Wince/VC高效PNG貼圖，自定義Alpha算法

工作中，做一些炫點的界面都需要用到PNG圖片，Wince里面微軟也提供了PNG圖片的支持，不過Alpha的混合速度比較慢，所以自己實現了一個Alpha的混合運算接口，經過測試，要比微軟AlphaBlend快4、5倍。當然Alpha混合的方法也適合window下的VC使用。下面有測試的數據。

原創博文，需要轉載，請標明出處：http://www.cnblogs.com/mythou/p/3150396.html

 

1、創建兼容32位位圖。

    一般界面貼圖，我們都是使用微軟的兼容DC和兼容位圖進行處理。不過這里我需要創建一張32位的設備無關位圖。（有關DIB位圖相關知識，不了解的可以百度一下，這是和兼容位圖對應的一種位圖格式。這里就不多說了）。

/*
*hDC:兼容的DC指針
*nWidth：需要創建DIB位圖寬
*nHeight：創建位圖高
*pBitmapData:這是我自己定義的數據類型，就是一個unsigned char * 類型
*/

HBITMAP CPngBitBlt::Create32Bitmap(HDC hDC, int nWidth, int nHeight,HBMDC &pBitmapData) { if(hDC == NULL) { return NULL; } if(nWidth==0 || nHeight==0) { return NULL; } BITMAPINFO *pbinfo = new BITMAPINFO; if(!pbinfo) { return NULL; } ZeroMemory(pbinfo, sizeof(BITMAPINFO)); pbinfo->bmiHeader.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER); pbinfo->bmiHeader.biWidth = nWidth; pbinfo->bmiHeader.biHeight = -nHeight;//位圖翻轉
    pbinfo->bmiHeader.biPlanes = 1; pbinfo->bmiHeader.biBitCount = 32;//32位位圖
 BYTE* lpBitmapBits = NULL; HBITMAP hDIBmp = CreateDIBSection(hDC, pbinfo, DIB_RGB_COLORS, (void **)&lpBitmapBits, NULL, 0); pBitmapData = lpBitmapBits; delete pbinfo; if(hDIBmp == NULL) { return NULL; } return hDIBmp; }

上面的函數是創建一張指定大小的DIB位圖，而且返回這張位圖的數據指針（指向位圖數據的首指針）。

這張位圖，一般就是用來當做背景位圖，我們一般貼圖使用的雙緩沖方式，需要前后兩張位圖，這個DIB位圖就是用做內存DC的位圖。

 

2、加載PNG圖片

PNG圖片加載，這里還是使用微軟的IImage解碼PNG圖片，使用過pnglib解碼庫，實際解碼速度還比不上IImage，也可能是我編譯的libpng庫沒有做優化吧。所以暫時放棄使用libpng。后續有時間會研究一下libpng解碼的原理和嵌入式上優化方式。Android上也是使用libpng解碼png，所以解碼速度應該還是可以的，不過估計需要做一些嵌入式平台的化，比較大部分嵌入式平台機器CPU主頻都不高，（現在的手機例外 -_-！）,我工作接觸的一般也就400M到800M的范圍。下面是解碼部分代碼，主要是從IImage解碼PNG圖片，然后把PNG圖片構造一個DIB位圖，獲取一個可以操作圖片的指針。

BOOL CImageData::LoadImageFromFile(const TCHAR *fileName) { // 參數有效性
    if (fileName == NULL) { return FALSE; } // 創建COM實例
    HRESULT hr = NULL; if(FAILED(hr = ::CoCreateInstance(CLSID_ImagingFactory,NULL,CLSCTX_INPROC_SERVER,IID_IImagingFactory,(void**) &m_pImagingFactory))) { return FALSE; }// 從文件中創建圖片
    if(FAILED(hr = m_pImagingFactory->CreateImageFromFile(fileName, &m_pImage))) { return FALSE; } // 得到圖片信息
    if(FAILED(hr = m_pImage->GetImageInfo(&m_ImageInfo))) { return FALSE; } // 獲取原始數據
    if (ReadImageData() == FALSE) { return FALSE; } 　　//......// 成功獲得圖片信息
    return TRUE; }

BOOL CImageData::ReadImageData() { // 用於返回結果
    BOOL bRet = TRUE; // 參數有效性
    if (m_pImage==NULL || m_pImagingFactory==NULL) { return FALSE; } // 取得圖片原始數據
    RECT rect = {0, 0, m_ImageInfo.Width, m_ImageInfo.Height}; BitmapData bitmapData; bitmapData.Width = m_ImageInfo.Width; bitmapData.Height = m_ImageInfo.Height; bitmapData.PixelFormat = m_ImageInfo.PixelFormat; IBitmapImage *pBitmapImage = NULL; m_pImagingFactory->CreateBitmapFromImage(m_pImage, m_ImageInfo.Width, m_ImageInfo.Height, PIXFMT_32BPP_ARGB, InterpolationHintDefault, &pBitmapImage); pBitmapImage->LockBits(&rect, ImageLockModeRead, PIXFMT_32BPP_ARGB, &bitmapData); // 釋放舊數據
    if (m_pImgDataBuf != NULL) { delete[] m_pImgDataBuf; m_pImgDataBuf = NULL; } // 申請新空間
    bRet = TRUE; m_pImgDataBuf = new unsigned char[m_ImageInfo.Width * m_ImageInfo.Height * 4]; if (m_pImgDataBuf == NULL) { bRet = FALSE; goto ERROR_END_FUNCTION; } // 拷貝數據
    bRet = TRUE; memcpy(m_pImgDataBuf, bitmapData.Scan0, m_ImageInfo.Width * m_ImageInfo.Height * 4); ERROR_END_FUNCTION: pBitmapImage->UnlockBits(&bitmapData); pBitmapImage->Release(); return bRet; }

 

上面主要m_pImgDataBuf 就是一個Byte *的指針，一個指向PNG圖片數據的起始指針。我們利用這個指針就可以操作我們剛剛解碼的PNG圖片的數據。

 

3、Alpha混合

首先說說Alpha混合，Alpha是指PNG圖片的透明度，一般我們使用PNG圖片就是為了可以有半透明的顯示效果，大部分比較炫的界面，都有這些半透明特效使用，Alpha就是指定圖片的透明度，一般圖片的透明度我們可以分為兩種。

第一：整張圖片的Alpha值，圖片每個像素使用同一個Alpha值。

第二：每個像素使用獨立的Alpha值。

對於32位的PNG圖片來說，每個像素值，都保存了自己的Alpha值，32位PNG的像素格式：ARGB8888就是，每個值都是一個8位值。

Alpha混合的基本公式如下：AlphaResult = ALPHA * srcPixel + ( 1 - ALPHA ) * destPixel  

下面給出一個Alpha的混合算法例子。

//支持自定義Alpha
//pBackDSSrcBmp:我們背景DIB位圖的數據指針，也就是上面創建的DIB位圖返回的指針pBitmapData
//m_ImgDataBuf:上面解碼圖片，獲取的需要顯示的PNG圖片的數據指針

//支持自定義Alpha
void CImageData::DrawImage(HBMDC pBackDCSrcBmp, const int DstX, const int DstY, const int Alpha, DWORD DstBMPWidth)
{
    //進行Alpha混合運算    
    BYTE btAlphaSRC = 0;
    DWORD iSrcPos = 0;
    int iDstPos = 0;

    for(DWORD i=0; i<m_ImageHeigh; i++)
    {
        DWORD SrcData = (i+DstY)*DstBMPWidth + DstX;
        DWORD DstData = i*m_ImageWidth;
        for(int j=0;  j<m_ImageWidth; j++)
        {
            // 計算源圖像數據索引和像素點ALPHA
            iSrcPos = (SrcData + j) << 2;
            iDstPos = (DstData + j) << 2;    
            btAlphaSRC = m_pImgDataBuf[iDstPos+3];
            btAlphaSRC = btAlphaSRC*Alpha >> 8;

            //ALPHA混合基本公式result = ALPHA * srcPixel + ( 1 - ALPHA ) * destPixel        
            pBackDCSrcBmp[iSrcPos] += (btAlphaSRC*(m_pImgDataBuf[iDstPos]-pBackDCSrcBmp[iSrcPos]) >> 8);
            pBackDCSrcBmp[iSrcPos+1] += (btAlphaSRC*(m_pImgDataBuf[iDstPos+1]-pBackDCSrcBmp[iSrcPos+1]) >> 8);
            pBackDCSrcBmp[iSrcPos+2] += (btAlphaSRC*(m_pImgDataBuf[iDstPos+2]-pBackDCSrcBmp[iSrcPos+2]) >> 8);
        }            
    }
}

背景圖和需要顯示的PNG圖片，兩張圖片對應像素值，根據Alpha混合混合，就可以得到最終的圖片，這個就是整個顯示過程。

這里的方法不僅僅針對PNG圖片，其實對於jpg和bmp也是有效的，只是這兩種圖片，一般是不包含alpha信息的，所以只能控制整張圖片的透明度，而不能控制每個像素的透明度。

上面的運算公式經過一些處理，主要是減少運算和減少乘除法的使用，比較cpu運行乘除法比不上加減法。

下面是我自己測試的數據結果：

這個是我在一台主頻是600M的CPU上面運行的速度對比，速度單位是毫秒，可以對比，使用自己的Alpha混合要比微軟的AlpBlend快不少，特別是針對大圖片來說。

查過一些資料，大部分人的觀點是微軟的AlphaBlend里面處理過多的異常處理和對圖片伸縮進行操作，導致比較慢。

有需要朋友可以自己根據我上面說的封裝一個png貼圖類，我前面寫了一篇使用微軟ALphBlend貼圖的文章，里面給出了完整代碼。

這個自定義的方法，代碼比較多，我就不貼出來的。

微軟AlphaBlend貼圖類：http://www.cnblogs.com/mythou/archive/2013/06/13/3133606.html

 如果有需要的朋友可以根據自己情況封裝不同的接口處理，如果有不了解地方，可以留言。

 

 

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