大家好，今天给各位分享bitmap go的一些知识，其中也会对bitmap功能进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
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MFC 位图某些颜色透明(十一)golang 内存分析Android ,base64转bitmap.xgo是什么文件格式MFC 位图某些颜色透明给你个函数吧,用法:
CBitmapbmp;
bmp.LoadBitmap(IDB_BITMAP1);
HRGNrgn;
rgn=BitmapToRegion((HBITMAP)bmp,RGB(127,127,127));
SetWindowRgn(rgn,TRUE);
bmp.DeleteObject();
以下是函数
原型:
staticHRGNBitmapToRegion(HBITMAPhBmp,COLORREFcTransparentColor,COLORREFcTolerance=RGB(0,0,0));
定义:
//BitmapToRegion:createaregionfromthe"non-transparent"pixelsofabitmap
//hBmp:sourcebitmap
//cTransparentColor:colorbaseforthe"transparent"pixels(defaultisblack)
//cTolerance:colortoleranceforthe"transparent"pixels.
//apixelisassumedtobetransparentifthevalueofeachofits3components(blue,greenandred)is
//greaterorequaltothecorrespondingvalueincTransparentColorandislowerorequaltothe
//correspondingvalueincTransparentColor+cTolerance.
HRGNCYourDlg::BitmapToRegion(HBITMAPhBmp,COLORREFcTransparentColor,COLORREFcTolerance)
{
HRGNhRgn=NULL;
if(hBmp)
{
//CreateamemoryDCinsidewhichwewillscanthebitmapcontent
HDChMemDC=CreateCompatibleDC(NULL);
if(hMemDC)
{
//Getbitmapsize
BITMAPbm;
GetObject(hBmp,sizeof(bm),&bm);
//Createa32bitsdepthbitmapandselectitintothememoryDC
BITMAPINFOHEADERRGB32BITSBITMAPINFO={
sizeof(BITMAPINFOHEADER),//biSize
bm.bmWidth,//biWidth;
bm.bmHeight,//biHeight;
1,//biPlanes;
32,//biBitCount
BI_RGB,//biCompression;
0,//biSizeImage;
0,//biXPelsPerMeter;
0,//biYPelsPerMeter;
0,//biClrUsed;
0//biClrImportant;
};
VOID*pbits32;
HBITMAPhbm32=CreateDIBSection(hMemDC,
(BITMAPINFO*)&RGB32BITSBITMAPINFO,DIB_RGB_COLORS,&pbits32,NULL,0);
if(hbm32)
{
HBITMAPholdBmp=(HBITMAP)SelectObject(hMemDC,hbm32);
//CreateaDCjusttocopythebitmapintothememoryDC
HDChDC=CreateCompatibleDC(hMemDC);
if(hDC)
{
//Gethowmanybytesperrowwehaveforthebitmapbits(roundedupto32bits)
BITMAPbm32;
GetObject(hbm32,sizeof(bm32),&bm32);
while(bm32.bmWidthBytes%4)
bm32.bmWidthBytes++;
//CopythebitmapintothememoryDC
HBITMAPholdBmp=(HBITMAP)SelectObject(hDC,hBmp);
BitBlt(hMemDC,0,0,bm.bmWidth,bm.bmHeight,hDC,0,0,SRCCOPY);
//Forbetterperformances,wewillusetheExtCreateRegion()functiontocreatethe
//region.ThisfunctiontakeaRGNDATAstructureonentry.Wewilladdrectanglesby
//amountofALLOC_UNITnumberinthisstructure.
#defineALLOC_UNIT100
DWORDmaxRects=ALLOC_UNIT;
HANDLEhData=GlobalAlloc(GMEM_MOVEABLE,sizeof(RGNDATAHEADER)+(sizeof(RECT)*maxRects));
RGNDATA*pData=(RGNDATA*)GlobalLock(hData);
pData->rdh.dwSize=sizeof(RGNDATAHEADER);
pData->rdh.iType=RDH_RECTANGLES;
pData->rdh.nCount=pData->rdh.nRgnSize=0;
SetRect(&pData->rdh.rcBound,MAXLONG,MAXLONG,0,0);
//Keeponhandhighestandlowestvaluesforthe"transparent"pixels
BYTElr=GetRValue(cTransparentColor);
BYTElg=GetGValue(cTransparentColor);
BYTElb=GetBValue(cTransparentColor);
BYTEhr=min(0xff,lr+GetRValue(cTolerance));
BYTEhg=min(0xff,lg+GetGValue(cTolerance));
BYTEhb=min(0xff,lb+GetBValue(cTolerance));
//Scaneachbitmaprowfrombottomtotop(thebitmapisinvertedvertically)
BYTE*p32=(BYTE*)bm32.bmBits+(bm32.bmHeight-1)*bm32.bmWidthBytes;
for(inty=0;y<bm.bmHeight;y++)
{
//Scaneachbitmappixelfromlefttoright
for(intx=0;x<bm.bmWidth;x++)
{
//Searchforacontinuousrangeof"nontransparentpixels"
intx0=x;
LONG*p=(LONG*)p32+x;
while(x<bm.bmWidth)
{
BYTEb=GetRValue(*p);
if(b>=lr&&b<=hr)
{
b=GetGValue(*p);
if(b>=lg&&b<=hg)
{
b=GetBValue(*p);
if(b>=lb&&b<=hb)
//Thispixelis"transparent"
break;
}
}
p++;
x++;
}
if(x>x0)
{
//Addthepixels(x0,y)to(x,y+1)asanewrectangleintheregion
if(pData->rdh.nCount>=maxRects)
{
GlobalUnlock(hData);
maxRects+=ALLOC_UNIT;
hData=GlobalReAlloc(hData,sizeof(RGNDATAHEADER)+(sizeof(RECT)*maxRects),GMEM_MOVEABLE);
pData=(RGNDATA*)GlobalLock(hData);
}
RECT*pr=(RECT*)&pData->Buffer;
SetRect(&pr[pData->rdh.nCount],x0,y,x,y+1);
if(x0<pData->rdh.rcBound.left)
pData->rdh.rcBound.left=x0;
if(y<pData->rdh.rcBound.top)
pData->rdh.rcBound.top=y;
if(x>pData->rdh.rcBound.right)
pData->rdh.rcBound.right=x;
if(y+1>pData->rdh.rcBound.bottom)
pData->rdh.rcBound.bottom=y+1;
pData->rdh.nCount++;
//OnWindows98,ExtCreateRegion()mayfailifthenumberofrectanglesistoo
//large(ie:>4000).Therefore,wehavetocreatetheregionbymultiplesteps.
if(pData->rdh.nCount==2000)
{
HRGNh=ExtCreateRegion(NULL,sizeof(RGNDATAHEADER)+(sizeof(RECT)*maxRects),pData);
if(hRgn)
{
CombineRgn(hRgn,hRgn,h,RGN_OR);
DeleteObject(h);
}
else
hRgn=h;
pData->rdh.nCount=0;
SetRect(&pData->rdh.rcBound,MAXLONG,MAXLONG,0,0);
}
}
}
//Gotonextrow(remember,thebitmapisinvertedvertically)
p32-=bm32.bmWidthBytes;
}
//Createorextendtheregionwiththeremainingrectangles
HRGNh=ExtCreateRegion(NULL,sizeof(RGNDATAHEADER)+(sizeof(RECT)*maxRects),pData);
if(hRgn)
{
CombineRgn(hRgn,hRgn,h,RGN_OR);
DeleteObject(h);
}
else
hRgn=h;
//Cleanup
GlobalFree(hData);
SelectObject(hDC,holdBmp);
DeleteDC(hDC);
}
DeleteObject(SelectObject(hMemDC,holdBmp));
}
DeleteDC(hMemDC);
}
}
returnhRgn;
}
(十一)golang 内存分析编写过C语言程序的肯定知道通过malloc()方法动态申请内存，其中内存分配器使用的是glibc提供的ptmalloc2。除了glibc，业界比较出名的内存分配器有Google的tcmalloc和Facebook的jemalloc。二者在避免内存碎片和性能上均比glic有比较大的优势，在多线程环境中效果更明显。
Golang中也实现了内存分配器，原理与tcmalloc类似，简单的说就是维护一块大的全局内存，每个线程(Golang中为P)维护一块小的私有内存，私有内存不足再从全局申请。另外，内存分配与GC（垃圾回收）关系密切，所以了解GC前有必要了解内存分配的原理。
为了方便自主管理内存，做法便是先向系统申请一块内存，然后将内存切割成小块，通过一定的内存分配算法管理内存。以64位系统为例，Golang程序启动时会向系统申请的内存如下图所示：
预申请的内存划分为spans、bitmap、arena三部分。其中arena即为所谓的堆区，应用中需要的内存从这里分配。其中spans和bitmap是为了管理arena区而存在的。
arena的大小为512G，为了方便管理把arena区域划分成一个个的page，每个page为8KB,一共有512GB/8KB个页；
spans区域存放span的指针，每个指针对应一个page，所以span区域的大小为(512GB/8KB)乘以指针大小8byte=512M
bitmap区域大小也是通过arena计算出来，不过主要用于GC。
span是用于管理arena页的关键数据结构，每个span中包含1个或多个连续页，为了满足小对象分配，span中的一页会划分更小的粒度，而对于大对象比如超过页大小，则通过多页实现。
根据对象大小，划分了一系列class，每个class都代表一个固定大小的对象，以及每个span的大小。如下表所示：
上表中每列含义如下：
class：classID，每个span结构中都有一个classID,表示该span可处理的对象类型
bytes/obj：该class代表对象的字节数
bytes/span：每个span占用堆的字节数，也即页数乘以页大小
objects:每个span可分配的对象个数，也即（bytes/spans）/（bytes/obj）waste
bytes:每个span产生的内存碎片，也即（bytes/spans）%（bytes/obj）上表可见最大的对象是32K大小，超过32K大小的由特殊的class表示，该classID为0，每个class只包含一个对象。
span是内存管理的基本单位,每个span用于管理特定的class对象,跟据对象大小，span将一个或多个页拆分成多个块进行管理。src/runtime/mheap.go:mspan定义了其数据结构：
以class10为例，span和管理的内存如下图所示：
spanclass为10，参照class表可得出npages=1,nelems=56,elemsize为144。其中startAddr是在span初始化时就指定了某个页的地址。allocBits指向一个位图，每位代表一个块是否被分配，本例中有两个块已经被分配，其allocCount也为2。next和prev用于将多个span链接起来，这有利于管理多个span，接下来会进行说明。
有了管理内存的基本单位span，还要有个数据结构来管理span，这个数据结构叫mcentral，各线程需要内存时从mcentral管理的span中申请内存，为了避免多线程申请内存时不断的加锁，Golang为每个线程分配了span的缓存，这个缓存即是cache。src/runtime/mcache.go:mcache定义了cache的数据结构
alloc为mspan的指针数组，数组大小为class总数的2倍。数组中每个元素代表了一种class类型的span列表，每种class类型都有两组span列表，第一组列表中所表示的对象中包含了指针，第二组列表中所表示的对象不含有指针，这么做是为了提高GC扫描性能，对于不包含指针的span列表，没必要去扫描。根据对象是否包含指针，将对象分为noscan和scan两类，其中noscan代表没有指针，而scan则代表有指针，需要GC进行扫描。mcache和span的对应关系如下图所示：
mchache在初始化时是没有任何span的，在使用过程中会动态的从central中获取并缓存下来，跟据使用情况，每种class的span个数也不相同。上图所示，class0的span数比class1的要多，说明本线程中分配的小对象要多一些。
cache作为线程的私有资源为单个线程服务，而central则是全局资源，为多个线程服务，当某个线程内存不足时会向central申请，当某个线程释放内存时又会回收进central。src/runtime/mcentral.go:mcentral定义了central数据结构：
lock:线程间互斥锁，防止多线程读写冲突
spanclass:每个mcentral管理着一组有相同class的span列表
nonempty:指还有内存可用的span列表
empty:指没有内存可用的span列表
nmalloc:指累计分配的对象个数线程从central获取span步骤如下：
将span归还步骤如下：
从mcentral数据结构可见，每个mcentral对象只管理特定的class规格的span。事实上每种class都会对应一个mcentral,这个mcentral的集合存放于mheap数据结构中。src/runtime/mheap.go:mheap定义了heap的数据结构：
lock：互斥锁
spans:指向spans区域，用于映射span和page的关系
bitmap：bitmap的起始地址
arena_start:arena区域首地址
arena_used:当前arena已使用区域的最大地址
central:每种class对应的两个mcentral
从数据结构可见，mheap管理着全部的内存，事实上Golang就是通过一个mheap类型的全局变量进行内存管理的。mheap内存管理示意图如下：
系统预分配的内存分为spans、bitmap、arean三个区域，通过mheap管理起来。接下来看内存分配过程。
针对待分配对象的大小不同有不同的分配逻辑：
(0,16B)且不包含指针的对象：Tiny分配
(0,16B)包含指针的对象：正常分配
[16B,32KB]:正常分配
(32KB,-):大对象分配其中Tiny分配和大对象分配都属于内存管理的优化范畴，这里暂时仅关注一般的分配方法。
以申请size为n的内存为例，分配步骤如下：
Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节。1、Golang程序启动时申请一大块内存并划分成spans、bitmap、arena区域
2、arena区域按页划分成一个个小块。
3、span管理一个或多个页。
4、mcentral管理多个span供线程申请使用
5、mcache作为线程私有资源，资源来源于mcentral。
Android ,base64转bitmap1把图像文件读如byte数组中。
2然后调用EncodeBase64函数，把Byte数组传入，函数返回Base64的字符串。
以上即可完成Base64转换。
反方向
1然后调用DecodeBase64函数，把Byte64字符串传入，函数返回Byte数组。
2把Bye数组内容写入文件，文件名为bitmap位图的bpm文件即可。
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