图像色彩丢失的问题

vcbacker 2002-02-27 02:36:33
我在网上下栽了一些256色小图标(.ico),准备用在工具条按钮上,
可是在VC图像编辑器下面看起来很正常的颜色,
程序运行之后却变色了,
难道只能支持16色吗?
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surfl 2002-02-27
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vc_boy 2002-02-27
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先用图像处理程序做一个工具栏的位图(包括你所有的图标),然后用CImageList,但是不能直接用其加载位图的函数,可以这样做:

HIMAGELIST m_hImageList;
CToolBarCtrl &m_ToolBar = m_wndToolBar.GetToolBarCtrl();
m_ToolBarImageList = new CImageList;
m_hImageList = ImageList_Create(16,16,ILC_COLOR32|ILC_MASK,18,0);

//加入位图
HBITMAP m_Bitmap = (HBITMAP)LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),MAKEINTRESOURCE(IDB_TOOLBAR),IMAGE_BITMAP,0,0,LR_DEFAULTCOLOR);

ImageList_AddMasked(m_hImageList,m_Bitmap,RGB(192,192,192));
m_ToolBarImageList->Attach(m_hImageList);
m_ToolBar.SetImageList(m_ToolBarImageList);
m_ToolBar.SetHotImageList(m_ToolBarImageList);
WingfireWu 2002-02-27
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VC 的资源编辑器只支持256色, 虽然每个图标都是256色的,但是合起来不一定就是256色了, 特别是Copy&Paste的时候,看起来是对的,但是保存之后就出问题了。
还有CToolBar从资源中读取BMP有时背影颜色处理得不对。最好有FireWork之类的东东处理一下,再自己LoadImage(LR_LOADTRANSPARENT...), SetBitmap().
内容概要:本文基于 Retinex 理论和深度学习,提出了两种低照度图像增强算法。第一种算法基于 HSV 模型和 Retinex 理论,通过将低照度图像转换到 HSV 色彩空间,分离亮度和色彩,利用 Res2Block 和 CBAM-Res2block 模块分别增强光照和反射分量,并通过引导滤波进一步增强细节。第二种算法基于多尺度和 Retinex 理论,采用改进的 U-Net 结构进行图像分解,引入光照调节因子和金字塔池化网络模型,以实现多尺度结构细节的提取。实验结果表明,这两种算法能有效解决低照度图像增强后的颜色失真和细节丢失问题。 适合人群:从事计算机视觉、图像处理和深度学习领域的研究人员和工程师,尤其是对低照度图像增强有需求的专业人士。 使用场景及目标:① 提升低照度图像的亮度、对比度和细节;② 改善低照度图像在计算机视觉任务中的表现,如目标检测、人脸识别等;③ 解决低照度图像增强后的颜色失真和细节丢失问题。 阅读建议:本文内容涉及 Retinex 理论、深度学习网络结构(如 U-Net、Res2Block、CBAM)以及图像处理技术(如引导滤波)。读者应具备一定的图像处理和深度学习基础知识,建议在阅读过程中结合相关理论和技术的背景知识,重点关注算法设计思路和实验结果分析。

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