使用 C# 对两张图像进行掩模（乘法）

• 下载 Masking_Exe - 6.96 KB
• 下载 Masking_Source_Code - 51.2 KB

引言

这是我的第二篇文章。在 Matlab 中，存在将一张图像遮罩到另一张图像上的功能，或者说可以将图像相乘。Photoshop 中也有相同的功能。使用 .Net 无法直接遮罩（乘以）图像，因此我想讨论代码实现。

目的

我从事图像处理，特别是图像分析工作。在图像处理中，需要以特定形状显示图像，这不仅用于显示，还用于分析。例如，仅分析图像的选定部分。选择可以使用圆形、椭圆形、矩形或多边形，这时我们需要使用黑白图像遮罩图像。本文档将帮助从事图像处理项目的开发人员。

Using the Code

任何人都可以下载代码，像使用插件一样使用 ImageProcessingLib 来遮罩图像并对图像执行膨胀操作。

此函数接受两个位图，一个作为背景，另一个作为前景，并返回两个图像的遮罩位图。GetPixel 和 SetPixel 函数存在一些缺点，因此我们决定使用指针。我们使用指针访问和修改像素值。下面的示例使用了 C# 中的“unsafe”块。在 unsafe 块内部，我们可以访问 C# 中的指针。结论是指针在 unsafe 块中的速度比 GetPixel 和 SetPixel 函数更快。

//
// This functon used to mask(multiply) two images bitmap.
//
public Bitmap MaskImagePtr(Bitmap SrcBitmap1, Bitmap SrcBitmap2, out string Message)
{
	int width;
	int height;

	Message = "";

	if (SrcBitmap1.Width < SrcBitmap2.Width)
		width = SrcBitmap1.Width;
	else
		width = SrcBitmap2.Width;

	if (SrcBitmap1.Height < SrcBitmap2.Height)
		height = SrcBitmap1.Height;
	else
		height = SrcBitmap2.Height;

	bitmap = new Bitmap(width, height);
	int clr1, clr2;

	try
	{
		BitmapData Src1Data = SrcBitmap1.LockBits(new Rectangle(0, 0, SrcBitmap1.Width, SrcBitmap1.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
		
		BitmapData Src2Data = SrcBitmap2.LockBits(new Rectangle(0, 0, SrcBitmap2.Width, SrcBitmap2.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
		
		BitmapData DestData = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height), ImageLockMode.WriteOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);

		unsafe
		{
			int xOffset = 3;

			for (int col = 0; col < bitmap.Height - 1; col++)
			{
				byte* Src1Ptr = (byte*)Src1Data.Scan0 + col * Src1Data.Stride;
				byte* Src2Ptr = (byte*)Src2Data.Scan0 + col * Src2Data.Stride;
				byte* DestPtr = (byte*)DestData.Scan0 + col * DestData.Stride;

				for (int row = 0; row < bitmap.Width - 1; row++)
				{
					clr1 = (Src1Ptr[row * xOffset] + Src1Ptr[row * xOffset + 1] + Src1Ptr[row * xOffset + 2]) / 3;
					clr2 = (Src2Ptr[row * xOffset] + Src2Ptr[row * xOffset + 1] + Src2Ptr[row * xOffset + 2]) / 3;

					clr1 *= clr2;

					if (clr1 == 0)
					{
						DestPtr[row * xOffset] = (byte)(0);
						DestPtr[row * xOffset + 1] = (byte)(0);
						DestPtr[row * xOffset + 2] = (byte)(0);
					}
					else
					{
						DestPtr[row * xOffset] = (byte)(Src2Ptr[row * xOffset]);
						DestPtr[row * xOffset + 1] = (byte)(Src2Ptr[row * xOffset + 1]);
						DestPtr[row * xOffset + 2] = (byte)(Src2Ptr[row * xOffset + 2]);
					}
				}
			}
		}

		bitmap.UnlockBits(DestData);
		SrcBitmap1.UnlockBits(Src1Data);
		SrcBitmap2.UnlockBits(Src2Data);

		SrcBitmap1.Dispose();
		SrcBitmap2.Dispose();
	}
	catch (Exception ex)
	{
		Message = ex.Message;
	}

	return bitmap;
}

在此函数中，我们首先计算 SrcBitmap1 和 SrcBitmap2 的最小宽度和高度。然后创建具有相同高度和宽度的新的目标位图。我们计算图像结构的起始和结束地址，认为它是一个一维线性数组。我们从起始地址到结束地址递增指针，并将两个图像的值相乘，如果乘积为零，则在目标指针中存储黑色值，否则在目标指针中存储第二个图像的像素值。xOffset 用于转到 24 位像素图像的下一行位。

以下是不同位图像的偏移量列表

• 8 位：1
• 16 位：2
• 24 位：3 和
• 32 位：4

关注点

在此项目中，还实现了膨胀算法（数学形态学运算）。还使用上下文菜单执行缩放操作。