RAW12的stride和width关系

图像处理中Stride和Width的关系

一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 32 位(每个像素 4 字节)的图像, Stride = 11 * 4 = 44. 但还有个字节对齐的问题, 譬如: 一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 24 位(每个像素 3 字节)的图像, Stride = 11 * 3 + 3 = 36. 为什么不是 Stride = 33? 因为它是按 4 字节对齐的. 根据上面道理, 我们可以手动计算 Stride 的值: 1.Stride = 每像素占用的字节数(也就是像素位

深入子元素的width与父元素的width关系

深入理解父元素与子元素的width关系对于这一部分内容,如果理解准确,可以更容易控制布局,节省不必要的代码,这里将简单研究. 第一部分:父子元素都是内联元素代码演示如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>fortest</title> <style> /*第一种情况:父元素与子元素均为内联元素时*/ span{ width:200px; /*失效,因为内联元素不可设置width和heigh

深入理解子元素的width与父元素的width关系

深入理解父元素与子元素的width关系对于这一部分内容,如果理解准确,可以更容易控制布局,节省不必要的代码,这里将简单研究. 第一部分:父子元素都是内联元素代码演示如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>fortest</title> <style> /*第一种情况:父元素与子元素均为内联元素时*/ span{ width:200px; /*失效,因为内联元素不可设置width和heigh

图像处理中的跨度(stride)

原文:图像处理中的跨度(stride) 使用C#的BitmapData 最近要转开发平台,正研究C#.C#好是好,不过处理图片时一个像素一个像素的操作像素不是一般的慢.其实Delphi也一样,但好在Delphi的Bitmap类提供了ScanLines,可以一行一行的读图,效率比较高.C#应该也有类似的东东.经过一番搜索,终于发现了BitmapData类. 先看个例子,这是对一张位图的每个像素按FF取补,然后输出到一个新图(代码有点啰嗦,不过应该可以说明问题了). int h = m_Bmp.He

十二、Android UI开发专题(转)

http://dev.10086.cn/cmdn/bbs/viewthread.php?tid=18736&page=1#pid89255Android UI开发专题(一) 之界面设计近期很多网友对Android用户界面的设计表示很感兴趣,对于Android UI开发自绘控件和游戏制作而言掌握好绘图基础是必不可少的.本次专题分10节来讲述,有关OpenGL ES相关的可能将放到以后再透露.本次主要涉及以下四个包的相关内容: android.content.res 资源类 android.gra

类库探源——System.Drawing.Bitmap

一.System.Drawing.Bitmap Bitmap 类: 封装GDI+ 位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.Bitmap 是用于处理由像素定义的图像的对象命名空间: System.Drawing 程序集: System.Drawing.dll 继承关系: 原型定义: [SerializableAttribute] [ComVisibleAttribute(true)] public sealed class Bitmap : Image 备注:GDI+ 支持下列文件格式

BitmapFactory 加载图片到内存

Bitmap占用内存分析 Android的虚拟机是基于寄存器的Dalvik,它的最大堆(单个进程可用内存)大小一般是16M,当然不同设备是不一样的,可以查看/system/build.prop文件,[注:现在的机子可能一般都有160M左右].程序本身运行就占有一定的内存,在使用较大的bitmap时,由于Bitmap自身的特性(将每个像素的属性全部保存在内存中),导致稍有不慎就会创建出一个占用内存非常大的Bitmap对象,从而导致加载过慢,还会有内存溢出的风险.所以,加载Bitmap时对其进行优化

基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(

x264源代码简单分析：宏块分析（Analysis）部分-帧间宏块（Inter）

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal

x264源代码简单分析：滤波（Filter）部分

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x264源代码简单分析：编码器主干部分-1

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FFMPEG结构体分析：AVFrame

注:写了一系列的结构体的分析的文章,在这里列一个列表: FFMPEG结构体分析:AVFrameFFMPEG结构体分析:AVFormatContextFFMPEG结构体分析:AVCodecContextFFMPEG结构体分析:AVIOContextFFMPEG结构体分析:AVCodecFFMPEG结构体分析:AVStreamFFMPEG结构体分析:AVPacket FFMPEG有几个最重要的结构体,包含了解协议,解封装,解码操作,此前已经进行过分析: FFMPEG中最关键的结构体之间的关系在此不

SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(

SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map（EDM)特征图计算及其优化。

Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight

[转载] FFMPEG结构体分析：AVFrame

注:写了一系列的结构体的分析的文章,在这里列一个列表: FFMPEG结构体分析:AVFrameFFMPEG结构体分析:AVFormatContextFFMPEG结构体分析:AVCodecContextFFMPEG结构体分析:AVIOContextFFMPEG结构体分析:AVCodecFFMPEG结构体分析:AVStreamFFMPEG结构体分析:AVPacket FFMPEG有几个最重要的结构体,包含了解协议,解封装,解码操作,此前已经进行过分析: FFMPEG中最关键的结构体之间的关系在此不

Android UI开发专题(转)

http://dev.10086.cn/cmdn/bbs/viewthread.php?tid=18736&page=1#pid89255 Android UI开发专题(一) 之界面设计近期很多网友对Android用户界面的设计表示很感兴趣,对于Android UI开发自绘控件和游戏制作而言掌握好绘图基础是必不可少的.本次专题分10节来讲述,有关OpenGL ES相关的可能将放到以后再透露.本次主要涉及以下四个包的相关内容: android.content.res 资源类 android.gr

CUDA 介绍

1. 介绍 1.1 GPU vs. CPU GPU 使用更多的晶体管进行数据处理,而不是数据缓存和流控制,因此可以提供高度的并行计算. GPU 可以通过计算来隐藏内存访问延迟,而不是依赖于大量的数据缓存和复杂的流控制来避免长时间的内存访问延迟. 1.2 CUDA NVIDIA 推出的一种通用的并行计算平台和编程模型,它利用了 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎. 2. 编程模型 2.1 kernel 就是一个 C++ 函数,但与普通 C++ 函数不同的是:当 kernel 被调用时,它会在

C#图片处理常见方法性能比较

C#图片处理常见方法性能比较来自:http://www.cnblogs.com/sndnnlfhvk/archive/2012/02/27/2370643.html 在.NET编程中,由于GDI+的出现,使得对于图像的处理功能大大增强.在文通过一个简单黑白处理实例介绍在.NET中常见的图片处理方法和原理并比较各种方法的性能. 黑白处理原理:彩色图像处理成黑白效果通常有3种算法: (1).最大值法: 使每个像素点的 R, G, B 值等于原像素点的 RGB (颜色值) 中最大的一个: (2)

基于Simple Image Statistics（简单图像统计,SIS)的图像二值化算法。

这是个简单的算法,是全局二值算法的一种,算法执行速度快. 算法过程简单描述如下: 对于每一个像素,做如下处理 1.计算当前像素水平和垂直方向的梯度. (two gradients are calculated |I(x + 1, y) - I(x - 1, y)| and |I(x, y + 1) - I(x, y - 1)|); 2.取两个梯度的最大值作为权重.(weight is calculated as maximum of two gradients); 3.更新权重的和

PhotoShop算法原理解析系列 - 风格化---》查找边缘。

之所以不写系列文章一.系列文章二这样的标题,是因为我不知道我能坚持多久.我知道我对事情的表达能力和语言的丰富性方面的天赋不高.而一段代码需要我去用心的把他从基本原理-->初步实现-->优化速度等过程用文字的方式表述清楚,恐怕不是一件很容易的事情. 我所掌握的一些Photoshop中的算法,不能说百分之一百就是正确的,但是从执行的效果中,大的方向肯定是没有问题的. 目前,从别人的文章.开源的代码以及自己的思考中我掌握的PS的算法可能有近100个吧.如果时间容许.自身的耐心容许,我会将这些东西慢

RAW12的stride和width关系

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