講了一堆,看的頭暈,勉強看懂了,能不能好好表達自己的問題啊。廢話一堆,其實有個標題就好了。vb.net不再使用VarPtr來返回變量的地址了,其實是net不提倡使用指針和地址。
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net有了一個新的叫做托管的概念,建議了解一下,net里面的變量地址都是不確定的,生存周期也不確定,是由托管機制來管理內(nèi)存,程序員不必再糾結(jié)于內(nèi)存的管理而浪費精力。
解決方法:可以使用byref聲明為整型變量直接將變量地址傳過去就好,不用聲明為什么指針的。
或者可以試試下面這個:
GCHandle 類的 AddressOfPinnedHandle 方法可以提供類似的功能.
圖像的亮度值和灰度值是有區(qū)別的,區(qū)別為:圖象亮度是指畫面的明亮程度,單位是堪德拉每平米(cd/m2)或稱nits?;叶仁侵赴寻咨c黑色之間按對數(shù)關(guān)系分成若干級,其范圍一般從0到255,白色為255,黑色為0。
擴展資料:
灰度與亮度的關(guān)系:
轉(zhuǎn)換公式:
一、基礎(chǔ)
對于彩色轉(zhuǎn)灰度,有一個很著名的心理學(xué)公式:
Gray=R*0.299+G*0.587+B*0.114
二、整數(shù)算法
而實際應(yīng)用時,希望避免低速的浮點運算,所以需要整數(shù)算法。
注意到系數(shù)都是3位精度的沒有,我們可以將它們縮放1000倍來實現(xiàn)整數(shù)運算算法:
Gray=(R*299+G*587+B*114+500)/1000
RGB一般是8位精度,現(xiàn)在縮放1000倍,所以上面的運算是32位整型的運算。注意后面那個除法是整數(shù)除法,所以需要加上500來實現(xiàn)四舍五入。
就是由于該算法需要32位運算,所以該公式的另一個變種很流行:
Gray=(R*30+G*59+B*11+50)/100
但是,雖說上一個公式是32位整數(shù)運算,但是根據(jù)80x86體系的整數(shù)乘除指令的特點,是可以用16位整數(shù)乘除指令來運算的。
三、整數(shù)移位算法
上面的整數(shù)算法已經(jīng)很快了,但是有一點仍制約速度,就是最后的那個除法。移位比除法快多了,所以可以將系數(shù)縮放成2的整數(shù)冪。
習(xí)慣上使用16位精度,2的16次冪是65536,所以這樣計算系數(shù):
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
四舍五入會有較大的誤差,應(yīng)該將以前的計算結(jié)果的誤差一起計算進去,舍入方式是去尾法:
寫成表達式是:
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) 16
2至20位精度的系數(shù):
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
觀察上面的式子,這些精度實際上是一樣的:3與4、7與8、10與11、13與14、19與20,所以16位運算下最好的計算公式是使用7位精度,比先前那個系數(shù)縮放100倍的精度高,而且速度快:
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) 7
其實最有意思的還是那個2位精度的,完全可以移位優(yōu)化:
Gray = (R + (WORD)G1 + B) 2
由于誤差很大,所以做圖像處理絕不用該公式(最常用的是16位精度)。但對于游戲編程
,場景經(jīng)常變化,用戶一般不可能觀察到顏色的細微差別,所以最常用的是2位精度。
參考資料:
百度百科——灰度值
百度百科——圖像亮度
不要分
灰度圖像的像素的取值范圍為
0-255,0代表黑,255代表最亮,中間值是不同的亮度
圖像二值化,就是通過某個判斷標準,將灰度圖像變成只有兩個值的圖像,即圖像值不是0,就是255
閾值,就是這個判斷標準,比如,如果閾值取100,那么圖像灰度小于等于100的像素,都變成0
圖像灰度大于100的,都變成255
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