Technologie de génération d'images en C++

Avec la popularité croissante de la vision par ordinateur et du traitement d'images dans divers domaines, la demande en technologie de génération d'images est également de plus en plus élevée. En tant que langage de programmation largement utilisé dans les domaines du traitement d’images et de la vision par ordinateur, le C++ est également largement utilisé dans la génération d’images. Cet article présentera les technologies de génération d'images couramment utilisées en C++, notamment la génération de fractales, la génération de dégradés de couleurs, la génération d'images de texture, etc. implémentées via du code.

1. Génération fractale

Les fractales font référence à des figures géométriques présentant une autosimilarité. Sa mise en œuvre comprend la récursivité et l'itération. En C++, nous pouvons utiliser la récursivité pour réaliser la génération fractale. Les graphiques fractals courants incluent les flocons de neige de Koch, les fractales triangulaires, les arbres fractals, etc.

Prenons l'exemple du flocon de neige de Koch. Le processus de génération consiste à diviser le bord en trois parties égales, à supprimer la partie centrale et à la remplacer par deux bords, et à le générer de manière récursive jusqu'à ce que le nombre prédéterminé de couches soit atteint. Ce qui suit est une implémentation de code simple :

void DrawKoch( int n, POINT a, POINT b ) {
    if (n == 0) {
        line(a.x, a.y, b.x, b.y);
    }
    else
    {
        POINT offset = { (b.x - a.x) / 3, (b.y - a.y) / 3 };
        POINT p1 = { a.x + offset.x, a.y + offset.y };
        POINT p2 = { b.x - offset.x, b.y - offset.y };
        POINT p3 = { (int)(0.5*(a.x + b.x) - sqrt(3) / 6 * (b.y - a.y)), 
                     (int)(0.5*(a.y + b.y) + sqrt(3) / 6 * (b.x - a.x)) };
        DrawKoch(n - 1, a, p1);
        DrawKoch(n - 1, p1, p3);
        DrawKoch(n - 1, p3, p2);
        DrawKoch(n - 1, p2, b);
    }
}

2. Génération de couleurs dégradées

La couleur dégradée fait référence au processus de dégradé d'une couleur à une autre. En C++, nous pouvons générer des dégradés de couleurs naturels en calculant la valeur RVB de chaque pixel. Les couleurs de dégradé courantes incluent les dégradés radiaux et les dégradés linéaires.

En prenant comme exemple le dégradé linéaire, nous pouvons calculer la valeur RVB de la couleur de chaque pixel en fonction de sa position dans l'image, et la remplir dans la position du pixel correspondante. Ce qui suit est une implémentation de code simple :

for (int i = 0; i < height; i++) {
    for (int j = 0; j < width; j++) {
        float ratio_x = (float)j / width;
        float ratio_y = (float)i / height;
        int r = ratio_x * start_r + (1 - ratio_x) * end_r;
        int g = ratio_x * start_g + (1 - ratio_x) * end_g;
        int b = ratio_x * start_b + (1 - ratio_x) * end_b;
        int c = RGB(r, g, b);
        image.setPixel(j, i, c);
    }
}

3. Génération d'images de texture

Les images de texture font référence au collage de divers motifs, couleurs, etc. sur l'image pour obtenir de bons effets visuels. En C++, nous pouvons utiliser différentes fonctions pour générer diverses images de texture. Les images de texture courantes incluent les images de bruit, les images de grain de bois, les images de papier, etc.

Prenons l'exemple des images de bruit. Les images de bruit font référence à des images avec des propriétés aléatoires. Elles sont largement utilisées dans le texte, les arrière-plans de pages Web, les jeux et d'autres domaines. Nous pouvons utiliser le bruit Perlin ou une simple fonction de bruit pour générer les valeurs RVB de chaque pixel de l'image, obtenant ainsi une image de bruit aux propriétés aléatoires. Ce qui suit est une implémentation de code simple :

for (int i = 0; i < height; i++) {
    for (int j = 0; j < width; j++) {
        float ratio_x = (float)j / width;
        float ratio_y = (float)i / height;
        int r = (int)((1.0 - ratio_x) * (1.0 - ratio_y) * 255.0);
        int g = (int)(ratio_x * (1.0 - ratio_y) * 255.0);
        int b = (int)(ratio_x * ratio_y * 255.0);
        int c = RGB(r, g, b);
        image.setPixel(j, i, c);
    }
}

En résumé, la technologie de génération d'images en C++ comprend principalement la génération de fractales, la génération de dégradés de couleurs, la génération d'images de texture, etc. L'application de ces technologies peut considérablement élargir le champ d'application du traitement d'images et de la vision par ordinateur, et impose également des exigences plus élevées aux développeurs.

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