Рассылка закрыта
При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Программирование в Delphi" на которую и рекомендуем вам подписаться.
Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.
СообЧА. Программирование на Delphi
|
Как рисовать прямо на экране?
Procedure DrawOnScreen;
Var DC:HDC;
DesktopCanvas:TCanvas;
begin
DC:=GetDC(0); //
получили DC экрана
try
DesktopCanvas:=TCanvas.Create;
DesktopCanvas.Handle:=DC;
здесь само рисование
finally
ReleaseDC(0,DC);
DesktopCanvas.Free;
end;
end;
Как получить серийный номер тома жесткого диска? procedure TForm1.Button1Click(Sender:
TObject);
Автор:Pixel(
pixel@novgorod.net http://pixelsoft.narod.ru
)
library MyDll;
uses Windows;
function SomeFunc(I: Integer): Integer; stdcall; begin if Odd(I) then Result := 3 * I + 1 else Result := I div 2; end;
exports SomeFunc; begin end.
И вот модуль импорта, который вы можете включить в любой проект, которому необходим доступ к функциям DLL
unit MyDllImport;
interface
uses
Windows;
function SomeFunc(I: Integer): Integer; stdcall;
implementation
function SomeFunc; external 'mydll.dll';
end.
Автор:Pixel( pixel@novgorod.net http://pixelsoft.narod.ru ) ї COOLer
Ну вот, добрались и до фильтров. В
неформальных испытаниях этот код оказался
вдвое быстрее, чем это делает Adobe Photoshop. Мне
кажется есть множество фильтров, которые
можно переделать или оптимизировать для
быстроты обработки изображений.
Ядро гауссовой функции exp(-(x^2 + y^2)) есть разновидность формулы f(x)*g(y), которая означает, что мы можем выполнить двумерную свертку, делая последовательность одномерных сверток - сначала мы свертываем каждую строчку изображения, затем - каждую колонку. Хороший повод для ускорения (N^2 становится N*2). Любая свертка требует некоторого место для временного хранения результатов - ниже в коде программа BlurRow как раз распределяет и освобождает память для каждой колонки. Вероятно это должно ускорить обработку изображения, правда не ясно насколько. Поле "size" в записи TKernel ограничено значением 200. Фактически, если вы хотите использовать еще больший радиус, это не вызовет проблем - попробуйте со значениями radius = 3, 5 или другими. Для большого количества данных методы свертки на поверку оказываются эффективнее преобразований Фурье (как показали опыты). Еще один комментарий все же необходим: гауссово размывание имеет одно магическое свойство, а именно - вы можете сначала размыть каждую строчку (применить фильтр), затем каждую колонку - фактически получается значительно быстрее, чем двумерная свертка. Во всяком случае вы можете сделать так unit GBlur2;
PRGBTriple = ^TRGBTriple;
TRGBTriple = packed record
b: byte; //легче для использования
чем типа rgbtBlue...
g: byte;
r: byte;
end;
PRow = ^TRow;
TRow = array[0..1000000]
of TRGBTriple;
PPRows = ^TPRows;
TPRows = array[0..1000000]
of PRow;
const MaxKernelSize = 100; type
TKernelSize = 1..MaxKernelSize;
TKernel = record
Size: TKernelSize;
Weights: array[-MaxKernelSize..MaxKernelSize] of single;
end;
//идея заключается в том, что при
использовании TKernel мы игнорируем//Weights (вес), за исключением Weights в диапазоне -Size..Size. procedure GBlur(theBitmap: TBitmap; radius: double); implementation uses SysUtils; procedure MakeGaussianKernel(var K: TKernel; radius: double;
MaxData, DataGranularity: double);
//Делаем K (гауссово зерно) со
среднеквадратичным отклонением = radius.//Для текущего приложения мы устанавливаем переменные MaxData = 255, //DataGranularity = 1. Теперь в процедуре установим значение //K.Size так, что при использовании K мы будем игнорировать Weights (вес) //с наименее возможными значениями. (Малый размер нам на пользу, //поскольку время выполнения напрямую зависит от //значения K.Size.) var j: integer; temp, delta: double; KernelSize: TKernelSize; begin
for j:= Low(K.Weights) to High(K.Weights) do
begin
temp:= j/radius;
K.Weights[j]:= exp(- temp*temp/2);
end;
//делаем так, чтобы sum(Weights) = 1:
temp:= 0;
for j:= Low(K.Weights) to High(K.Weights) do
temp:= temp + K.Weights[j];
for j:= Low(K.Weights) to High(K.Weights) do
K.Weights[j]:= K.Weights[j] / temp;
//теперь отбрасываем (или делаем отметку "игнорировать" //для переменной Size) данные, имеющие относительно небольшое значение - //это важно, в противном случае смазавание происходим с малым радиусом и //той области, которая "захватывается" большим радиусом...
KernelSize:= MaxKernelSize;
delta:= DataGranularity / (2*MaxData);
temp:= 0;
while (temp < delta) and (KernelSize > 1)
do
begin
temp:= temp + 2 * K.Weights[KernelSize];
dec(KernelSize);
end;
K.Size:= KernelSize;
//теперь для корректности возвращаемого результата проводим ту же //операцию с K.Size, так, чтобы сумма всех данных была равна единице:
temp:= 0;
for j:= -K.Size to K.Size do
temp:= temp + K.Weights[j];
for j:= -K.Size to K.Size do
K.Weights[j]:= K.Weights[j] / temp;
end; function TrimInt(Lower, Upper, theInteger: integer): integer; begin
if (theInteger <= Upper) and (theInteger >= Lower) then
result:= theInteger
else
if theInteger > Upper then
result:= Upper
else
result:= Lower;
end;function TrimReal(Lower, Upper: integer; x: double): integer; begin
if (x < upper) and (x >= lower) then
result:= trunc(x)
else
if x > Upper then
result:= Upper
else
result:= Lower;
end;procedure BlurRow(var theRow: array of TRGBTriple; K: TKernel; P: PRow); var j, n, LocalRow: integer; tr, tg, tb: double; //tempRed и др.
w: double;
beginfor j:= 0 to High(theRow) do
begin
tb:= 0;
tg:= 0;
tr:= 0;
for n:= -K.Size to K.Size do
begin
w:= K.Weights[n];
//TrimInt задает отступ от края строки...
with theRow[TrimInt(0, High(theRow), j - n)] do
begin
tb:= tb + w * b;
tg:= tg + w * g;
tr:= tr + w * r;
end;
end;
with P[j] do
begin
b:= TrimReal(0, 255, tb);
g:= TrimReal(0, 255, tg);
r:= TrimReal(0, 255, tr);
end;
end;
Move(P[0], theRow[0], (High(theRow) + 1) * Sizeof(TRGBTriple)); end; procedure GBlur(theBitmap: TBitmap; radius: double); var Row, Col: integer; theRows: PPRows; K: TKernel; ACol: PRow; P:PRow; begin if (theBitmap.HandleType <> bmDIB) or (theBitmap.PixelFormat <> pf24Bit) then
raise exception.Create('GBlur может
работать только с 24-битными изображениями');
MakeGaussianKernel(K, radius, 255, 1); GetMem(theRows, theBitmap.Height * SizeOf(PRow)); GetMem(ACol, theBitmap.Height * SizeOf(TRGBTriple)); //запись позиции данных изображения: for Row:= 0 to theBitmap.Height - 1 do
theRows[Row]:= theBitmap.Scanline[Row];
//размываем каждую строчку: P:= AllocMem(theBitmap.Width*SizeOf(TRGBTriple)); for Row:= 0 to theBitmap.Height - 1 do
BlurRow(Slice(theRows[Row]^, theBitmap.Width), K, P);
//теперь размываем каждую колонку ReAllocMem(P, theBitmap.Height*SizeOf(TRGBTriple)); for Col:= 0 to theBitmap.Width - 1 do begin //- считываем первую колонку в TRow:
for Row:= 0 to theBitmap.Height - 1
do
ACol[Row]:= theRows[Row][Col];
BlurRow(Slice(ACol^, theBitmap.Height), K, P);
//теперь помещаем обработанный столбец на свое место в данные изображения:
for Row:= 0 to theBitmap.Height - 1
do
theRows[Row][Col]:= ACol[Row];
end;FreeMem(theRows); FreeMem(ACol); ReAllocMem(P, 0); end; end. procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); Имейте в виду, что 24-битные изображения при системной 256-цветной палитре требуют некоторых дополнительных хитростей, так как эти изображения не только выглядят в таком случае немного "странными", но и серьезно нарушают работу фильтра. |
| Zaluskiy Anton(COOLer) - ведущий проекта "Мир Delphi" |
|
| http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru | Отписаться | Рейтингуется SpyLog |
| В избранное | ||
