Question

我正在从磁盘读取图像。图像可以是灰度图像或二值图像。但是，我无法从图像的头文件中分辨出来。我现在要做的是告诉唯一像素的数量。如果唯一像素数大于2，则图像为灰度;否则它是黑白图像。我正在使用以下功能来完成这项工作：

  bool is_binary_image(  std::vector<unsigned char> &memory)
{
    std::set<unsigned char> myset;
    for(  std::vector<unsigned char>::iterator  it = memory.begin();
        it!= memory.end(); 
        it++)
    {
        myset.insert(*it);
        if (myset.size()>2)
            return false;
    }

    return true;

}

如果候选图像是灰度图像，则此功能可以很好地完成。但是，如果候选图像是二进制的，则该功能是耗时的。关于改进功能的任何想法？

Answer 1

你可以使用数组代替map来加快速度：

bool is_binary_image(  std::vector<unsigned char> &memory)
{
    int counter = 0;
    int pixels[256] = {};

    for(  std::vector<unsigned char>::iterator  it = memory.begin();
        it!= memory.end(); 
        it++)
    {
        pixels[*it]++;
        if (pixels[*it]==1)
          counter++;
        if (counter>2)
            return false;
    }
    return true;
}

修改

这里是优化版本（但可能不太可读），例如TemplateRex：

bool is_binary_image( std::vector<unsigned char> &memory) { int counter = 0; int pixels[256] = {}; for( std::vector<unsigned char>::iterator it = memory.begin(); it!= memory.end(); it++) { if ((counter += (++pixels[*it] == 1))>2) return false; } return true; }

Answer 2

拍摄第一个像素。然后搜索不等于第一个像素的下一个像素。现在向前搜索一个既不是两个像素的像素。如果你重新结束，它是一个二进制图像。

Answer 3

在不对图像做任何假设的情况下，你可以做的事情并不多（就整个图像的迭代而言）。在最坏的情况下，图像中检查的最后一个像素具有第三个值，因此您必须检查所有像素以确定它不是灰度图像。

那就是说，你的方式是相当低效的。如果您知道黑白像素的可能值，则可以简单地遍历像素并检查该值是否与黑白不同。这将消除该集合，并应显着提高性能。

数组或图像中的唯一值数字

3 个答案: