/// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original) { if (original != null) { //

Android中如何将Bitmap byte裸数据转换成Bitmap图片int数据 2014-06-11 10:45:14   阅读375次 我们在JNI中处理得到的BMP图片Raw数据,我们应该如何转换为Bitmap呢? 由于得到的数据是unsigned char *类型的数据,而对于Bitmap的类来说,其类方法里面: 1 2 public static Bitmap createBitmap(int colors[], int offset, int stride,            

起始结构 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; //类型名,字符串"BM", DWORD bfSize; //文件大小 WORD bfReserved1; //保留字 WORD bfReserved2; //保留字 DWORD bfOffBits; //实际位图数据的偏移字节数,即前三个部分长度之和 } BITMAPFILEHEADER; 对应数据 WORD bfType : 0x4d42 DWORD bfSize:0xb6

起始结构 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; //类型名,字符串"BM", DWORD bfSize; //文件大小 WORD bfReserved1; //保留字 WORD bfReserved2; //保留字 DWORD bfOffBits; //实际位图数据的偏移字节数,即前三个部分长度之和 } BITMAPFILEHEADER; 对应数据 WORD bfType : 0x4d42 DWORD bfSize:0x5b

起始结构 typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { WORD bfType; //类型名,字符串"BM", DWORD bfSize; //文件大小 WORD bfReserved1; //保留字 WORD bfReserved2; //保留字 DWORD bfOffBits; //实际位图数据的偏移字节数,即前三个部分长度之和 } BITMAPFILEHEADER; 对应数据 WORD bfType : 0x4d42 DWORD bfSize:0x16

本系列文章目录: SharpDX之Direct2D教程I——简单示例和Color(颜色) 绘制位图是绘制操作的不可缺少的一部分.在Direct2D中绘制位图,必须先利用WIC组件将位图加载到内存中,再绘制到RenderTarget中去 在SharpDX中绘制位图,分成两个部分: 利用WIC在SharpDX中加载位图,生成Bitmap对象 利用RenderTarget对象的DrawBitmap方法把Bitmap对象绘制到RenderTarget中去 利用WIC在SharpDX中加载位图文件 利用W

windows支持两种位图格式,DDB(device-dependent bitmap),DIB(device-independent bitmap).设备相关位图用于windows显示系统中,其图像格式与显卡格式兼容,因此显示速度很快.设备不相关位图定义了位图的文件格式,用于位图传输,由于其数据格式可能与显卡格式不一致,直接使用设备不相关位图显示图像时需要进行转换,因此显示速度较慢. 历史上显卡支持16色或者256色,分别使用4位或者8位表示一个像素颜色.在16色系统中,仅支持黑白灰,红绿蓝,

今天是2013-12-16,今天和明天是我学习oracle生涯中一个特殊的日子.今天晚上进行了一下表空间管理方式的学习,在此记录一下笔记. 对于oracle数据库最小i/0单位是数据块,最想分配空间单位是区,对于表空间的管理其实是对区的管理,在8i之前采用数据字典管理表空间 ,通过uet$和fet$进行管理.可是从8i开始引入了本地管理表空间方式(LMT),以此缓解了系统性能问题(如碎片产生等). 对于oracle段管理方式,在9i之前采用的是mssm手动段空间管理技术,采用了是在数据段头加入f

一.读取CImage //在绘图函数中直接使用参数pDC,无需定义 CDC* pDC = GetDC(): //读去位图路径,根据实际情况修改 CString loatImagePath = TEXT("./res/drawing.png"): CRect imageRect; CImage image; //根据路径载入图片 HRESULT hresult = image.Load(loatImagePath); //图片不存在,结束读取 if(E_FAIL==hresult) {

一.背景 在Android开发中,任何一个APP都离不开图片的加载和显示问题.这里的图片来源分为三种:项目图片资源文件(一般为res/drawable目录下的图片文件).手机本地图片文件.网络图片资源等.图片的显示我们一般采用ImageView作为载体,通过ImageView的相应API即可设置其显示的图片内容. 我们知道:如果是需要展示项目中的图片资源文件,我们只需要调用ImageView的setImageResource(int id)方法并传入该图片资源的id(一般为R.drawable.

位图是什么? 位图就是数组,一般来说是bit型的数组,具有快速定位某个值的功能,这种思想有很广泛的应用,比如下边两题: 1 找出一个不在5TB个整数中存在的数 假设整数是32位的,总共有4GB个数,我们可以用bitmap,每个整数一个bit,这样大概是4GB/8=512MB, 初始化时都为0, 依次遍历这个5TB个数,置相应位为1,最后遍历一次数组,找到第一个为零数即可. 2 找出在5TB个数中只出现一次的数字 我们至少需要“未出现”,“出现一次“,”出现多次“等状态,所以我们可以用2bit去表

终于抽出时间来进行 BITTORRENT的学习了 BT想必大家都很熟悉了,是一种文件分发协议.每个下载者在下载的同时也在向其他下载者分享文件. 相对于FTP HTTP协议,BT并不是从某一个或者几个指定的点进行文件下载,而是用户之间进行交互,每个用户既是下载者也是上传者. BT并不会出现提供下载的服务点出现问题而无法下载的现象. 我尝试从BT文件开始下载的流程来分析下我们需要那些功能. 首先我们从某网站下载BT种子文件,文件很小,记录要下载的实际文件的一些信息. 那么我们就需要从该BT种子文件解

目前博客园中成系列的Direct2D的教程有 1.万一的 Direct2D 系列,用的是Delphi 2009 2.zdd的 Direct2D 系列,用的是VS中的C++ 3.本文所在的 Direct2D教程 系列,用的是VS2010的Visual Basic语言(可以很方便的转为C#),基于Windows API Code Pack 1.1. 还有官方的说明文档 Direct2D ,用的是C++. 本系列的前几篇文章: Direct2D教程I——简介及首个例子 Direct2D教程II——绘制

在 WPF 中将一个现成的 Bitmap 位图转换成 ImageSource 用于显示一个麻烦的事儿,因为 WPF 并没有提供多少可以转过来的方法.不过产生 Bitmap 来源却非常多,比如屏幕截图.GDI 图.数组或其它非托管框架生成的图片. WPF 官方提供了一种方法,使用 System.Windows.Interop.Imaging.CreateBitmapSourceFromHBitmap() 方法.官方解释称这是托管和非托管位图相互转换所用的方法.然而此方法有一个很严重的弊端——每次都

目前操作位图的主流方法有三种: 1.基于Bitmap像素的处理方法,以GetPixel()和SetPixel()方法为主.方法调用简单,但是效率偏低. 2.基于内存的像素操作方法,以System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy()方法将数据变为非托管资源,操作后再写入内存. 3.基于指针的操作方式,效率最高,但是对使用者的能力有要求,能力不够者容易造成内存溢出. 第二种方法的一个实例: //大图逐行遍历,y为行索引 ; y < destHeight; y

您如果熟悉Oracle数据库,我想您对Thomas Kyte的大名一定不会陌生.Tomas主持的asktom.oracle.com网站享誉Oracle界数十年,绝非幸致.最近在图书馆借到这位Oracle绝顶高手编著的<Expert Oracle Database Architecture-9i and 10g programming Techniques and Solutions>,翻阅之下,果然盛名无虚,虽然说不上字字珠玑,但作者对Oracle架构的理解和实践确实已达到出神入化的境界.如果

 大家都知道Flash处理矢量图比位图要慢,而具体的性能上对比也有不少的前人已经做过.http://bbs.9ria.com/forum.php?mod=viewthread&tid=228212&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D332&page=1 这里copy一下别人的结论,4种模式下的性能对比: 另外,这里想补充2点,第一个是关于为什么位图是否带AS链接的区别:第二个是导出为位图和缓存为位图的区别. 1.首先看看这里位图

测试于:MySQL 5.5.25 当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型,默认为BTree.Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引(位图索引),这里作为比较也一起提供. BTree索引 BTree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构.使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.按照翻译,B 通常认为是Balance的简称.这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高.——百度百科 不适合: 单列索引的

Bitmap(三) | Android不同版本的相应操作 在不同的Android版本中.位图的存储方式是不同的. 1.小于等于 Android 2.2 (API level 8) 垃圾收集器回收内存时会使所有线程停止,这回严重影响性能.Android2.3之后,加入了并行的垃圾回收.这就让不再被引用的位图可以直接被回收. 2.Android 2.3.3 (API level 10) and lower 这种版本的设备,位图的像素数据存储在native的内存中.而bitmap对象在VM的堆内存中.

原文首发于微信公众号:躬行之(jzman-blog) Android 开发中经常考虑的一个问题就是 OOM(Out Of Memory),也就是内存溢出,一方面大量加载图片时有可能出现 OOM, 通过采样压缩图片可避免 OOM,另一方面,如一张 1024 x 768 像素的图像被缩略显示在 128 x 96 的 ImageView 中,这种做法显然是不值得的,可通过采样加载一个合适的缩小版本到内存中,以减小内存的消耗,Bitmap 的优化主要有两个方面如下,一是有效的处理较大的位图,二是位图的缓

规定的,规定BMP文件的像素数据是按行存储的,而且每行的字节数必须为4的倍数,如果实际的像素数据不是4的倍数咋办?这就需要字节对齐,对齐是在一行的末尾添0以补足一行的字节数为4的倍数, ( biWidth*biBitCount+31)/32*4*biHeight//其中 biWidth是图像的宽度以像素为单位,biBitCount是每个像素的位数,如黑白图像(不是灰阶的,要么黑色要么白色)为1个像素1位,16色是4位,真彩色是24位......biHeight是指图像的高度( biWidth*b