x++) { //Xử lý 3 byte của pixel p[0] = 255; p[1] = 255; p[2] = 255; //Chuyển con trỏ sang pixel kế tiếp p += 3; // 2 pixel kế tiếp cách nhau 3 bytes }//Xử lý xong 1 hàng //Chuyển con trỏ xuông hàng kế tiếp p += nOffset; } bm.UnLock(bmData);//giải phóng biến BitmapData Đoạn lệnh trên sẽ biến bức ảnh thành màu trắng. ** Demo code: Code kèm theo làm 2 thao tác ví dụ cho việc xử lý: - Tăng màu của mỗi pixel ảnh lên 20 (menu Contrast - ko biết dùng từ này có đúng không, dốt t.Anh quá42) - Thực hiện lấy nghịch đảo 1 ảnh( phép toán NOT) <t> 10. Xử lý ảnh Quote: - Thông thường xử lý ảnh được lập trình trên các ngôn ngữ thuộc họ C…, lý do đơn giản vì các ngôn ngữ này hỗ trợ con trỏ (pointer) nhằm truy cập trực tiếp và các ô nhớ, giúp quá trình xử lý ảnh được nhanh hơn thay vì truy cập một cách gián tiếp. - Mục đích của xử lý ảnh: + Tăng cường, phục hồi, nâng cao chất lượng ảnh + Trích lọc thông tin từ ảnh - Các phép xử lý thường áp dụng trên ảnh nhị phân, hoặc ảnh mức xám - Có 2 miền xử lý chính: + Không gian + Tần số - Có 3 loại xử lý chính: + Xử lý trên điểm ảnh + Xử lý lân cận + Xử lý toàn cục (thường được xử lý trên miền tần số) - Những kiến thức cơ bản liên quan: + Không gian màu RGB + Cơ bản về ảnh số + Cách biểu diễn ảnh số + Độ phân giải ảnh, màu + Ngôn ngữ lập trình PHẦN XỬ LÝ TRÊN MIỀN KHÔNG GIAN 1. Chuyển đổi cơ bản 1.1 Sử dụng phương thức Set-GetPixel - Thông thường ảnh được xử lý trên ảnh mức xám (một lớp màu), ảnh trắng đen (ảnh nhị -phân) - Vậy làm sao để chuyển một ảnh màu về ảnh mức xám hay ảnh nhị phân? … - Như các bạn đã biết + Một ảnh mức xám có nghĩa là: một điểm ảnh trong ảnh này được biểu diễn bằng một số 8 bit = 2^8=256 giá trị từ tối tới sáng + Một ảnh nhị phân: một điểm ảnh được biểu diễn bằng số một bit = 2^1=2 giá trị tối và sáng + Ảnh màu đương nhiên được tổng hợp từ 3 màu R-G-B Ví dụ: - Để chuyển ảnh màu về ảnh xám chúng ta có công thức sau: a. O(x,y)=( IR(x,y) + IG(x,y) + IB(x,y)) /3 Với: x,y là tạo độ của điểm ảnh IR thành phân màu đỏ tại màu I(x,y) IG thành phân màu xanh lá tại màu I(x,y) IB thành phân màu xanh dương tại màu I(x,y) O(x,y): mà đầu ra, I(x,y) màu đầu vào b. O(x,y)= IR(x,y) * 0.287 + IG(x,y) * 0.599 + IB(x,y) * 0.114 Ví dụ 1: Sử dụng công thức b cho ví dụ 1 như sau: Code: private Bitmap ToGray(Bitmap bm) { Bitmap bitmap = new Bitmap(bm); int x, y; Color c; Byte gray; for (y = 0; y < bm.Height - 1; y++) { for (x = 0; x < bm.Width - 1; x++) { c = bm.GetPixel(x, y); gray =Convert.ToByte(c.R * 0.287 + c.G * 0.599 + c.B * 0.114); bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(gray, gray, gray)); } } return bitmap; } Kết quả thử nghiệm như sau: - Đối với ảnh nhị phân ta kiểm tra giá trị màu nếu <128 thì set lại giá trị là 0 ngược lại set giá trị là 255. Ta có công thức sau: O(x,y)= 0 nếu I(x,y) < C BeerO(x,y)= 255 ngược lại Với C là ngưởng (-1 < C < 256) cần phân ngưỡng Ví dụ 2: Code: private Bitmap ToBinary(Bitmap bm, Byte band) { Bitmap bitmap = new Bitmap(bm); int x, y; Color c; for (y = 0; y < bm.Height - 1; y++) { for (x = 0; x < bm.Width - 1; x++) { c = bm.GetPixel(x, y); if (c.R < band) bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(0, 0, 0)); else bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(255, 255, 255)); } } return bitmap; } - Ở hàm trên nếu c.R < band chúng ta sử dụng là c.R vì đối với ảnh mức xám thì 3 thành phần màu bằng nhau nên không cần phân biệt c.R, c.G hay C.B. - Bạn hãy tạo 1 project rồi kiểm thử nó. 1.2 Sử dụng LockBits - Nhìn lại ví dụ 2, chuyện gì đã xảy ra…: Chạy tốt, nhưng vấn đề là thời gian - Hai hàm trên đều sử dụng 2 phương thức set và get, về mặt thuật toán có lẻ bạn nghĩ 2 vòng lặp đó đã làm cho chương trình trở nên quá rùa đồng thời nếu sử dụng ảnh có độ phân giải hơi lớn tí là có thể treo luôn. - Vấn đề không phải giải thuật mà chính do 2 phương thức set và getpixel gây nên, khi bạn gọi 2 phương thức này hệ điều hành Win sẽ Lock ảnh lại đến khi kết thúc phương thức vừa goi tự động sẽ UnLock ảnh đó cho việt truy cập lần sau. Chính việc Lock rồi Unlock liên tục đã làm đã làm cho hàm trên xử lý chậm rãi từ tốn. - Giải thuật sau dùng kỹ thuật LockBits Code: private Bitmap ToBinaryLocBits(Bitmap bm, Byte band) { Bitmap bitmap = new Bitmap(bm); Rectangle rec = new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height); System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = bitmap.LockBits(rec, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bitmap.PixelFormat); IntPtr ptr = bmpData.Scan0; Int32 bytes = bmpData.Stride * bitmap.Height; Byte[ rgbValues = new Byte[bytes - 1]; System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, bytes); Byte color; for (int counter = 0; counter < rgbValues.Length - 1; counter += 4) { color = rgbValues[counter]; if (color < band) { rgbValues[counter + 0] = 0; rgbValues[counter + 1] = 0; rgbValues[counter + 2] = 0; } else { rgbValues[counter + 0] = 255; rgbValues[counter + 1] = 255; rgbValues[counter + 2] = 255; } } System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, bytes); bitmap.UnlockBits(bmpData); return bitmap; } - Giải thuật trên chủ yêu dựa trên 2 phương thức: Code: System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, bytes); System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, bytes); - Nhiệm vụ của chúng là sao chép các ô nhớ từ ptr vào mảng byte và ngược lại. - Tại sao lại có step là 4 (counter+=4) ? Đối với lớp Bitmap, khi ta khai báo khởi tạo bằng phương thức new sẽ nhận được đầu vào là một bitmap định dạng 32bit. Code: Bitmap bitmap = new Bitmap(bm); Nếu chỉ gán bằng thì PixelFormat sẽ nhận định dạng bằng chính ảnh đầu vào Code: Bitmap bitmap; bitmap = bm; Do đó, để tổng quát chúng ta dùng phương thức new: Bạn hãy thử viết lại ví dụ 1 với LockBits rồi so sánh với get-set. 1.3 Tổ Chức Đồ (Histogram) Định Nghĩa: Là đồ thị mô tả mối quan hệ giữa mức xám và số điểm ảnh có chung mức xám Ví dụ: - Tổ chức đồ được xử lý trên điểm ảnh, thường được xử lý để nâng cao chất lượng ảnh có thể dùng để nhận dạng ảnh - Cánh tính: + Tính h[x] là số lượng điểm ảnh có cùng mức xám x + Chạy i từ 0 -> 255 đếm số điểm ảnh có cùng mức xám i Ví dụ: Tính H[x] cho ảnh xám Code: int x,y; int [ H=new int[255]; for(y = 0;y<bm.Height - 1;y++) { for( x = 0;x<bm.Width - 1;x++) { H[bm.GetPixel(x, y).R] += 1; } } Sau khi thoát khỏi vòng lặp, mỗi phần tử trong mảng H là giá trị số lượng điểm ảnh tại mức xám của vị trí phần tử đó Ví dụ: H[113] = 720, suy ra mức xám thứ 113 có 720 điểm ảnh Nhận Xét: với hình trên, chúng ta thấy rằng trong ảnh góc cường độ sáng của ảnh là trung bình (không tối, không sáng) , so với tổ chức đồ tương ứng nơi cao nhất tập trung ở giữa đồ thị và tương đương với mức xám 128. - Nếu thực sự bạn đã hiểu mới quan hệ giữa ảnh và tổ chức đồ hãy xem ví dụ sau: - Bạn có thấy sự khác biệt giữa 2 ảnh? Rõ ràng ảnh sau có cường độ sáng cao hơn ảnh trước và điều đó tương đương với tổ chức đồ của 2 ảnh, chân của tổ chức đồ sau lệch về phải hơn so với tổ chức đồ trước. Vậy dựa vào tổ chức đồ của ảnh ta có thể nhận dạng ảnh tối hay sáng. + Nếu ảnh tối => ảnh sáng : Kéo tổ chức đồ về phải + Nếu ảnh sáng => ảnh tối : Kéo tổ chức đồ về trái (Các phép toán trên tổ chức đồ ta sẽ tìm hiểu ở phần sau) - Vẽ tổ chức đồ: Code: [...]... project để kiểm tra Bạn cũng có thể cải tiến giải thuật trên cho ảnh màu và tốc độ xử lý 2 Một số phép toán trên tổ chức đồ - Trong phần này chúng ta đi vào các phép xử lý tổ chức đồ cơ bản - Như đã biết, tổ chức đồ là một đặt trưng quan trọng của ảnh, dựa vào tổ chức đồ chúng ta có thể nhận dạng sơ về ảnh, có kết luận cơ bản về ảnh: ảnh sáng, tối, độ tương phản thấp, cao… Với lý do đó, chúng ta có... sau: + Trượt tổ chức đồ + Căng tổ chức đồ + Sửa chữa tổ chức đồ + San lấp tổ chức đồ 2.1 Trượt tổ chức đồ Mục đích: làm tăng hoặc giảm cường độ xám của ảnh O(x,y) = I(x,y) + n n < 0 : trượt ảnh về bên trái => ảnh tối hơn n > 0 : trượt ảnh về bên phải => ảnh sáng hơn Chú ý: Kết quả của O(x,y) có thể > 255 hoặc < 0 vì vậy bạn cần chú ý để set lại 2 giá trị này Code: private Bitmap HisToGramStep(Bitmap bm,... có thể kết luận về ảnh tương đối chính xác mà từ đó có thể xử lý chúng để được một ảnh tốt hơn - Việc san lấp xảy ra khi căng và trượt không có tác dụng nâng cao chất lượng ảnh - Trên thực tế, việc xử lý không phải lúc nào cũng xảy ra trên toàn bộ ảnh nên việc xử lý toàn cục như trên là không có tác dụng Vì thế các giải thuật trên các bạn cần sửa lại một cách hợp lý để việc xử lý ảnh có kết quả tốt... Array.Copy(hL, left, hR, 0, hL.Length - left); Xong! Chỉ có thế, giờ thì bạn có thể kiểm tra… 2.4 San lấp tổ chức đồ Mục đích: phân bố lại các mức xám => tăng độ tương phản của ảnh - Tổ chức đồ của ảnh kết quả sẽ ít lõm hơn ảnh ban đầu Từ đó ta có một số công thức sau cho việc san lấp: Code: private Bitmap HistogramEqualization(Bitmap bm) { Bitmap bitmap = new Bitmap(bm); int w = bitmap.Width * bitmap.Height;... Color.FromArgb(0, 0, 0)); } } return bitmap; } Kết quả: 2.2 Căng tổ chức đồ Mục đích: làm thay đổi độ tương phản của ảnh (bạn tự tìm hiểu độ tương phản là gì?) O(x,y) = I(x,y) x n (với n > 0) n < 1 : thu hẹp chân tổ chức đồ => giảm độ tương phản của ảnh n > 1 : mở rộng chân tổ chức đồ => tăng độ tương phản của ảnh Code: private Bitmap HisToGramStretch(Bitmap bm, int n) { if (n nâng cao chất lượng ảnh - Kết hợp giữa trượt và căng tổ chức đồ + Trượt tổ chức đồ về bên trái sao cho mức xám nhỏ nhất (có giá trị) về 0 + Căng tổ chức đồ sao cho mức xám lớn nhất (có giá trị) bằng 255 O(x,y) = I(x,y) *... xảy ra trên toàn bộ ảnh nên việc xử lý toàn cục như trên là không có tác dụng Vì thế các giải thuật trên các bạn cần sửa lại một cách hợp lý để việc xử lý ảnh có kết quả tốt nhất 3 Các phép toán trên ảnh 3.1 And - Ở phần này, các phép toán tuơng đối cơ bản, vì thế các bạn có thể tự code mà cũng chả cần xem code của ai - Để minh họa các bạn xem hình dưới đây: Ví dụ đơn giản về phép toán AND Code: for . Thông thường ảnh được xử lý trên ảnh mức xám (một lớp màu), ảnh trắng đen (ảnh nhị -phân) - Vậy làm sao để chuyển một ảnh màu về ảnh mức xám hay ảnh nhị phân?. code ví dụ để mọi người ngâm cứu. * Đọc ảnh trong C#: Dùng 1 đối tượng của lớp Bitmap để tạo mới 1 ảnh( mới hoàn toàn hay đọc mới từ file). VD: Bitmap bm =