Aladdin软件怎样改变数据读取的任意从68位数至159位数怎样读取?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-30 07:43 标签： 从68位数至159位数怎样读取?

转载原文（有删改）： 

最近在研究C++读取*.bmp文件，感谢作者的无私奉献 O(∩_∩)O

      要识别图像中的字符，首先要会处理图像，把图像的信息读出来。这就必须先了解图像的结构，存储方式。清华大学出版的一本《数字图像处理编程入门》给了我不少帮助。第一章的Windows位图和调色板让我对bmp图像有了基本了解。对于彩色图，可以用RGB模型来表示。基本上所有颜色都可以用这三种颜色的组合来形成。但实际上也有一些差别，小于24位图都利用到了调色板，也就是一张R、G、B表，主要是为了节省存储空间。bmp文件结构如下：

第一部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，是一个结构，其定义如下：

这个结构的长度是固定的，为14个字节(WORD为无符号16位整数，DWORD为无符号32位整数)，各个域的说明如下：

指定文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM”，也就是说所有.bmp文件的头两个字节都是“BM”。

指定文件大小，包括这14个字节。

为从文件头到实际的位图数据的偏移字节数，即图1.3中前三个部分的长度之和。

第二部分为位图信息头BITMAPINFOHEADER，也是一个结构，其定义如下：

这个结构的长度是固定的，为40个字节(LONG为32位整数)，各个域的说明如下：

指定这个结构的长度，为40。

指定图象的宽度，单位是象素。

指定图象的高度，单位是象素。

指定表示颜色时要用到的位数，常用的值为1(黑白二色图), 4(16色图), 8(256色), 24(真彩色图)(新的.bmp格式支持32位色，这里就不做讨论了)。

指定位图是否压缩，有效的值为BI_RGB，BI_RLE8，BI_RLE4，BI_BITFIELDS(都是一些Windows定义好的常量)。要说明的是，Windows位图可以采用RLE4，和RLE8的压缩格式，但用的不多。我们今后所讨论的只有第一种不压缩的情况，即biCompression为BI_RGB的情况。

指定实际的位图数据占用的字节数，其实也可以从以下的公式中计算出来：

指定目标设备的水平分辨率，单位是每米的象素个数，关于分辨率的概念，我们将在第4章详细介绍。

指定目标设备的垂直分辨率，单位同上。

指定本图象实际用到的颜色数，如果该值为零，则用到的颜色数为2biBitCount。

指定本图象中重要的颜色数，如果该值为零，则认为所有的颜色都是重要的。

第三部分为调色板Palette，当然，这里是对那些需要调色板的位图文件而言的。有些位图，如真彩色图，前面已经讲过，是不需要调色板的，BITMAPINFOHEADER后直接是位图数据。

调色板实际上是一个数组，共有biClrUsed个元素(如果该值为零，则有2biBitCount个元素)。数组中每个元素的类型是一个RGBQUAD结构，占4个字节，其定义如下：

第四部分就是实际的图象数据了。对于用到调色板的位图，图象数据就是该象素颜在调色板中的索引值。对于真彩色图，图象数据就是实际的R、G、B值。下面针对2色、16色、256色位图和真彩色位图分别介绍。

对于2色位图，用1位就可以表示该象素的颜色(一般0表示黑，1表示白)，所以一个字节可以表示8个象素。

对于16色位图，用4位可以表示一个象素的颜色，所以一个字节可以表示2个象素。

对于256色位图，一个字节刚好可以表示1个象素。

对于真彩色图，三个字节才能表示1个象素，哇，好费空间呀！没办法，谁叫你想让图的颜色显得更亮丽呢，有得必有失嘛。

(1)    每一行的字节数必须是4的整倍数，如果不是，则需要补齐。这在前面介绍biSizeImage时已经提到了。

(2)    一般来说，.bMP文件的数据从下到上，从左到右的。也就是说，从文件中最先读到的是图象最下面一行的左边第一个象素，然后是左边第二个象素……接下来是倒数第二行左边第一个象素，左边第二个象素……依次类推 ，最后得到的是最上面一行的最右一个象素。

 当了解了这些后，就可以将图片灰度化，编程黑白二色图片。再读出bmp文件的像素信息，可以将其存储在一个一维数组里面，其他的信息还有宽度和高度。以后处理图片就是直接对这个数组进行处理。接下来是进行去噪处理。一些图片常常有噪点，对识别效果造成影响，所以必须进行去噪。去噪方法很多。我的做法是对一个像素点作如下处理：取它和周围8个点共9个点的像素的平均值，效果还可以。

      接下来的操作我都是参考的一篇哈尔滨工业大学工学硕士学位论文，上面的思路很清晰，感觉很不错。首先是归一化，即将图片编程32*32大小的图片。

      另一种方法是非线性归一化，但是上面的求质心和散度公式看不清楚，而且没有告诉怎么用质心和散度去实现归一化。所以我就采用了线性归一化。效果比非线性归一化要差一些。

 网格特征就是将32*32的图片分成4*4共16块，每个方块64个小方块。求黑色像素的个数就行了。穿越特征包括水平穿越特征和垂直穿越特征。水平穿越特征即把图片按行分成8行，每行4小行。计算每一行由白色像素到黑色像素的变化次数即可。即得到前8维水平穿越特征t1,t2,..,t8。后8维水平穿越特征利用公式求解。Pi=ti/[(t1+t2+..+t8)*10+0.5]。垂直穿越特征则类似。

      16维网格特征、16维水平穿越特征和16维垂直穿越特征合起来总共48维特征。还可以求加权特征，形成64维特征。

      最后是模板匹配。根据相应特征值的差值的平方和进行匹配。

这个问题从高中就开始疑惑，计算机究竟是如何理解人类思维，如何进行计算？我很想知道最最基本的工作原理，但是大学里好多课程，数字逻辑，计算机组成原理，只是从不同层次上解释了计算机的工作原理，很可惜的是，我并没有把知识穿起来。看了很多人的回答，大家也只是解释了一部分问题，没有完整的把计算机整个的抽象层次说清楚。在大学里我看到了 Charles Petzold的《编码 隐匿在计算机软硬件背后的语言》，这部永不退色的计算机经典著作，为了讲明白了这件事儿，今天我决定用自己简略的话，回顾一下作者写作的思路，用我的理解为大家讲述计算机的工作原理。希望我能够完成。

今天的计算机已经变得相当复杂，是有史以来人类创造的最复杂最精密的仪器，没有之一，是二十世纪技术领域的“登峰造极之作”，计算机与生俱来的层次化体系结构，掩盖了技术背后最本质的东西，现在已经很少有人去关心计算机最本质的工作原理，我希望能剖析计算机一层层‘“抽象”面纱，展现最本质的“计算”过程。基本的知识基础是高中物理，高中数学。

下面回到高中课堂，我依稀记得在电磁学那一部分，讲到了电磁继电器，当时老师说，继电器是很重要的发明，我打开物理课本，“什么破东西嘛”，太简单了，那时候觉得像继电器这样的发明没什么用。高中数学中也讲到，布尔代数，简单老说就是，与、或、非，而且教科书上说，布尔代数意义重大云云。下面问题来了，我只用继电器能不是实现简单的计算器？注意是“计算器”，而不是计算机，答案是肯定的，来，那就看看，如何用继电器打造出一个”计算器“，进而打造出一台”计算机“

终于在春节到来之前写完了，算是圆了自己的一份小小的心愿。

写的不好，欢迎大家批评改正。

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