求助:bitmap结构中的一个数据项的疑问

LeonTown 2010-01-26 10:19:25
我有一个bitmap的图片,宽和高分别是85和20个“像素”;
并且是24位的真彩色图片,就是一个像素占3个字节。

在读取这个图片的BITMAPINFOHEADER后,
该结构的如下数据项的值分别为:

biWidth:85 //宽85个像素
biHeight:20 //高20个像素
上述两个数据项没有问题;

但是,
biSizeImage:5120 //而85*20*3=5100
这个biSizeImage数据项比预期的值大了20!

请教,这多出来的20是怎么回事啊?
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ga6840 2010-01-29
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[Quote=引用 4 楼 leontown 的回复:]
那么,为对齐而增加的字节是添加在每行的最后吧?
读取的时候,可以按行为单位,或直接以4字节为单位读取了。
[/Quote]
对的,在每行最后。
至于24bit 位图 就要以3字节为单位读取。。。
按行读当然要快得多。


LeonTown 2010-01-28
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谢谢楼上的指点!

我想这是为了加快读取速度,
以4字节对齐的缘故吧。。。

由于每个像素占3个字节,只要每行的像素数是4的整数倍,就不会有事;
而对width%4的像素数,相当于对每个像素再增加一个字节,以使其4字节对齐。

那么,为对齐而增加的字节是添加在每行的最后吧?
读取的时候,可以按行为单位,或直接以4字节为单位读取了。
fastbit 2010-01-27
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图像为了便于处理,都是有一个pitch 参数,但是不一定正好等于width,多出来的就是差值
ga6840 2010-01-26
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你的Width % 4 是 1
每行多1字节
1*20 就是总共多出来的
ga6840 2010-01-26
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biSizeImage = bmWidthBytes * bmp.bmHeight;
其中bmWidthBytes 是每行的字节长度 不仅仅是85*3 bitmap每行还会多 Width % 4 个字节
目的是让内存读得快
内容概要:本文围绕“【EI复现】考虑灵活性的数据心微网两阶段鲁棒规划方法(Matlab代码实现)”展开,提出了一种针对数据心微电网的两阶段鲁棒优化规划模型,重点考虑系统在运行过程面临的灵活性需求与不确定性因素。该方法通过构建第一阶段的投资决策与第二阶段的运行调整机制,有效应对源荷双重不确定性,提升微网系统的可靠性与经济性。文采用鲁棒优化理论处理不确定性,并结合Matlab编程实现完整的模型求解流程,提供了可复现的算法代码,便于科研人员验证与拓展。该研究对于高比例可再生能源接入背景下的数据心能源系统规划具有重要参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础,从事微电网、综合能源系统、鲁棒优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员(尤其适合有1-3年科研经验者);; 使用场景及目标:① 掌握两阶段鲁棒优化在微网规划的建模思路与数学表达;② 学习如何将灵活性指标融入能源系统规划模型;③ 复现EI级别高水平论文的核心算法,提升科研能力与论文写作水平;④ 为后续开展数据心、智能微网、不确定性优化等方向的研究提供技术积累与代码基础; 阅读建议:建议读者结合文提供的Matlab代码逐行分析,理解两阶段鲁棒优化的建模技巧与求解流程,重点关注不确定性集的构建、列与约束生成(C&CG)算法的实现逻辑,并尝试对模型参数或结构进行修改以观察结果变化,从而深化对鲁棒优化机制的理解。
内容概要:本文围绕具有源荷不平衡特性的配电网,研究智能软开关(Soft Open Point, SOP)与储能系统(Energy Storage System, ESS)的联合规划方法。通过构建优化模型,综合考虑配电网分布式电源出力与负荷需求之间的时空不匹配问题,利用智能软开关灵活调节功率流动的能力以及储能系统的能量时移特性,实现对配电网潮流的有效调控,提升系统运行的经济性与可靠性。文采用Matlab进行仿真编程,验证所提联合规划方案在降低网络损耗、改善电压质量、提高可再生能源消纳能力等方面的优越性能。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员以及从事智能配电网规划与运行工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高比例分布式可再生能源接入背景下配电网源荷不平衡导致的电压越限与潮流倒送问题;②优化配置智能软开关与储能的位置和容量,以实现系统综合成本最小化与运行性能最优化;③为新型配电系统柔性元件的协同规划提供技术参考与仿真工具支持。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心载体,建议读者在理解数学模型与物理机理的基础上,结合实际算例(如IEEE 33节点系统)进行代码调试与结果分析,进一步掌握SOP与储能协同作用的内在机制,并可在此基础上拓展多目标优化、不确定性建模等高级功能。

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