在C++中保存float*图像

Save float * images in C++

本文关键字：图像 float 保存 C++      更新时间：2023-10-16

我想了解如何保存float:类型的图像

float * image;

以这种方式分配：

int size = width * height;
image = (float *)malloc(size * sizeof(float));

我尝试使用CImg库，但不直接接受float。事实上，我只使用它来捕捉浮动图像，因为我只需要浮动图像。

CImg<float> image("image.jpg");
int width = image.width(); 
int height = image.height();
int size = width*height
float * image = image.data();

如何将此图片从可读的.jpg或.bmp保存到float。我想打开一个写缓冲区，但没有保存任何东西，我无法从文件中读取！

好吧，你需要的首先是意识到你要做什么。您正在创建一个指向浮动数组的指针

image=(float *)malloc(size* sizeof(float));

然后你在做

float * image =image.data();

这是对image的双重使用，这将导致编译器错误，如果可以的话，这也是一件坏事。

现在，您应该在这里阅读CImg，并看到Data()返回一个指向图像第一个像素的指针。

既然我们已经建立了所有这些，让我们来看看解决方案：如果您想将浮点数组保存到文件中，请使用以下示例

#include <fstream.h>
void saveArray(float* array, int length);
int main()
{
    float image[] = { 15.25, 15.2516, 84.168, 84356};
    saveArray(floatArray, sizeof(image)/ sizeof(image[0]));
    return 0;
}
void saveArray(float* array, int length)
{
    ofstream output("output.txt");
    for(int i=0;i<length;i++)
    {
        output<<array[i]<<endl;
    }
}

由于JPEG图像格式只支持8位颜色分量（实际上标准允许12位，但我还没有看到它的实现），因此无法使用JPEG实现这一点。

您可以使用.bmp文件执行此操作。请参阅我对一个问题的回答，以及使用OpenCV库进行此操作的可能方法。对于其他一些库，使用.bmp文件可能很容易，因为OpenCV假设8位颜色通道，尽管正如我所知，.bmp格式并没有规定这一点。

你需要压缩吗？如果不只是写一个二进制文件，或者以yml格式存储文件，等等

如果您需要压缩，OpenEXR将是您的选择。Image Magick可能是最适合您的实现方式，因为它与CImg集成良好。由于CImg本机不支持.jpg，我怀疑您可能已经拥有Image Magick。

我可以从您的代码中看到，您只使用了32位浮点灰度（没有R、G、B，只有I）以下是我的建议：

  1. 辐射RGBE（.hdr）对R、G、B和1x8位指数使用3x8位尾数，这只会给你16位的精度。但是，如果您也使用R、G、B而不是用于模拟目的，则这种格式对您来说是不可行的。（因为所有通道的指数都是一样的，所以你的精度很低）

  2. 任何HDR格式都不是本机格式，因此您需要安装查看器，并且必须为源代码或使用libs 编写读/写函数

  3. 非HDR格式（bmp、jpg、tga、png、pcx…）如果你只使用灰度，这是最好的解决方案。这些格式通常为每个通道8位，因此您可以将24-32位用于单个强度。此外，您还可以在大多数操作系统上以本机方式查看/编辑这些图像。有两种方法可以做到这一点。

    • 对于32位图像，您可以简单地将float复制到color=（（DWORD*）（&col））[0]；其中col是您的浮点像素。这是最简单的，没有精度损失，但如果您查看图像，它将不美观：），因为浮点值的存储方式与整数类型不同。

    • 调色板的使用。创建从像素颜色的最小值到最大值的调色板（保存的颜色越多，精度越高）。然后将整个图像绑定到此值。在此之后，将float值转换为调色板中的索引并将其存储（保存），并从调色板中的颜色反向获取float（加载），以这种方式可以查看图片，类似于热图像。。。从浮点值到索引/RGB颜色的转换可以线性地（精度很低）或非线性地（通过exp、log函数或任何你想要的非线性）完成。在最好的情况下，如果你使用24位像素，并且有所有2^24颜色的比例调色板，并且你使用非线性转换，那么你只会失去25%的精度（如果你真的使用浮动的整个动态范围，如果不比损失更小，甚至降到零）

缩放技巧：

  • 看看光谱颜色，它是一个很好的色阶（有很多简单的源代码可以用谷歌创建），你也可以使用任何颜色梯度模式。

  • 非线性函数应该在需要保持精度的浮动范围（大多数像素所在的范围）上变化较小，在精度不重要的地方变化较大（+/-NaN）。我通常使用exp、ln或tan，但你们必须将它们缩放到你们的调色板范围内。

BMP文件格式非常简单：https://en.m.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format

读取标题以确定高度、宽度、bpp和数据起始索引。然后，通过将像素通道值强制转换为float（从标头中指定的索引开始），跨越宽度，开始填充float数组。当到达指定宽度的模块时，转到数组中的下一行。

JPG解码更为复杂。我建议你不要试图自己做这件事。

如果您想保存浮点值，您需要使用支持它们的格式，而不是JPEG和BMP。最有可能的选择是：

  • TIFF-需要一个库来编写

  • FITS-主要用于天文学数据，写并不太难

  • PFM（Portable Float Format，可移植浮点格式），它是一种最小公分母格式，与NetPBM格式相同，在此进行描述。

好消息是CImg支持开箱即用的PFM，不需要额外的库。所以你的问题的答案很简单：

#include "CImg.h"
using namespace cimg_library;
int main() {
   CImg<float> image("image.png");
   image.normalize(0.0,1.0);
   image.save_pfm("result.pfm");
}

如果您想稍后查看您的图像，ImageMagick了解以上所有格式，并可以将其中任何格式转换为其他格式：

convert result.pfm image.jpg       # convert PFM to JPG
convert result.pfm image.png       # convert PFM to PNG
convert result.tif image.bmp       # convert TIF to BMP

关键词：CImg、C++、C、浮点、浮点、图像、图像处理、另存为浮点、实数、另存为实数、32位、PFM、可移植浮点映射

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