相信每一個在windows下編過程序的人都或多或少地用過位圖,大多數人是從網上下載一些成熟完善的DIB類庫來使用(例如CxImage、CDIB),少數人有一套自己封裝好的DIB類庫,方便以後的擴充和使用。(近幾年GDI+異軍突起,在某些處理方面,如:縮放、旋轉、漸變填充等它提供無與倫比的速度和質量,但,假如你想做一個完善的圖像處理程序,直接使用它會給架構設計帶來困難,你可以用adapter模式封裝它後再使用)。
這時候,假如你需要一些圖像處理操作你會怎麼辦呢?很多沒有OO經驗的C++程序員(例如一年前的我)可能會這樣做:在類中直接添加方法。
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int FClamp0255 (int nValue) {return max (0, min (0xFF, nValue));} // 飽和到0--255
class FCObjImage
{
public :
Invert () ;
AdjustRGB (int R, int G, int B) ;
} ;
//================================================================
void FCObjImage::Invert ()
{
if ((GetHandle() == NULL) (ColorBits() < 24))
return ;
int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4
for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
{
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
{
pPixel[0] = ~pPixel[0] ;
pPixel[1] = ~pPixel[1] ;
pPixel[2] = ~pPixel[2] ;
}
}
}
//================================================================
void FCObjImage::AdjustRGB (int R, int G, int B)
{
if ((GetHandle() == NULL) (ColorBits() < 24))
return ;
int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4
for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
{
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
{
pPixel[0] = FClamp0255 (pPixel[0] + B) ;
pPixel[1] = FClamp0255 (pPixel[1] + G) ;
pPixel[2] = FClamp0255 (pPixel[2] + R) ;
}
}
}
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這裡舉了兩個例子(分別實現反色,調節RGB值功能),現實中會有大量的此類操作:亮度、對比度、飽和度......現在回想一下,你添加這些方法的步驟是什麼,Ooooooooo,RCP(我同事的發明,全稱:rapid copy paste^-^),第一步一定是從上面復制一塊代碼下來,然後改掉其中的接口和處理部分。雖然這裡的示范代碼很短小,不會連同bug一起復制,但,定時炸彈卻又多了一個。有天,你的boss告訴你:我不能忍受長時間的等待,請給我加個進度條.....。你也許會加個全局變量,也許會給每個函數加個參數,但不變的是:你必須修改所有這些處理函數的代碼,內心的咒罵並不會使你少改其中的任何一個。而此時,bug已經在旁邊伺機而動了...然而苦日子遠沒熬到頭,一個月後,你心血來潮的老板會讓你在其中加上區域處理的功能,再一個月後......
回頭重新看看代碼?沒錯,除了紅色的代碼外,其他地方一摸一樣,那能不能把這些算法分離抽出來呢?可能我們馬上會想到標准庫中qsort和windows中常用的回調方法。好,讓我們實作一下:
//================================================================void Pixel_Invert (BYTE * pPixel)
{
pPixel[0] = ~pPixel[0] ;
pPixel[1] = ~pPixel[1] ;
pPixel[2] = ~pPixel[2] ;
}
//================================================================
void FCObjImage::PixelProcess (void(__cdecl*PixelProc)(BYTE * pPixel))
{
if ((GetHandle() == NULL) (ColorBits() < 24))
return ;
int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4
for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
{
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
{
PixelProc (pPixel) ;
}
}
}
//================================================================
void FCObjImage::Invert ()
{
PixelProcess (Pixel_Invert) ;
}
//================================================================
嗯,看樣子不錯,算法被剝離到一個單一函數中,我們似乎已經解決問題了。處理Invert它完成的非常好,但處理AdjustRGB時碰到了麻煩,RGB那三個調節參數怎麼傳進去呢?我們的接口參數只有一個,通過添加全局變量/成員變量?這是一個辦法,但隨著類方法的增加,程序的可讀性和維護性會急劇的下降,反而倒不如改之前的效果好。
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那麼如何實現高度的抽象和良好的接口呢?我們現場請來OO(object orient),請它來講一下它的實現。設計如下派生關系:
//================================================================
class FCSinglePixelProcessBase
{
public :
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) PURE ;
} ;
//================================================================
class FCPixelInvert : public FCSinglePixelProcessBase
{
public :
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;
} ;
void FCPixelInvert::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)
{
pPixel[0] = ~pPixel[0] ; pPixel[1] = ~pPixel[1] ; pPixel[2] = ~pPixel[2] ;
}
//================================================================
class FCPixelAdjustRGB : public FCSinglePixelProcessBase
{
public :
FCPixelAdjustRGB (int DeltaR, int DeltaG, int DeltaB) ;
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;
protected :
int m_iDeltaR, m_iDeltaG, m_iDeltaB ;
} ;
void FCPixelAdjustRGB::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)
{
pPixel[0] = FClamp0255 (pPixel[0] + m_iDeltaB) ;
pPixel[1] = FClamp0255 (pPixel[1] + m_iDeltaG) ;
pPixel[2] = FClamp0255 (pPixel[2] + m_iDeltaR) ;
}
//================================================================
然後我們修改image類如下:
//================================================================
#include "PixelProcessor.h"
class FCObjImage
{
public :
void PixelHandler (FCSinglePixelProcessBase & PixelProcessor, FCObjProgress * progress = NULL) ;
} ;
//================================================================
void FCObjImage::PixelHandler (FCSinglePixelProcessBase & PixelProcessor, FCObjProgress * progress)
{
if (GetHandle() == NULL)
return ;
int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4
for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
{
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
{
PixelProcessor.ProcessPixel (x, y, pPixel) ;
}
if (progress != NULL)
progress->SetProgress (y * 100 / Height()) ;
}
}
//================================================================
void FCObjImage::Invert (FCObjProgress * progress)
{
PixelHandler (FCPixelInvert(), progress) ;
}
void FCObjImage::AdjustRGB (int R, int G, int B, FCObjProgress * progress)
{
PixelHandler (FCPixelAdjustRGB (R,G,B), progress) ;
}
//================================================================
(以上只是一個基本框架,你可以很輕易的把區域處理的參數添加進去-通過構造時傳遞一個RECT參數。)
對象真的是一個很奇妙的東西,它可以對外提供一個簡單的接口,而自身又可以封裝上很多附加信息。
好,現在讓我們來檢驗一下剛才的成果:添加一個給圖像奇數行置黑,給偶數行置白的操作。
//================================================================class FCPixelTest : public FCSinglePixelProcessBase
{
public :
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;
} ;
void FCPixelTest::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)
{
if (y % 2) pPixel[0]=pPixel[1]=pPixel[2] = 0 ;
// 奇數行
else
pPixel[0]=pPixel[1]=pPixel[2] = 0xFF ;
// 偶數行
}
然後進行如下調用:
PixelHandler (FCPixelTest(), progress) ;
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多麼的和諧美妙,設計算法的人員只需寫出自己的算法,而不用去考慮怎麼讓它支持進度條和區域這些問題。感覺這就象一把設計優良的AK,你可以不斷的往裡添加子彈(對象)^-^
至此,我們應該已經大功告成了。還有問題嗎?
等等,別忙,有些地方不太對,我添加這個算法後,怎麼編譯這麼久啊。
問題就出在那個不起眼的:
#include "PixelProcessor.h"
image是圖像處理的最底層對象,工程中的所有文件都直接或間接地包含它,因此,任何對image.h本身及它所包含的.h的修改都會引起幾乎整個工程的build,這當然是無法忍受的,解決的辦法是使用“前置聲明”,因為在PixelHandler接口中我們只需要它的引用(也即是說:我(接口)並不需要知道傳給我的類的內部結構,給我一個32(64)的內存地址就OK了)。
因此我們把
#include "PixelProcessor.h"
替換成:
class FCSinglePixelProcessBase ; // external class 前置聲明
然後在.cpp文件中再包含PixelProcessor.h,這樣,對PixelProcessor.h的改變僅僅會導致.cpp文件的重新編譯,大大節約了編譯時間。
總結:
1)可能的話,在編程中永遠也別去想“拷貝代碼”這個字眼。究竟,OO就是為了抽象和代碼重用才誕生的。
2)除非必要,否則類的成員變量和函數的參數盡量用指針或引用代替,這樣做可以在.h中盡可能地少包含其他.h文件,而用前置聲明來替代,以此來減少編譯時間和以後可能會產生的交叉包含。
3)最後說一下效率問題:有些朋友可能會說每個像素都調用虛函數會影響性能,這的確,但實際的損失遠沒有想象的大。我實測了一下:對1024*768的圖片進行反片處理,速度只有5%左右的損失,進行復雜處理(亮度/對比度/gamma)時損失可完全忽略,究竟多出來的那部分代碼只是進出棧和查表,而不是浮點除這樣耗時的指令。
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