今天说说用C#做图片的缩放和剪裁，相信很多人会对这部分内容感兴趣，毕竟这个操作太实用了。
其实在GDI+中，缩放和剪裁可以看作同一个操作，无非就是原始区域的选择不同罢了。空口无凭，先看具体算法可能更好理解。
///
/// Resize图片
///
/// 原始Bitmap
/// 新的宽度
/// 新的高度
/// 保留着，暂时未用
///
public static Bitmap KiResizeImage(Bitmap bmp, int newW, int newH, int Mode)
{
try
{
Bitmap b = new Bitmap(newW, newH);
Graphics g = Graphics.FromImage(b);
// 插值算法的质量
g.InterpolationMode = InterpolationMode.HighQualityBicubic;
g.DrawImage(bmp, new Rectangle(0, 0, newW, newH), new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height), GraphicsUnit.Pixel);
g.Dispose();
return b;
}
catch
{
return null;
}
}
// ===============================
///
/// 剪裁 -- 用GDI+
///
/// 原始Bitmap
/// 开始坐标X
/// 开始坐标Y
/// 宽度
/// 高度
///
public static Bitmap KiCut(Bitmap b, int StartX, int StartY, int iWidth, int iHeight)
{
if (b == null)
{
return null;
}
int w = b.Width;
int h = b.Height;
if (StartX >= w || StartY >= h)
{
return null;
}
if (StartX + iWidth > w)
{
iWidth = w - StartX;
}
if (StartY + iHeight > h)
{
iHeight = h - StartY;
}
try
{
Bitmap bmpOut = new Bitmap(iWidth, iHeight, PixelFormat.Format24bppRgb);
Graphics g = Graphics.FromImage(bmpOut);
g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, iWidth, iHeight), new Rectangle(StartX, StartY, iWidth, iHeight), GraphicsUnit.Pixel);
g.Dispose();
return bmpOut;
}
catch
{
return null;
}
}
注意到区别了吗？提示，g.DrawImage中第二个new Rectangle。
目标其实都是new Rectangle(0, 0, iWidth, iHeight)，缩放算法把整个原始图都往目标区域里塞new Rectangle(0, 0, bmp.Width,
bmp.Height)，而剪裁只是把原始区域上等宽等高的那个区域new Rectangle(StartX, StartY, iWidth, iHeight)1:1的塞到目标区域里。很容易吧。
最近写了几个网站的验证码图片自动识别程序，尽管每个网站的验证码图片都不相同，识别的方法有所差别。但写得多了，也总结出不少相同之处。今天抽空封装出一个基础类来，发现可以很好地重复利用，编写不同的验证码识别程序，效率提高了不少。好东东不能独享，现放出来供大家共同研究，请网友们妥善用之。
封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了：
GrayByPixels(); //灰度处理
GetPicValidByValue(128, 4); //得到有效空间
Bitmap[] pics = GetSplitPics(4, 1); //分割
string code = GetSingleBmpCode(pics[i], 128); //得到代码串
具体使用，请参见我做的例子：
投票程序示例.exe 投票程序源码
（例子说明：使用进程投票，可自动清除Alert弹出窗口，可自动换IP，ADSL用户自行修改Restart.bat中第三行内容）
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Collections;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Runtime.InteropServices;
namespace BallotAiying2
{
class UnCodebase
{
public Bitmap bmpobj;
public UnCodebase(Bitmap pic)
{
bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb
}
/**////
/// 根据RGB，计算灰度值
///
/// Color值
///
private int GetGrayNumColor(System.Drawing.Color posClr)
{
return (posClr.R * 19595 + posClr.G * 38469 + posClr.B * 7472) >> 16;
}
/**////
/// 灰度转换,逐点方式
///
public void GrayByPixels()
{
for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
{
for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
{
int tmpValue = GetGrayNumColor(bmpobj.GetPixel(j, i));
bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(tmpValue, tmpValue, tmpValue));
}
}
}
/**////
/// 去图形边框
///
///
public void ClearPicBorder(int borderWidth)
{
for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
{
for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
{
if (i < borderWidth || j < borderWidth || j > bmpobj.Width -
1 - borderWidth || i > bmpobj.Height - 1 - borderWidth)
bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(255, 255, 255));
}
}
}
/**////
/// 灰度转换,逐行方式
///
public void GrayByLine()
{
Rectangle rec = new Rectangle(0, 0, bmpobj.Width, bmpobj.Height);
BitmapData bmpData = bmpobj.LockBits(rec, ImageLockMode.ReadWrite, bmpobj.PixelFormat);// PixelFormat.Format32bppPArgb);
// bmpData.PixelFormat = PixelFormat.Format24bppRgb;
IntPtr scan0 = bmpData.Scan0;
int len = bmpobj.Width * bmpobj.Height;
int[] pixels = new int[len];
Marshal.Copy(scan0, pixels, 0, len);
//对图片进行处理
int GrayValue = 0;
for (int i = 0; i < len; i++)
{
GrayValue = GetGrayNumColor(Color.FromArgb(pixels[i]));
pixels[i] = (byte)(Color.FromArgb(GrayValue, GrayValue, GrayValue)).ToArgb(); //Color转byte
}
bmpobj.UnlockBits(bmpData);
}
/**////
/// 得到有效图形并调整为可平均分割的大小
///
/// 灰度背景分界值
/// 有效字符数
///
public void GetPicValidByValue(int dgGrayValue, int CharsCount)
{
int posx1 = bmpobj.Width; int posy1 = bmpobj.Height;
int posx2 = 0; int posy2 = 0;
for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++) //找有效区
{
for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
{
int pixelValue = bmpobj.GetPixel(j, i).R;
if (pixelValue < dgGrayValue) //根据灰度值
{
if (posx1 > j) posx1 = j;
if (posy1 > i) posy1 = i;
if (posx2 < j) posx2 = j;
if (posy2 < i) posy2 = i;
};
};
};
// 确保能整除
int Span = CharsCount - (posx2 - posx1 + 1) % CharsCount; //可整除的差额数
if (Span < CharsCount)
{
int leftSpan = Span / 2; //分配到左边的空列 ，如span为单数,则右边比左边大1
if (posx1 > leftSpan)
posx1 = posx1 - leftSpan;
if (posx2 + Span - leftSpan < bmpobj.Width)
posx2 = posx2 + Span - leftSpan;
}
//复制新图
Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1, posy1, posx2 - posx1 + 1, posy2 - posy1 + 1);
bmpobj = bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);
}
/**////
/// 得到有效图形,图形为类变量
///
/// 灰度背景分界值
/// 有效字符数
///
public void GetPicValidByValue(int dgGrayValue)
{
int posx1 = bmpobj.Width; int posy1 = bmpobj.Height;
int posx2 = 0; int posy2 = 0;
for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++) //找有效区
{
for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
{
int pixelValue = bmpobj.GetPixel(j, i).R;
if (pixelValue < dgGrayValue) //根据灰度值
{
if (posx1 > j) posx1 = j;
if (posy1 > i) posy1 = i;
if (posx2 < j) posx2 = j;
if (posy2 < i) posy2 = i;
};
};
};
//复制新图
Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1, posy1, posx2 - posx1 + 1, posy2 - posy1 + 1);
bmpobj = bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);
}
/**////
/// 得到有效图形,图形由外面传入
///
/// 灰度背景分界值
/// 有效字符数
///
public Bitmap GetPicValidByValue(Bitmap singlepic, int dgGrayValue)
{
int posx1 = singlepic.Width; int posy1 = singlepic.Height;
int posx2 = 0; int posy2 = 0;
for (int i = 0; i < singlepic.Height; i++) //找有效区
{
for (int j = 0; j < singlepic.Width; j++)
{
int pixelValue = singlepic.GetPixel(j, i).R;
if (pixelValue < dgGrayValue) //根据灰度值
{
if (posx1 > j) posx1 = j;
if (posy1 > i) posy1 = i;
if (posx2 < j) posx2 = j;
if (posy2 < i) posy2 = i;
};
};
};
//复制新图
Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1, posy1, posx2 - posx1 + 1, posy2 - posy1 + 1);
return singlepic.Clone(cloneRect, singlepic.PixelFormat);
}
/**////
/// 平均分割图片
///
/// 水平上分割数
/// 垂直上分割数
///
public Bitmap [] GetSplitPics(int RowNum,int ColNum)
{
if (RowNum == 0 || ColNum == 0)
return null;
int singW = bmpobj.Width / RowNum;
int singH = bmpobj.Height /
ColNum;
Bitmap [] PicArray=new Bitmap[RowNum*ColNum];
Rectangle cloneRect;
for (int i = 0; i < ColNum; i++) //找有效区
{
for (int j = 0; j < RowNum; j++)
{
cloneRect = new Rectangle(j*singW, i*singH, singW , singH);
PicArray[i*RowNum+j]=bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);//复制小块图
}
}
return PicArray;
}
/**////
/// 返回灰度图片的点阵描述字串，1表示灰点，0表示背景
///
/// 灰度图
/// 背前景灰色界限
///
public string GetSingleBmpCode(Bitmap singlepic, int dgGrayValue)
{
Color piexl;
string code = "";
for (int posy = 0; posy < singlepic.Height; posy++)
for (int posx = 0; posx < singlepic.Width; posx++)
{
piexl = singlepic.GetPixel(posx, posy);
if (piexl.R < dgGrayValue) // Color.Black )
code = code + "1";
else
code = code + "0";
}
return code;
}
}
}