如何通过编程获取桌面分辨率、操作像素点颜色、保存位图和JPG格式图片，以及图片数据的处理和存储方式

2024-06-18 19:28
文章标签 分辨率 数据 保存 操作 桌面 图片 编程 处理 方式 存储 格式 获取 jpg 颜色 位图 像素点

本文主要是介绍如何通过编程获取桌面分辨率、操作像素点颜色、保存位图和JPG格式图片，以及图片数据的处理和存储方式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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​​https://pan.quark.cn/s/c474d087e76f​​

在图形编程中，获取桌面分辨率、操作像素点颜色、保存和处理图片数据是常见任务。本文将介绍如何通过编程实现这些操作，并提供多个代码案例展示具体实现方法。

1. 获取桌面分辨率

获取桌面分辨率是许多图形应用程序的基本需求。我们可以使用 Windows API 来获取桌面分辨率。

案例1：获取桌面分辨率

#include <windows.h>
#include <iostream>int main() {// 获取屏幕分辨率int screenWidth = GetSystemMetrics(SM_CXSCREEN);int screenHeight = GetSystemMetrics(SM_CYSCREEN);std::cout << "Screen Resolution: " << screenWidth << "x" << screenHeight << std::endl;return 0;
}

在这个例子中，使用 ​​GetSystemMetrics​​ 函数获取屏幕的宽度 (​​SM_CXSCREEN​​) 和高度 (​​SM_CYSCREEN​​)，并输出屏幕分辨率。

2. 操作像素点颜色

操作像素点颜色通常用于图像处理和计算机视觉。我们可以使用 GDI（图形设备接口）来操作像素点颜色。

案例2：操作像素点颜色

#include <windows.h>
#include <iostream>int main() {// 获取屏幕设备上下文HDC hdcScreen = GetDC(NULL);// 获取特定像素的颜色COLORREF color = GetPixel(hdcScreen, 100, 100);BYTE red = GetRValue(color);BYTE green = GetGValue(color);BYTE blue = GetBValue(color);std::cout << "Pixel color at (100, 100): " << "R=" << (int)red << " G=" << (int)green << " B=" << (int)blue << std::endl;// 设置特定像素的颜色SetPixel(hdcScreen, 100, 100, RGB(255, 0, 0));// 释放设备上下文ReleaseDC(NULL, hdcScreen);return 0;
}

在这个例子中，使用 ​​GetPixel​​ 函数获取屏幕上 (100, 100) 位置像素的颜色，并使用 ​​SetPixel​​ 函数将该像素设置为红色。

3. 保存位图和JPG格式图片

保存图片是图形编程中的重要任务。我们可以使用 GDI+ 库来保存位图和 JPG 格式的图片。

案例3：保存位图图片

#include <windows.h>
#include <gdiplus.h>
#include <iostream>#pragma comment (lib,"Gdiplus.lib")int main() {// 初始化 GDI+Gdiplus::GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;ULONG_PTR gdiplusToken;Gdiplus::GdiplusStartup(&gdiplusToken, &gdiplusStartupInput, NULL);// 创建位图Gdiplus::Bitmap bitmap(200, 200, PixelFormat32bppARGB);Gdiplus::Graphics graphics(&bitmap);// 绘制一个红色矩形Gdiplus::SolidBrush redBrush(Gdiplus::Color(255, 255, 0, 0));graphics.FillRectangle(&redBrush, 50, 50, 100, 100);// 保存为 BMP 格式CLSID clsidBmp;CLSIDFromString(L"{557CF400-1A04-11D3-9A73-0000F81EF32E}", &clsidBmp);bitmap.Save(L"output.bmp", &clsidBmp, NULL);// 关闭 GDI+Gdiplus::GdiplusShutdown(gdiplusToken);std::cout << "Bitmap image saved as output.bmp" << std::endl;return 0;
}

在这个例子中，我们使用 GDI+ 库创建一个位图，绘制一个红色矩形，并将其保存为 BMP 格式。

案例4：保存JPG格式图片

#include <windows.h>
#include <gdiplus.h>
#include <iostream>#pragma comment (lib,"Gdiplus.lib")int main() {// 初始化 GDI+Gdiplus::GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;ULONG_PTR gdiplusToken;Gdiplus::GdiplusStartup(&gdiplusToken, &gdiplusStartupInput, NULL);// 创建位图Gdiplus::Bitmap bitmap(200, 200, PixelFormat32bppARGB);Gdiplus::Graphics graphics(&bitmap);// 绘制一个蓝色矩形Gdiplus::SolidBrush blueBrush(Gdiplus::Color(255, 0, 0, 255));graphics.FillRectangle(&blueBrush, 50, 50, 100, 100);// 保存为 JPG 格式CLSID clsidJpg;CLSIDFromString(L"{557CF401-1A04-11D3-9A73-0000F81EF32E}", &clsidJpg);bitmap.Save(L"output.jpg", &clsidJpg, NULL);// 关闭 GDI+Gdiplus::GdiplusShutdown(gdiplusToken);std::cout << "JPEG image saved as output.jpg" << std::endl;return 0;
}

在这个例子中，我们使用 GDI+ 库创建一个位图，绘制一个蓝色矩形，并将其保存为 JPG 格式。

4. 图片数据的处理和存储方式

图片数据的处理和存储在图像处理和计算机视觉中非常重要。我们可以使用位图（Bitmap）数据进行操作。

案例5：处理和存储位图数据

#include <windows.h>
#include <gdiplus.h>
#include <iostream>
#include <vector>#pragma comment (lib,"Gdiplus.lib")void SaveBitmapData(const std::vector<BYTE>& bitmapData, int width, int height) {BITMAPFILEHEADER fileHeader;BITMAPINFOHEADER infoHeader;// 填充文件头fileHeader.bfType = 0x4D42; // 'BM'fileHeader.bfSize = sizeof(BITMAPFILEHEADER) + sizeof(BITMAPINFOHEADER) + bitmapData.size();fileHeader.bfReserved1 = 0;fileHeader.bfReserved2 = 0;fileHeader.bfOffBits = sizeof(BITMAPFILEHEADER) + sizeof(BITMAPINFOHEADER);// 填充信息头infoHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);infoHeader.biWidth = width;infoHeader.biHeight = height;infoHeader.biPlanes = 1;infoHeader.biBitCount = 24;infoHeader.biCompression = BI_RGB;infoHeader.biSizeImage = 0;infoHeader.biXPelsPerMeter = 0;infoHeader.biYPelsPerMeter = 0;infoHeader.biClrUsed = 0;infoHeader.biClrImportant = 0;// 将数据保存到文件FILE* file = fopen("output_data.bmp", "wb");if (file != NULL) {fwrite(&fileHeader, sizeof(BITMAPFILEHEADER), 1, file);fwrite(&infoHeader, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, file);fwrite(bitmapData.data(), 1, bitmapData.size(), file);fclose(file);std::cout << "Bitmap data saved to output_data.bmp" << std::endl;} else {std::cerr << "Failed to save bitmap data" << std::endl;}
}int main() {// 初始化 GDI+Gdiplus::GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;ULONG_PTR gdiplusToken;Gdiplus::GdiplusStartup(&gdiplusToken, &gdiplusStartupInput, NULL);// 创建位图int width = 200;int height = 200;Gdiplus::Bitmap bitmap(width, height, PixelFormat24bppRGB);Gdiplus::Graphics graphics(&bitmap);// 绘制一个绿色矩形Gdiplus::SolidBrush greenBrush(Gdiplus::Color(255, 0, 255, 0));graphics.FillRectangle(&greenBrush, 50, 50, 100, 100);// 提取位图数据Gdiplus::BitmapData bitmapData;Gdiplus::Rect rect(0, 0, width, height);bitmap.LockBits(&rect, Gdiplus::ImageLockModeRead, PixelFormat24bppRGB, &bitmapData);// 将位图数据保存到 vectorstd::vector<BYTE> data(bitmapData.Stride * height);memcpy(data.data(), bitmapData.Scan0, data.size());// 解锁位图bitmap.UnlockBits(&bitmapData);// 将数据保存到文件SaveBitmapData(data, width, height);// 关闭 GDI+Gdiplus::GdiplusShutdown(gdiplusToken);return 0;
}

在这个例子中，我们通过 ​​LockBits​​​ 方法提取位图数据，并将其存储到一个 ​​vector<BYTE>​​​ 中。然后，我们调用 ​​SaveBitmapData​​​ 函数将数据保存到 BMP 文件中。​​SaveBitmapData​​ 函数创建 BMP 文件头和信息头，并将位图数据写入到文件。

5. 图片数据的处理和存储

图片数据的处理和存储方式在图像处理中至关重要。我们可以使用不同的库和技术来处理和存储图片数据，例如 OpenCV 或 GDI+。

案例6：使用 OpenCV 处理和存储图片

OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main() {// 创建一个空白图像cv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(200, 200), CV_8UC3);// 绘制一个红色矩形cv::rectangle(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(150, 150), cv::Scalar(0, 0, 255), -1);// 保存为 BMP 格式cv::imwrite("output_opencv.bmp", image);// 保存为 JPG 格式cv::imwrite("output_opencv.jpg", image);// 显示图像cv::imshow("Image", image);cv::waitKey(0);std::cout << "Image saved as output_opencv.bmp and output_opencv.jpg" << std::endl;return 0;
}

在这个例子中，我们使用 OpenCV 创建一个空白图像，并绘制一个红色矩形。然后，我们将图像保存为 BMP 和 JPG 格式，并显示图像。OpenCV 的 ​​imwrite​​ 函数使得保存图像变得非常简单。

案例7：图片数据的存储和读取

我们可以使用 OpenCV 读取和存储图片数据，并进行进一步处理。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("output_opencv.jpg");if (image.empty()) {std::cerr << "Failed to load image" << std::endl;return -1;}// 提取图像数据std::vector<uchar> imageData;if (image.isContinuous()) {imageData.assign(image.datastart, image.dataend);} else {for (int i = 0; i < image.rows; ++i) {imageData.insert(imageData.end(), image.ptr<uchar>(i), image.ptr<uchar>(i) + image.cols * image.channels());}}// 将图像数据保存到文件FILE* file = fopen("output_image_data.dat", "wb");if (file != NULL) {fwrite(imageData.data(), 1, imageData.size(), file);fclose(file);std::cout << "Image data saved to output_image_data.dat" << std::endl;} else {std::cerr << "Failed to save image data" << std::endl;}return 0;
}

在这个例子中，我们使用 OpenCV 读取图像，并提取图像数据到一个 ​​vector<uchar>​​ 中。然后，我们将图像数据保存到一个二进制文件 ​​output_image_data.dat​​ 中。通过这种方式，我们可以存储原始图像数据，方便后续处理和分析。

6. 总结

本文详细介绍了如何通过编程获取桌面分辨率、操作像素点颜色、保存位图和 JPG 格式图片，以及图片数据的处理和存储方式。通过这些案例，希望能够帮助你更好地理解和应用图形编程中的各种技术。

主要点总结：

  1. 获取桌面分辨率：使用 ​​GetSystemMetrics​​ 获取屏幕分辨率。
  2. 操作像素点颜色：使用 GDI 的 ​​GetPixel​​ 和 ​​SetPixel​​ 函数操作像素点颜色。
  3. 保存位图和 JPG 格式图片：使用 GDI+ 库保存图片；使用 OpenCV 库简化图片处理。
  4. 图片数据的处理和存储：提取位图数据并保存到文件；使用 OpenCV 读取、处理和存储图片数据。

通过合理运用这些技术，可以大大提高图形编程的效率和代码的可维护性。在实际开发中，选择合适的库和方法，根据具体需求进行优化和改进，将能够显著提升图形应用程序的性能和用户体验。

这篇关于如何通过编程获取桌面分辨率、操作像素点颜色、保存位图和JPG格式图片，以及图片数据的处理和存储方式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1072893。

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