图片alpha blending的计算
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作者联系方式:YU TAO <yut616 at sohu dot com>
一幅彩色图像的每一个像素用R,G,B三个分量表示,若每一个分量用8位,那么一个像素共用3X8=24位表示。
在用32位表示一个像素时,若R,G,B分别用8位表示,剩下的8位常称为α通道(alpha channel)位。它用来表示该像素怎样产生特技效果,即通常我们说的半透明。
alpha的取值一般为0到255。
为0时,表示是全透明的,即图片是看不见的。为255时,表示图片是显示原始图的。中间值即为半透明状态。
计算alpha blending时,通常的方法是将源像素的RGB值,分别与目标像素(如背景)的RGB按比例混合,最后得到一个混合后的RGB值。
方法:
在microwindows中也有相似的代码:
fblin32alpha.c
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/None.gif)
while (--h >= 0) {
for (i = 0; i < w; ++i) {
register unsigned long s;
register unsigned long d;
s = src8[MWI_BYTE_OFFSET_R];
d = dst8[MWI_BYTE_OFFSET_R];
dst8[MWI_BYTE_OFFSET_R] =
(unsigned char) (((s - d) * alpha) >> 8) + d;
s = src8[MWI_BYTE_OFFSET_G];
d = dst8[MWI_BYTE_OFFSET_G];
dst8[MWI_BYTE_OFFSET_G] =
(unsigned char) (((s - d) * alpha) >> 8) + d;
s = src8[MWI_BYTE_OFFSET_B];
d = dst8[MWI_BYTE_OFFSET_B];
dst8[MWI_BYTE_OFFSET_B] =
(unsigned char) (((s - d) * alpha) >> 8) + d;
s = src8[MWI_BYTE_OFFSET_ALPHA];
d = dst8[MWI_BYTE_OFFSET_ALPHA];
dst8[MWI_BYTE_OFFSET_ALPHA] =
(unsigned char) (((s - d) * alpha) >> 8) + d;
dst8 += 4;
src8 += 4;
}
dst8 += dlinelen_minus_w4;
src8 += slinelen_minus_w4;
}
假设你使用的数据是YUV数据,那么依据YUV与RGB的转换公式:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U= (B-Y)*0.565
V= (R-Y)*0.713
也能够直接对YUV应用上面的公式计算alpha blending,不必转换成RGB再混合。
作者联系方式:YU TAO <yut616 at sohu dot com>
一幅彩色图像的每一个像素用R,G,B三个分量表示,若每一个分量用8位,那么一个像素共用3X8=24位表示。
在用32位表示一个像素时,若R,G,B分别用8位表示,剩下的8位常称为α通道(alpha channel)位。它用来表示该像素怎样产生特技效果,即通常我们说的半透明。
alpha的取值一般为0到255。
为0时,表示是全透明的,即图片是看不见的。为255时,表示图片是显示原始图的。中间值即为半透明状态。
计算alpha blending时,通常的方法是将源像素的RGB值,分别与目标像素(如背景)的RGB按比例混合,最后得到一个混合后的RGB值。
方法:
R = ( R_src * alpha + R_dest * (256 - alpha) )/256;
含义即为源与目标各占的百分比。
简化后:
R = ( (R_src * alpha - R_dest * alpha) + R_dest * 256 )/256;
除256,也即右移8,即:
R = (R_src - R_dest) * alpha >> 8 + R_dest;
含义即为源与目标各占的百分比。
简化后:
R = ( (R_src * alpha - R_dest * alpha) + R_dest * 256 )/256;
除256,也即右移8,即:
R = (R_src - R_dest) * alpha >> 8 + R_dest;
在microwindows中也有相似的代码:
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/None.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/None.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/ExpandedSubBlockStart.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
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![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
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![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/ExpandedSubBlockEnd.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/InBlock.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/ExpandedBlockEnd.gif)
假设你使用的数据是YUV数据,那么依据YUV与RGB的转换公式:
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/None.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/None.gif)
![](http://images.csdn.net/syntaxhighlighting/OutliningIndicators/None.gif)