C 函数查找像素的xy位置

因为我之前的问题肯定不是很清楚。我无法实现问题的精确解决方案。我一直在研究一个函数，它返回X/Y坐标中像素的字节偏移量。为此，我有：

dword bmp_find_xy (dword xp, dword yp)
{
    dword w = 50; // to clarify thats the real widh of the sample image i use
    dword bpx = (3*8); // using 3*8 as a reminder.
    dword offset = (2+sizeof(BMP)+sizeof(DIB)); // this is the offset 54.
    dword pitch = w * 3; // determining the widh of pixels. Pitch variable
    dword row = w * 3; // determining the widh of pixels. Row variable.
    dword pixAddress; // result variable

    if(pitch % 4 != 0) pitch += 4 - (pitch % 4); // finding the pitch (row+padding)
    pixAddress = (offset) + pitch * yp + ((xp * bpx) / 8); // finding the address

    return pixAddress; 
}

---

所以问题不会像“我做错了什么/为什么我会收到奇怪的错误”。问题是。。我做得对吗？在第一次测试中，它似乎起了作用。但我不知怎么的不确定。一旦确认这是正确的方法。。我将删除该问题。

您的代码似乎为我提供了正确的结果。然而，它本身是不一致的

• 在行（yp）寻址中，假设每个像素有3个字节
• 在列（xp）寻址中，假设每个像素有3*8位

那么为什么在第一种情况下使用字节，在第二种情况下使用位呢？我认为代码应该更干净，如下所示：

dword width = 50; // image width
dword channels = 3; // number of color channels
dword bpp = 8; // depth in bits

dword single = (channels*bpp)/8; // size of a pixel in bytes
dword offset = (2+sizeof(BMP)+sizeof(DIB)); // this is the offset 54.
dword rowsize = width*single; // size of a row in memory
if (rowsize % 4 != 0)
    rowsize += 4 - (rowsize % 4); // account for padding

dword pixAddress; // result variable
pixAddress = offset + yp*rowsize + xp*single; // finding the address

return pixAddress; 

此外，您还可以从标题中读取宽度、通道和bpp

接下来，如果您先获取行中第一个像素的地址，然后让它在该行中迭代（而不是每次都重新计算整个内容），那么代码将更快。下面是一个典型的任务在所有像素上运行的示例。请注意，我使用的编码风格与原始问题中的不同

unsigned char maxGreen = 0;
for (int y = 0; y < height; y++) {
    unsigned char *row = bitmap.getRowPtr(y);
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        unsigned char *pixel = row + bitmap.getColumnOffset(x);
        if (pixel[2] > maxGreen)
            maxGreen = pixel[2];
    }
}
// maxGreen holds the maximum value in the green channel observed in the image

无符号字符maxGreen=0；
对于（int y=0；ymaxGreen）
maxGreen=像素[2]；
}
}
//maxGreen保留图像中观察到的绿色通道中的最大值

如您所见，在本例中，在getRowPtr（）函数中，每行只需进行一次偏移、填充等计算。每像素我们只需要在getColumnCoffset（）函数中进行偏移计算（简单的乘法）。 当分解每个像素需要进行多少计算时，这会使示例更快

---

最后，我不会自己编写代码来读取BMP！使用一个图书馆

您的代码似乎给了我正确的结果。然而，它本身是不一致的

• 在行（yp）寻址中，假设每个像素有3个字节
• 在列（xp）寻址中，假设每个像素有3*8位

那么为什么在第一种情况下使用字节，在第二种情况下使用位呢？我认为代码应该更干净，如下所示：

dword width = 50; // image width
dword channels = 3; // number of color channels
dword bpp = 8; // depth in bits

dword single = (channels*bpp)/8; // size of a pixel in bytes
dword offset = (2+sizeof(BMP)+sizeof(DIB)); // this is the offset 54.
dword rowsize = width*single; // size of a row in memory
if (rowsize % 4 != 0)
    rowsize += 4 - (rowsize % 4); // account for padding

dword pixAddress; // result variable
pixAddress = offset + yp*rowsize + xp*single; // finding the address

return pixAddress; 

此外，您还可以从标题中读取宽度、通道和bpp

接下来，如果您先获取行中第一个像素的地址，然后让它在该行中迭代（而不是每次都重新计算整个内容），那么代码将更快。下面是一个典型的任务在所有像素上运行的示例。请注意，我使用的编码风格与原始问题中的不同

unsigned char maxGreen = 0;
for (int y = 0; y < height; y++) {
    unsigned char *row = bitmap.getRowPtr(y);
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        unsigned char *pixel = row + bitmap.getColumnOffset(x);
        if (pixel[2] > maxGreen)
            maxGreen = pixel[2];
    }
}
// maxGreen holds the maximum value in the green channel observed in the image

无符号字符maxGreen=0；
对于（int y=0；ymaxGreen）
maxGreen=像素[2]；
}
}
//maxGreen保留图像中观察到的绿色通道中的最大值

如您所见，在本例中，在getRowPtr（）函数中，每行只需进行一次偏移、填充等计算。每像素我们只需要在getColumnCoffset（）函数中进行偏移计算（简单的乘法）。 当分解每个像素需要进行多少计算时，这会使示例更快

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最后，我不会自己编写代码来读取BMP！使用一个图书馆

您的代码似乎给了我正确的结果。然而，它本身是不一致的

• 在行（yp）寻址中，假设每个像素有3个字节
• 在列（xp）寻址中，假设每个像素有3*8位

那么为什么在第一种情况下使用字节，在第二种情况下使用位呢？我认为代码应该更干净，如下所示：

dword width = 50; // image width
dword channels = 3; // number of color channels
dword bpp = 8; // depth in bits

dword single = (channels*bpp)/8; // size of a pixel in bytes
dword offset = (2+sizeof(BMP)+sizeof(DIB)); // this is the offset 54.
dword rowsize = width*single; // size of a row in memory
if (rowsize % 4 != 0)
    rowsize += 4 - (rowsize % 4); // account for padding

dword pixAddress; // result variable
pixAddress = offset + yp*rowsize + xp*single; // finding the address

return pixAddress; 

此外，您还可以从标题中读取宽度、通道和bpp

接下来，如果您先获取行中第一个像素的地址，然后让它在该行中迭代（而不是每次都重新计算整个内容），那么代码将更快。下面是一个典型的任务在所有像素上运行的示例。请注意，我使用的编码风格与原始问题中的不同

unsigned char maxGreen = 0;
for (int y = 0; y < height; y++) {
    unsigned char *row = bitmap.getRowPtr(y);
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        unsigned char *pixel = row + bitmap.getColumnOffset(x);
        if (pixel[2] > maxGreen)
            maxGreen = pixel[2];
    }
}
// maxGreen holds the maximum value in the green channel observed in the image

无符号字符maxGreen=0；
对于（int y=0；ymaxGreen）
maxGreen=像素[2]；
}
}
//maxGreen保留图像中观察到的绿色通道中的最大值

如您所见，在本例中，在getRowPtr（）函数中，每行只需进行一次偏移、填充等计算。每像素我们只需要在getColumnCoffset（）函数中进行偏移计算（简单的乘法）。 当分解每个像素需要进行多少计算时，这会使示例更快

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最后，我不会自己编写代码来读取BMP！使用一个图书馆

您的代码似乎给了我正确的结果。然而，它本身是不一致的

• 在行（yp）寻址中，假设每个像素有3个字节
• 在列（xp）寻址中，假设每个像素有3*8位

那么为什么在第一种情况下使用字节，在第二种情况下使用位呢？我认为代码应该更干净，如下所示：

dword width = 50; // image width
dword channels = 3; // number of color channels
dword bpp = 8; // depth in bits

dword single = (channels*bpp)/8; // size of a pixel in bytes
dword offset = (2+sizeof(BMP)+sizeof(DIB)); // this is the offset 54.
dword rowsize = width*single; // size of a row in memory
if (rowsize % 4 != 0)
    rowsize += 4 - (rowsize % 4); // account for padding

dword pixAddress; // result variable
pixAddress = offset + yp*rowsize + xp*single; // finding the address

return pixAddress; 

此外，您还可以从标题中读取宽度、通道和bpp

接下来，如果您先获取行中第一个像素的地址，然后让它在该行中迭代（而不是每次都重新计算整个内容），那么代码将更快。H