本文实现bmp图像的灰度化及二值化操作：
1、灰度化
对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式：
Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
而实际应用时，希望避免低速的浮点运算，所以需要整数算法。
注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：
Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000
RGB一般是8位精度，现在缩放1000倍，所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法，所以需要加上500来实现四舍五入。
就是由于该算法需要32位运算，所以该公式的另一个变种很流行：
Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100
但是，虽说上一个公式是32位整数运算，但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点，是可以用16位整数乘除指令来运算的。而且现在32位早普及了（AMD64都出来了），所以推荐使用上一个公式。
上面的整数算法已经很快了，但是有一点仍制约速度，就是最后的那个除法。移位比除法快多了，所以可以将系数缩放成 2的整数幂。
习惯上使用16位精度，2的16次幂是65536，所以这样计算系数：
0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595
0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469
0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472
可能很多人看见了，我所使用的舍入方式不是四舍五入。四舍五入会有较大的误差，应该将以前的计算结果的误差一起计算进去，舍入方式是去尾法：
写成表达式是：
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
2至20位精度的系数：
Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2
Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3
Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4
Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5
Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8
Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9
Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10
Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11
Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12
Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13
Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14
Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17
Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18
Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19
Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20
灰度化处理有很多方式，本文仅选用一种。
2、二值化
图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
void img_rgb2gray()
{
char readPath[] = "D:\\C++_file\\image_deal_C++\\IMAGE_JIEQU\\1.bmp";
readBmp(readPath);
unsigned char *pGrayData;
//因为转换后多了个颜色表，所以要改变
bfoffbits += (sizeof(RGBQUAD) * 256);
//biSizeImg存储的为位图数据占用的字节数，转换为灰度图像后值发生改变，
//因为24为真彩色位图数据的一个像素用3各字节表示，灰度图像为1个字节
biBitCount = 8;
int lineBytes = (bmpWidth * biBitCount / 8 + 3) / 4 * 4;
int oldLineBytes = (bmpWidth * 24 / 8 + 3) / 4 * 4;;
pGrayData = new unsigned char[lineBytes * bmpHeight];
//memset(pGrayData, 0, bmpInfoHeader.biSizeImage);
//这里要注意，Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是
//4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充，所以如果当前biWidth如果不是
//4的倍数时，要在后面补0直到为4的倍数
//-------------------------------定义灰度图像的颜色表--------------------//
pColorTable = new RGBQUAD[256];
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
(*(pColorTable + i)).rgbBlue = i;
(*(pColorTable + i)).rgbGreen = i;
(*(pColorTable + i)).rgbRed = i;
(*(pColorTable + i)).rgbReserved = 0;
}
//--------------------------------将RGB转换为灰度值------------------------//
int red, green, blue;
BYTE gray;
//char gray_1;
for (int i = 0; i < bmpHeight; i++)
{
//位图数据(pBmpData)中存储的实际像素数为biWidth个,而一个扫描行要lineByte个字节，
//多余出来的是上面补的0,所以要转换的要是实际的像素数,
//因为转换前后biWidth是相同的，而lineByte是不同的，也就是后面补的0不同
for (int j = 0; j < bmpWidth; j++)
{
red = *(pBmpBuf + i*oldLineBytes + 3 * j + 2);
green = *(pBmpBuf + i*oldLineBytes + 3 * j + 1);
blue = *(pBmpBuf + i*oldLineBytes + 3 * j );
gray = (BYTE)((77 * red + 151 * green + 28 * blue) >> 8);
//gray_1 = red*0.299 + green*0.587 + blue*0.114;
*(pGrayData + i*lineBytes + j) = gray;
}
}
/*
int threshold=128;
for (int i = 0; i < bmpHeight; i++)
{
//二值化
for (int j = 0; j < bmpWidth; j++)
{
if (*(pGrayData + i*lineBytes + j)>threshold)
*(pGrayData + i*lineBytes + j) = 255;
else
*(pGrayData + i*lineBytes + j) = 0;
}
}
*/
char writePath[] = "D:\\C++_file\\image_deal_C++\\IMAGE_JIEQU\\11.bmp";
saveBmp(writePath, pGrayData, bmpWidth, bmpHeight, biBitCount, pColorTable);
printf("灰度化完成，请查看bmp文件。\n\n");
}