LeadTools图像处理（二）之获取，操作图像像素

在前面的文章中，已经了解到LeadTools是如何加载与显示图像。这篇文章中，主要想和大家分享下LeadTools是如何获取图像的像素值，并对其加以操作的。提到图像的像素值，首先想在这里说明下图像的位深。我们经常说到8bit图像，也就是说一个像素是8bit, 只有一个值（0-255）。对于RGB图像来说，是一幅24bit图像，每一个像素上有三个值，分别是R,G,B三种颜色的分量。

LeadTools提供了如下这个函数用于获取图像上的像素值：

1. Data=Image.GetPixelData(Row, Column);

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其中Data 是一个byte类型的数组，image是加载的图像，Row ,Column分别代表图像的行与列。即通过GetPixelData这个函数可以获取到图像上Row行，Column列这一点的像素值。如果图像是8bit图像则Data即为一个长度为1 的数组，如果图像是RGB图像，则Data是一个长度为3的数组,分别存放着R，G，B三个颜色的分量。

同时，LeadTools也提供了改变图像上某点像素值的函数：

1. Image.SetPixelData(Row, Column, Data)

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即将Image 图像上Row行，Column列这一点的像素值变成Data

关于这两个函数的具体使用情况可以参照官方文档，链接如下：https://www.leadtools.com/help/leadtools/v19/dh/to/webframe.html?platform=dotnet

具体在Image Features——Image Processing——Manipulating Bitmap Data.

在了解了这两个函数之后，我们便可对图像的像素值进行操作。如下图像所示，一张纯白的背景上有一个黑色的圆圈。下面这个demo实现的就是将背景变为黑色，圆圈变为白色。

这个Demo是在教程（一）的代码基础上继续改进的，所以之前的配置设置就不在这里详细描述。具体步骤如下：

1.  在Form1设计模式中，再添加一个button控件，ImageViewer控件分别改名为change,theViewer2.这样就有了两个按钮，两个显示控件。其中第一个按钮用于载入原始图片，显示原始图片。第二个按钮用于处理原始图片，显示处理之后的图片。

2.  切换到From1代码模式，在using之后，添加如下代码（添加之前还是要先添加引用，具体见教程一）。

1. using Leadtools.ImageProcessing;
   
2. using Leadtools.ImageProcessing.Core;
   
3. using Leadtools.Drawing;
   
4. using Leadtools.Dicom;
   

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3.  在Public Form1()中添加如下代码：

1. RasterImageViewer theViewer2;
   
2.             theViewer2 = new RasterImageViewer();

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4.  在public partial class Form1 : Form 这个类中，重新定义图形变量,并将教程一中button1.click()事件中的该变量删除

1. RasterImage Image;

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5.  切换回到Form1设计页面，双击button2则代码页面会出现button2.click()事件，在该事件中添加如下代码：

1.   //创建一个与image 大小，位深相同的图像在内存中用于存储处理之后的图像
   
2.             RasterImage destImage = new RasterImage(
   
3.                    RasterMemoryFlags.Conventional,
   
4.                    Image.Width,
   
5.                    Image.Height,
   
6.                    Image.BitsPerPixel,
   
7.                    Image.Order,
   
8.                    Image.ViewPerspective,
   
9.                    Image.GetPalette(),
   
10.                    IntPtr.Zero,
    
11.                    0);
    
12.             byte[] Data;
    
13.       
    
14.             //改变背景与圆圈颜色
    
15.            // 判断图像是否为24bit图像
    
16.             if (Image.BitsPerPixel == 24)
    
17.             {
    
18.                 Image.Access();
    
19.                 //遍历图像上每一点像素
    
20.                 for (int i = 0; i < Image.Height; i++)
    
21.                 {
    
22.                     for (int j = 0; j < Image.Width; j++)
    
23.                     {
    
24.                         Data = Image.GetPixelData(i, j);
    
25.                         //若该店像素值三个分量均为0则说明是黑色，将该点像素值三个分量均变为255（白色）
    
26.                         if (Data[0] == 0 && Data[1] == 0 && Data[2] == 0)
    
27.                         {
    
28.                             Data[0] = 255;
    
29.                             Data[1] = 255;
    
30.                             Data[2] = 255;
    
31.                         }
    
32.                         else //if(Data[0] ==255 && Data[1] ==255 && Data[2] == 255)
    
33.                         {
    
34.                             Data[0] = 0;
    
35.                             Data[1] = 0;
    
36.                             Data[2] = 0;
    
37.                         }
    
38.                         //将新像素值赋予图像
    
39.                         destImage.SetPixelData(i, j, Data);
    
40.                     }
    
41. 
    
42.                 }
    
43.             }
    
44.    //显示图像
    
45.    theViewer2.Image = destImage;

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关于RasterImage 的详细信息，大家可以参照官网文档，可在文档中直接搜索RasterImage.

6.  生成解决方案，并运行程序。显示结果如下：

在成功地操作了图像的像素之后，也可以通过该方法将RGB图像转换成灰度图像。灰度图像即将RGB图像上某一点像素值的R,G,B分量按照一定的权重计算出一个新的值，将该值分别赋予R,G,B 三个分量。也就是说灰度图像的每一个像素虽然也有三个分量，但每一个分量的值是相同的。具体操作如下：

1.  将之前button2.click（）事件中改变图像背景圆圈颜色之后的代码替换如下：

1. 
   
2.             //彩色图像转灰度图像
   
3.             //遍历图像每一个像素
   
4.             byte pixel;
   
5.             for (int i = 0; i < Image.Height; i++)
   
6.             {
   
7.                 for (int j = 0; j < Image.Width; j++)
   
8.                 {
   
9. 
   
10.                     Data = Image.GetPixelData(i, j);
    
11.                     //按权重重新计算像素值
    
12.                     pixel = (byte)(0.3 * Data[0] + 0.59 * Data[1] + 0.11 * Data[2]);
    
13.                     Data[0] = pixel;
    
14.                     Data[1] = pixel;
    
15.                     Data[2] = pixel;
    
16.                     
    
17.                     destImage.SetPixelData(i, j, Data);
    
18.                 }
    
19.             }
    
20. 
    
21.                   //显示图像
    
22.                 theViewer2.Image = destImage;

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2.  生成解决方案，并运行程序,显示结果下：

对于图像像素的操作就简单介绍到这里，以上内容说的有什么问题的还希望大家给予指出。感谢大家的支持。

以下是程序的demo：

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