简介stb_image
stb_image 是一个非常轻量级的、单文件的图像加载库,用于加载和解码多种图像格式(如BMP、JPEG、PNG、GIF等)的图像数据。它由Sean T. Barrett开发,并以公共领域(Public Domain)许可发布,因此可以自由地用于商业和非商业项目
stb_image 提供了简单易用的接口,使得在应用程序中加载图像变得非常方便。只需包含单个头文件stb_image.h,就可以使用其中的函数来加载图像文件并返回解码后的像素数据
主要特点和功能包括:
支持多种常见的图像格式:stb_image 支持加载和解码常见的图像格式,包括 BMP、JPEG、PNG、GIF、HDR、TGA等。这使得开发者可以方便地加载各种格式的图像数据。
简单易用的接口:stb_image 提供了简洁而易用的函数接口,如 stbi_load 用于加载图像文件,stbi_image_free用于释放图像数据内存等。
支持透明通道:对于支持透明通道的图像格式(如PNG),stb_image 可以正确解码并返回带有透明度信息的像素数据。
轻量级、单文件:stb_image是一个非常轻量级的库,整个功能被包含在一个单独的头文件中,因此非常容易集成到项目中,无需复杂的配置和依赖。
下载:
git clone https://github.com/nothings/stb.git
git clone https://github.com/nothings/stb.git
我们下载得到的目录:
实际需要移植到我们工程里面的:
接口学习
stbi_load
stbi_load 函数从指定的文件加载图像数据,并返回一个指向图像数据的指针
STBIDEF stbi_uc *stbi_load(char const *filename, int *x, int *y, int *comp, int req_comp)
{FILE *f = stbi__fopen(filename, "rb");unsigned char *result;if (!f) return stbi__errpuc("can't fopen", "Unable to open file");result = stbi_load_from_file(f,x,y,comp,req_comp);fclose(f);return result;
}
filename:要加载的图像文件的路径和名称。
x:用于存储加载图像的宽度(以像素为单位)的指针变量。
y:用于存储加载图像的高度(以像素为单位)的指针变量。
comp:用于存储加载图像的颜色通道数(例如,RGB 图像为 3)的指针变量。
req_comp:请求加载图像的颜色通道数,可以指定为期望的通道数,或者使用特定的值 0,表示保持原始通道数。
函数内容:
使用 stbi__fopen 函数以二进制只读模式打开指定的图像文件。
检查文件是否成功打开,如果打开失败,则返回错误信息。
调用 stbi_load_from_file 函数,从打开的文件中读取图像数据,并将结果保存在 result 变量中。
关闭打开的文件。
返回图像数据的指针(如果加载成功)或错误信息的指针(如果加载失败)
stbir_resize
stbir_resize 函数将输入图像调整大小,并将结果存储在输出图像中
STBIRDEF int stbir_resize( const void *input_pixels , int input_w , int input_h , int input_stride_in_bytes,void *output_pixels, int output_w, int output_h, int output_stride_in_bytes,stbir_datatype datatype,int num_channels, int alpha_channel, int flags,stbir_edge edge_mode_horizontal, stbir_edge edge_mode_vertical,stbir_filter filter_horizontal, stbir_filter filter_vertical,stbir_colorspace space, void *alloc_context)
{return stbir__resize_arbitrary(alloc_context, input_pixels, input_w, input_h, input_stride_in_bytes,output_pixels, output_w, output_h, output_stride_in_bytes,0,0,1,1,NULL,num_channels,alpha_channel,flags, datatype, filter_horizontal, filter_vertical,edge_mode_horizontal, edge_mode_vertical, space);
}
input_pixels:指向输入图像数据的指针。
input_w:输入图像的宽度(以像素为单位)。
input_h:输入图像的高度(以像素为单位)。
input_stride_in_bytes:输入图像每行的字节步长(即每行像素数据占用的字节数)。
output_pixels:指向输出图像数据的指针。
output_w:输出图像的目标宽度(以像素为单位)。
output_h:输出图像的目标高度(以像素为单位)。
output_stride_in_bytes:输出图像每行的字节步长。
datatype:输入和输出图像的数据类型(例如,STBIR_TYPE_UINT8 表示无符号 8 位整数)。
num_channels:输入和输出图像的通道数。
alpha_channel:指定图像的 Alpha 通道索引(如果存在)。
flags:附加的处理标志。
edge_mode_horizontal 和 edge_mode_vertical:指定水平和垂直边缘处理模式。
filter_horizontal 和 filter_vertical:指定水平和垂直缩放时使用的滤波器类型。
space:指定输入和输出图像的颜色空间。
函数执行的步骤如下:
调用 stbir__resize_arbitrary 函数,提供了与输入图像和输出图像相关的参数,以及其他参数的默认值。
stbir__resize_arbitrary 函数将根据提供的参数执行图像的调整大小操作,并将结果存储在输出图像中。
返回调整大小操作的结果,即返回值表示操作是否成功
stbi_write_png
stbi_write_png 函数将图像数据保存为 PNG 格式,并写入到指定的文件中
STBIWDEF int stbi_write_png(char const *filename, int x, int y, int comp, const void *data, int stride_bytes)
{FILE *f;int len;unsigned char *png = stbi_write_png_to_mem((const unsigned char *) data, stride_bytes, x, y, comp, &len);if (png == NULL) return 0;f = stbiw__fopen(filename, "wb");if (!f) { STBIW_FREE(png); return 0; }fwrite(png, 1, len, f);fclose(f);STBIW_FREE(png);return 1;
}
filename:指定要保存的 PNG 文件的文件名。
x:图像的宽度(以像素为单位)。
y:图像的高度(以像素为单位)。
comp:图像的通道数。
data:指向图像数据的指针。
stride_bytes:图像每行的字节步长(即每行像素数据占用的字节数)
调用 stbi_write_png_to_mem 函数,将图像数据编码为 PNG 格式的内存块,并返回指向该内存块的指针。
检查返回的 PNG 内存块是否为 NULL,如果是则表示编码过程出错,返回 0 表示保存失败。
打开指定的文件以进行写入操作。
将 PNG 内存块的数据写入文件。
关闭文件。
释放 PNG 内存块的内存。
返回 1 表示保存成功。
将png图片缩小demo
#include <iostream>
#define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image.h"
#define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image_write.h"
#define STB_IMAGE_RESIZE_IMPLEMENTATION
#include "stb_image_resize.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string>
#include <vector>using namespace std;int test_xiao()
{std::cout << "Hello, STB_Image" << std::endl;string inputPath = "./001.png";int iw, ih, n;// 加载图片获取宽、高、颜色通道信息unsigned char *idata = stbi_load(inputPath.c_str(), &iw, &ih, &n, 0);int ow = iw / 2;int oh = ih / 2;auto *odata = (unsigned char *)malloc(ow * oh * n);// 改变图片尺寸stbir_resize(idata, iw, ih, 0, odata, ow, oh, 0, STBIR_TYPE_UINT8, n, STBIR_ALPHA_CHANNEL_NONE, 0,STBIR_EDGE_CLAMP, STBIR_EDGE_CLAMP,STBIR_FILTER_BOX, STBIR_FILTER_BOX,STBIR_COLORSPACE_SRGB, nullptr);string outputPath = "./output.png";// 写入图片stbi_write_png(outputPath.c_str(), ow, oh, n, odata, 0);stbi_image_free(idata);stbi_image_free(odata);std::cout << "Voer, STB_Image" << std::endl;return 0;
}
图像基本知识学习
comp
comp:用于存储加载图像的颜色通道数(例如,RGB 图像为 3)的指针变量。 还有其他数字有不同的表示吗?
当加载的图像是 RGB 格式时,comp 将被设置为 3,表示有红色、绿色和蓝色三个通道。 当加载的图像是 RGBA 格式时,comp
将被设置为 4,表示有红色、绿色、蓝色和 Alpha 通道。
YUV420
YUV420是一种颜色编码格式,常用于存储和传输图像数据。它将图像的亮度(Y)和色度(U、V)分开存储,以实现数据压缩和降低存储/传输带宽的效果
YUV420的"420"指的是在水平和垂直方向上对色度(U、V)进行了抽样,即将色度通道的分辨率降低为亮度通道的四分之一。具体而言,对于每4个亮度像素,只有一个色度(U、V)样本被保留,这样可以大大减少存储和传输所需的数据量
RGB 数据存储格式
RGB24(RGB888):每个像素使用24位(3字节)存储,按照顺序存储红色、绿色和蓝色通道的像素值,每个通道占用8位。
RGB32(ARGB8888):每个像素使用32位(4字节)存储,按照顺序存储Alpha通道、红色通道、绿色通道和蓝色通道的像素值,每个通道占用8位。
RGB565:每个像素使用16位(2字节)存储,按照顺序存储红色、绿色和蓝色通道的像素值,其中红色通道占用5位,绿色通道占用6位,蓝色通道占用5位。
RGB444:每个像素使用12位(2字节)存储,按照顺序存储红色、绿色和蓝色通道的像素值,其中每个通道占用4位。
RGBA 数据格式
RGBA数据格式是一种将图像的红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)和Alpha(A)通道的像素值以一定顺序存储的方法。与RGB数据格式相比,RGBA数据格式额外包含了Alpha通道,用于表示像素的透明度。
常见的RGBA数据存储格式包括:
RGBA32(ARGB8888):每个像素使用32位(4字节)存储,按照顺序存储Alpha通道、红色通道、绿色通道和蓝色通道的像素值,每个通道占用8位。
RGBA16(ARGB1555):每个像素使用16位(2字节)存储,按照顺序存储Alpha通道、红色通道、绿色通道和蓝色通道的像素值,其中Alpha通道占用1位,而红色、绿色和蓝色通道各占用5位。
RGBA4444:每个像素使用16位(2字节)存储,按照顺序存储Alpha通道、红色通道、绿色通道和蓝色通道的像素值,每个通道占用4位。
RGBA转YUV420 原理
颜色空间转换:首先将RGBA图像中的每个像素的颜色值转换为YUV颜色空间。这可以通过以下公式进行计算:
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
U = (B - Y) * 0.565
V = (R - Y) * 0.713
这些公式将RGB颜色值转换为YUV颜色值,其中Y表示亮度,U和V表示色度。
采样:YUV420是一种色度子采样格式,意味着色度分量的采样率较低。具体来说,对于每个4x4的像素块,只有一个U和一个V值,而Y值则对应每个像素。
重排列:将Y、U和V分量的数据进行重排列,以满足YUV420的存储格式要求。对于每个4x4的像素块,先按照从左到右、从上到下的顺序排列Y值,然后按照从左到右、从上到下的顺序排列U和V值。这样可以保证Y、U和V分量的数据在存储时是连续的。
填充:由于YUV420是按照宏块(通常是16x16像素)为单位进行处理的,因此如果图像的宽度或高度不是宏块的倍数,就需要进行填充操作。填充通常是在图像边缘添加额外的像素值,使得宽度和高度能够被宏块大小整除。
RGB转YUV420 原理
颜色空间转换:首先,将RGB颜色空间的每个像素的颜色值转换为YUV颜色空间。这可以通过以下公式进行计算:
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
U = (B - Y) * 0.564 + 128
V = (R - Y) * 0.713 + 128
这些公式将RGB颜色值转换为YUV颜色值,其中Y表示亮度,U和V表示色度。
采样和下采样:YUV420是一种色度子采样格式,意味着色度分量的采样率较低。对于每个4x4像素块,只有一个U值和一个V值,而Y值对应每个像素。
数据重排列:按照特定的规则,将Y、U和V分量的数据进行重排列以适应YUV420的存储格式要求。通常,对于每个4x4像素块,先将Y值按从左到右、从上到下的顺序排列,然后将U和V值按照特定的规则进行排列,以确保它们在存储时是连续的。
图像填充:由于YUV420是以宏块(通常是16x16像素)为单位进行处理的,因此如果图像的宽度或高度不是宏块的倍数,就需要进行填充操作。填充通常是在图像边缘添加额外的像素值,使得宽度和高度能够被宏块大小整除。
为什么RGB图像转换为YUV420格式
人类视觉特性:YUV420格式利用了人类视觉对亮度和色度的感知不均衡性。人眼对亮度的感知更为敏锐,而对色度的感知相对较弱。因此,在视频编码和传输中,将亮度和色度分开处理可以实现更高的压缩率,同时保持较好的视觉质量。
压缩效率:YUV420是一种色度子采样的格式,相对于RGB格式,它在色度分量上进行了下采样。在YUV420中,亮度分量(Y)的分辨率与原始图像相同,而色度分量(U和V)的分辨率较低。这种子采样可以大大减少数据量,从而实现更高的压缩效率。对于图像和视频的存储和传输,尤其是在带宽和存储资源有限的情况下,YUV420格式具有更高的效率。
兼容性:YUV420格式在广泛的视频编码和传输标准中被广泛使用,如H.264、H.265等。这些标准通常使用YUV420作为默认的输入格式,因此将RGB图像转换为YUV420可以方便地与这些标准进行集成和处理。
总结就是:更好的视觉效果,压缩后减少数据量,使用的场景更多
BMP图像
BMP(Bitmap)图像是一种常见的无损图像文件格式,它以像素阵列的形式存储图像数据。BMP图像最初由微软开发,是Windows操作系统中广泛使用的一种图像格式。以下是BMP图像的一些特点
无压缩格式:BMP图像使用无压缩的格式存储图像数据,即每个像素的颜色值都被直接存储,没有经过压缩算法的处理。这使得BMP图像保留了原始图像的每个像素的精确信息,不会有数据丢失。
色彩深度:BMP图像支持不同的色彩深度,包括1位、4位、8位、16位、24位和32位。其中,24位和32位的BMP图像是最常见的,它们分别使用RGB(红绿蓝)和RGBA(红绿蓝透明度)颜色模型来表示图像的每个像素。
文件结构:BMP图像文件由文件头和图像数据组成。文件头包含了一些元数据信息,如文件类型、文件大小、图像偏移等。图像数据部分存储了每个像素的颜色值。
支持透明通道:BMP图像可以支持透明通道,即RGBA格式的图像可以包含透明度信息,使得图像中的某些像素可以是部分透明的。
平台兼容性:BMP图像在多个平台上都有良好的兼容性,可以在Windows、Linux、Mac等操作系统上进行读取和显示
练习
RGBA转YUV420 YUV420转换为BMP图像
// YUV420转换为BMP图像
void yuv420_to_bmp_RGBA(uchar* yuv_data, int width, int height, const char* output_filename)
{int bmp_size = width * height * 3;uchar* bmp_data = (uchar*)malloc(bmp_size);int i, j;int bmp_idx = 0;int yuv_idx = 0;// Y分量for (i = 0; i < height; i++) {for (j = 0; j < width; j++) {bmp_data[bmp_idx++] = yuv_data[yuv_idx++];}}// U、V分量int uv_width = width / 2;int uv_height = height / 2;int uv_size = uv_width * uv_height;for (i = 0; i < uv_size; i++) {bmp_data[bmp_idx++] = yuv_data[yuv_idx++]; // Ubmp_data[bmp_idx++] = yuv_data[yuv_idx++]; // V}// 写入BMP文件FILE* bmp_file = fopen(output_filename, "wb");if (bmp_file == NULL) {printf("Failed to open BMP file for writing\n");return;}// BMP文件头int file_size = bmp_size + 54; // BMP文件大小uchar bmp_header[54] = {'B', 'M', // 文件类型file_size & 0xFF, (file_size >> 8) & 0xFF, (file_size >> 16) & 0xFF, (file_size >> 24) & 0xFF, // 文件大小0, 0, 0, 0, // 保留54, 0, 0, 0, // 数据偏移量40, 0, 0, 0, // BITMAPINFOHEADER大小width & 0xFF, (width >> 8) & 0xFF, (width >> 16) & 0xFF, (width >> 24) & 0xFF, // 宽度height & 0xFF, (height >> 8) & 0xFF, (height >> 16) & 0xFF, (height >> 24) & 0xFF, // 高度1, 0, // 颜色平面数24, 0, // 位深度0, 0, 0, 0, // 无压缩0, 0, 0, 0, // 图像大小(可设置为0)0, 0, 0, 0, // 水平分辨率(可设置为0)0, 0, 0, 0, // 垂直分辨率(可设置为0)0, 0, 0, 0, // 调色板颜色数(可设置为0)0, 0, 0, 0 // 重要颜色数(可设置为0)};fwrite(bmp_header, sizeof(uchar), 54, bmp_file);fwrite(bmp_data, sizeof(uchar), bmp_size, bmp_file);fclose(bmp_file);free(bmp_data);printf("BMP image saved to %s\n", output_filename);
}int IPG_YUV420_BMP_RGBA()
{const char* input_filename = "./002.jpg";const char* output_filename = "./002outputRGBA.bmp";int width, height, channels;uchar* image_data = stbi_load(input_filename, &width, &height, &channels, 0);if (image_data == NULL) {printf("Failed to load image: %s\n", input_filename);return 1;}if (channels != 4) {printf("Invalid image format: must be RGBA\n");stbi_image_free(image_data);return 1;}// 分配YUV420数据内存int yuv_size = width * height * 3 / 2;uchar* yuv_data = (uchar*)malloc(yuv_size);// RGBA转YUV420int i, j;int rgba_idx = 0;int y_idx = 0;int uv_idx = width * height;for (i = 0; i < height; i++) {for (j = 0; j < width; j++) {uchar r = image_data[rgba_idx++];uchar g = image_data[rgba_idx++];uchar b = image_data[rgba_idx++];uchar a = image_data[rgba_idx++];uchar y = (uchar)(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);uchar u = (uchar)(-0.14713 * r - 0.28886 * g + 0.436 * b + 128);uchar v = (uchar)(0.615 * r - 0.51499 * g - 0.10001 * b + 128);yuv_data[y_idx++] = y;// 每隔一行和一列采样U、V分量if (i % 2 == 0 && j % 2 == 0) {yuv_data[uv_idx++] = u;yuv_data[uv_idx++] = v;}}}// 将YUV420转换为BMP图像yuv420_to_bmp_RGBA(yuv_data, width, height, output_filename);stbi_image_free(image_data);free(yuv_data);return 0;
}
RGB 转YUV420 YUV420转换为BMP图像
```c
typedef unsigned char uchar;// YUV420转换为BMP图像
void yuv420_to_bmp(uchar *yuv_data, int width, int height, const char *output_filename)
{int bmp_size = width * height * 3;uchar *bmp_data = (uchar *)malloc(bmp_size);int i, j;int bmp_idx = 0;int yuv_idx = 0;// Y分量for (i = 0; i < height; i++){for (j = 0; j < width; j++){bmp_data[bmp_idx++] = yuv_data[yuv_idx++];}}// U、V分量int uv_width = width / 2;int uv_height = height / 2;int uv_size = uv_width * uv_height;for (i = 0; i < uv_size; i++){bmp_data[bmp_idx++] = yuv_data[yuv_idx++]; // Ubmp_data[bmp_idx++] = yuv_data[yuv_idx++]; // V}// 写入BMP文件FILE *bmp_file = fopen(output_filename, "wb");if (bmp_file == NULL){printf("Failed to open BMP file for writing\n");return;}// BMP文件头int file_size = bmp_size + 54; // BMP文件大小uchar bmp_header[54] = {'B', 'M', // 文件类型file_size & 0xFF, (file_size >> 8) & 0xFF, (file_size >> 16) & 0xFF, (file_size >> 24) & 0xFF, // 文件大小0, 0, 0, 0, // 保留54, 0, 0, 0, // 数据偏移量40, 0, 0, 0, // BITMAPINFOHEADER大小width & 0xFF, (width >> 8) & 0xFF, (width >> 16) & 0xFF, (width >> 24) & 0xFF, // 宽度height & 0xFF, (height >> 8) & 0xFF, (height >> 16) & 0xFF, (height >> 24) & 0xFF, // 高度1, 0, // 颜色平面数24, 0, // 位深度0, 0, 0, 0, // 无压缩0, 0, 0, 0, // 图像大小(可设置为0)0, 0, 0, 0, // 水平分辨率(可设置为0)0, 0, 0, 0, // 垂直分辨率(可设置为0)0, 0, 0, 0, // 调色板颜色数(可设置为0)0, 0, 0, 0 // 重要颜色数(可设置为0)};fwrite(bmp_header, sizeof(uchar), 54, bmp_file);fwrite(bmp_data, sizeof(uchar), bmp_size, bmp_file);fclose(bmp_file);free(bmp_data);printf("BMP image saved to %s\n", output_filename);
}
/*
基于stbimg开源库实现jpg解码为YUV420,YUV420转换为BMP图片工程
*/
int IPG_YUV420_BMP()
{const char *input_filename = "./002.jpg";const char *output_filename = "./002output.bmp";int width, height, channels;uchar *image_data = stbi_load(input_filename, &width, &height, &channels, 0);if (image_data == NULL){printf("Failed to load image: %s\n", input_filename);return 1;}// return 0;printf("%s %d channels = %d\n", __func__, __LINE__, channels);if (channels != 3){printf("Invalid image format: must be RGB\n");stbi_image_free(image_data);return 1;}// 分配YUV420数据内存int yuv_size = width * height * 3 / 2;uchar *yuv_data = (uchar *)malloc(yuv_size);// RGB转YUV420int i, j;int rgb_idx = 0;int y_idx = 0;int uv_idx = width * height;for (i = 0; i < height; i++){for (j = 0; j < width; j++){uchar r = image_data[rgb_idx++];uchar g = image_data[rgb_idx++];uchar b = image_data[rgb_idx++];uchar y = (uchar)(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);uchar u = (uchar)(-0.14713 * r - 0.28886 * g + 0.436 * b + 128);uchar v = (uchar)(0.615 * r - 0.51499 * g - 0.10001 * b + 128);yuv_data[y_idx++] = y;// 每隔一行和一列采样U、V分量if (i % 2 == 0 && j % 2 == 0){yuv_data[uv_idx++] = u;yuv_data[uv_idx++] = v;}}}// 将YUV420转换为BMP图像yuv420_to_bmp(yuv_data, width, height, output_filename);stbi_image_free(image_data);free(yuv_data);return 0;
}
参考:
[https://mp.weixin.qq.com/s/Mh_cLQeRy5J5AufeaGaOmA](https://mp.weixin.qq.com/s/Mh_cLQeRy5J5AufeaGaOmA)
[https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/115149370](https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/115149370)注意:如果代码运行有问题,慢慢检查,仔细看一下错误是什么!