Bilinear_Zoom 1.0 双线性插值缩放 - Project1

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# ■ Bilinear_Zoom 1.0
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# 　双线性插值图像缩放算法
# by：各种压力的猫君鸣谢：wbsy8241
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# 使用方法：
# Bilinear_Zoom.new(bitmap, x_rate, y_rate, pass, type)
# - bitmap 待缩放Bitmap
# - x_rate 横轴放大率（支持小数）
# - y_rate 纵轴放大率（支持小数）
# - pass = 0 采用RM默认算法（测试用）
# = 1 处理1次（默认）
# = 2 处理2次（质量提升，用时翻倍）
# = 4 处理4次（质量再提升，用时再翻倍）
# - type = 1 计算Red、Green、Blue、Alpha（默认，有透明度）
# = 0 计算Red、Green、Blue，Alpha = 255（速度较快，无透明度）
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# 脚本说明：
# 本脚本意在拓展思路，效率较差基本不具实用性。
# 所需时间和缩放后图片大小成正比，在RMXP上使用时可能存在“10s备份”问题。
# 全局变量 $bilinear_time 记录处理用时 $bilinear_pass 记录所用pass。
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# 更新记录：
# 1.0 2011-12-31 初版
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class Bilinear_Zoom < Bitmap
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# ● 初始化对像
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def initialize(bitmap, x_rate, y_rate, pass = 1, type = 1)
# 记录目前时间，用于统计算法用时
@time_begin = Time.now
# 记录全局变量（测试用）
$bilinear_pass = pass
# 读入参数
@pass = pass
@type = type
@bitmap = bitmap
# 若pass0采用RM默认算法
if @pass == 0
# 获取放大率
@x_rate = x_rate
@y_rate = y_rate
# 获取原Bitmap及宽高信息
@old_width = @bitmap.width
@old_height = @bitmap.height
# 根据放大率计算新Bitmap尺寸
@new_width = (@old_width * @x_rate).ceil
@new_height = (@old_height * @y_rate).ceil
# 生成Bitmap
super(@new_width, @new_height)
# 缩放
stretch_blt(self.rect, @bitmap, @bitmap.rect)
else # 双线性插值
case @pass
when 1
# 获取放大率
@x_rate = x_rate
@y_rate = y_rate
when 2
# 计算每pass放大率
@x_rate = Math.sqrt(x_rate)
@y_rate = Math.sqrt(y_rate)
when 4
# 计算每pass放大率
@x_rate = Math.sqrt(Math.sqrt(x_rate))
@y_rate = Math.sqrt(Math.sqrt(y_rate))
end
# 绘制Bitmap
loop do
break if @pass == 0
# 获取原Bitmap及宽高信息
@old_width = @bitmap.width
@old_height = @bitmap.height
# 根据放大率计算新Bitmap尺寸
@new_width = (@old_width * @x_rate).ceil
@new_height = (@old_height * @y_rate).ceil
# 生成Bitmap
super(@new_width, @new_height)
# 缩放处理
draw(@bitmap)
# 循环（多pass）
@pass -= 1
@bitmap = self.clone
end
end
# 记录全局变量（测试用）
$bilinear_time = Time.now - @time_begin
end
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# ● 绘制Bitmap
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def draw(bitmap)
# 计算用宽高
@math_width = @new_width + @x_rate.ceil
@math_height = @new_height + @y_rate.ceil
# 生成一个储存所有像素颜色的Table（3维数组）
@color_table = Table.new(@old_width, @old_height, 4)
# 每行从左到右的顺序依次获取颜色并压入Table
for line in 0..(@old_height - 1)
for row in 0..(@old_width - 1)
@temp_color = bitmap.get_pixel(row, line)
@color_table[row, line, 0] = @temp_color.alpha unless @type == 0
@color_table[row, line, 1] = @temp_color.red
@color_table[row, line, 2] = @temp_color.green
@color_table[row, line, 3] = @temp_color.blue
end
end
# 一行一行绘制
for line in 0..(@new_height - 1)
# 过程1：获取本行通用浮点y坐标
do_math_1(line)
for row in 0..(@new_width - 1)
# 过程2：获取浮点x坐标
do_math_2(row)
# 过程3：获取颜色
do_math_3
# 过程4：计算颜色
do_math_4
# 后处理（预留模块）
post_treatment
# 绘制颜色
draw_color(row, line)
end
end
end
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# ● 计算（过程1：获取y坐标及y权）
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def do_math_1(y)
# 获取坐标
temp = y * @old_height
@ty1 = temp / @math_height
@ty2 = @ty1 + 1
# 获取权
@py2 = temp % @math_height * 100 / @math_height
@py1 = 100 - @py2
end
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# ● 计算（过程2：获取x坐标及x权）
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def do_math_2(x)
# 获取坐标
temp = x * @old_width
@tx1 = temp / @math_width
@tx2 = @tx1 + 1
# 获取权
@px2 = temp % @math_width * 100 / @math_width
@px1 = 100 - @px2
end
#--------------------------------------------------------------------------
# ● 计算（过程3：获取颜色）
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def do_math_3
# 获取四点颜色对应的权
@p11 = @px1 * @py1
@p21 = @px2 * @py1
@p12 = @px1 * @py2
@p22 = @px2 * @py2
# 从Table中获取颜色
unless @type == 0
@c11_a = @color_table[@tx1, @ty1, 0]
@c21_a = @color_table[@tx2, @ty1, 0]
@c12_a = @color_table[@tx1, @ty2, 0]
@c22_a = @color_table[@tx2, @ty2, 0]
end
@c11_r = @color_table[@tx1, @ty1, 1]
@c21_r = @color_table[@tx2, @ty1, 1]
@c12_r = @color_table[@tx1, @ty2, 1]
@c22_r = @color_table[@tx2, @ty2, 1]
@c11_g = @color_table[@tx1, @ty1, 2]
@c21_g = @color_table[@tx2, @ty1, 2]
@c12_g = @color_table[@tx1, @ty2, 2]
@c22_g = @color_table[@tx2, @ty2, 2]
@c11_b = @color_table[@tx1, @ty1, 3]
@c21_b = @color_table[@tx2, @ty1, 3]
@c12_b = @color_table[@tx1, @ty2, 3]
@c22_b = @color_table[@tx2, @ty2, 3]
end
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# ● 计算（过程4：计算颜色）
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def do_math_4
@a = (@c11_a * @p11 + @c21_a * @p21 + @c12_a * @p12 + @c22_a * @p22) / 10000 unless @type == 0
@r = (@c11_r * @p11 + @c21_r * @p21 + @c12_r * @p12 + @c22_r * @p22) / 10000
@g = (@c11_g * @p11 + @c21_g * @p21 + @c12_g * @p12 + @c22_g * @p22) / 10000
@b = (@c11_b * @p11 + @c21_b * @p21 + @c12_b * @p12 + @c22_b * @p22) / 10000
end
#--------------------------------------------------------------------------
# ● 后处理（预留模块）
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def post_treatment
unless @type == 0
@color = @temp_color.set(@r, @g, @b, @a)
else
@color = @temp_color.set(@r, @g, @b)
end
# 预留
end
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# ● 绘制颜色
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def draw_color(x, y)
set_pixel(x, y, @color)
end
end

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# ■ Bilinear_Zoom_Lib 1.0
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# 　双线性插值图像缩放算法
# by：各种压力的猫君鸣谢：wbsy8241、orzfly
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# 使用方法：
# Bilinear_Zoom.new(bitmap, x_rate, y_rate, pass, type)
# - bitmap 待缩放Bitmap
# - x_rate 横轴放大率（支持小数）
# - y_rate 纵轴放大率（支持小数）
# - pass = 0 采用RM默认算法（测试用）
# = 1 处理1次（默认）
# = 2 处理2次（质量提升，用时翻倍）
# = 4 处理4次（质量再提升，用时再翻倍）
# - type = 1 计算Red、Green、Blue、Alpha（默认，有透明度）
# = 0 计算Red、Green、Blue，Alpha = 255（速度较快，无透明度）
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# 脚本说明：
# Bilinear_Zoom 1.0 的DLL版，需要 NekoExt.DLL 的支持。
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# 更新记录：
# 1.0 2012-02-01 初次发布，不支持type参数（摆设一个）
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class Bitmap
RtlMoveMemory_pi = Win32API.new('kernel32', 'RtlMoveMemory', 'pii', 'i')
RtlMoveMemory_ip = Win32API.new('kernel32', 'RtlMoveMemory', 'ipi', 'i')
def address
buffer, ad = "rgba", object_id * 2 + 16
RtlMoveMemory_pi.call(buffer, ad, 4)
ad = buffer.unpack("L")[0] + 8
RtlMoveMemory_pi.call(buffer, ad, 4)
ad = buffer.unpack("L")[0] + 16
RtlMoveMemory_pi.call(buffer, ad, 4)
return buffer.unpack("L")[0]
end
BilinearZoom_iiiiiiii = Win32API.new('NekoExt', 'BilinearZoom', 'iiiiiiii', 'i')
def biliner_zoom(x_rate, y_rate, pass = 1, type = 1)
result = 0
case pass
when 1
# 获取放大率
@x_rate = x_rate
@y_rate = y_rate
when 2
# 计算每pass放大率
@x_rate = Math.sqrt(x_rate)
@y_rate = Math.sqrt(y_rate)
when 4
# 计算每pass放大率
@x_rate = Math.sqrt(Math.sqrt(x_rate))
@y_rate = Math.sqrt(Math.sqrt(y_rate))
when 8
# 计算每pass放大率
@x_rate = Math.sqrt(Math.sqrt(Math.sqrt(x_rate)))
p @x_rate
@y_rate = Math.sqrt(Math.sqrt(Math.sqrt(y_rate)))
end
# 绘制Bitmap
loop do
break if pass == 0
result = Bitmap.new(
(self.width * @x_rate).ceil,
(self.height * @y_rate).ceil
)
BilinearZoom_iiiiiiii.call(
address,
result.address,
width,
height,
result.width,
result.height,
result.width + @x_rate.ceil,
result.height + @y_rate.ceil
)
# 循环（多pass）
pass -= 1
end
return result
end
end

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