如何在 C++ 中就地转置位图

Question

我试图创建一个函数来就地转置位图。 但是到目前为止，我得到的结果都是一团糟，我找不到我做错了什么。

源位图是 ARGB 格式的一维像素阵列。

void transpose(uint8_t* buffer, const uint32_t width, const uint32_t height)
{
    const size_t stride = width * sizeof(uint32_t);

    for (uint32_t i = 0; i < height; i++)
    {
        uint32_t* row = (uint32_t*)(buffer + (stride * i));
        uint8_t* section = buffer + (i * sizeof(uint32_t));

        for (uint32_t j = i + 1; j < height; j++)
        {
            const uint32_t tmp = row[j];
            row[j] = *((uint32_t*)(section + (stride * j)));
            *((uint32_t*)(section + (stride * j))) = tmp;
        }
    }
}

更新：

为了澄清和避免混淆，因为似乎有些人认为这只是一个旋转图像问题。 转置图像由 2 个变换组成：1) 水平翻转 2) 逆时针旋转 90。 （如图像示例所示，请参阅箭头方向）

Answer 1

我认为问题比您意识到的要复杂，而且不仅仅是将x, y的像素与y, x处的像素交换的情况。 如果您考虑一个 3*7 像素的图像，其中我已将像素标记为a - u ：

abcdefg
hijklmn
opqrstu

旋转此图像给出：

aho
bip
cjq
dkr
els
fmt
gnu

将两个图像转换为一维数组给出：

abcdefghijklmnopqrstu

ahobipcjqdkrelsfmtgnu

请注意， b已移动到d的位置，但已被h替换。

重新思考您的算法，将其绘制为小图像，并在尝试实施之前确保它有效。

由于任务的复杂性，它实际上可能最终更快地创建一个临时缓冲区，旋转到该缓冲区然后复制回来，因为它可能会比您提出的就地算法得到更少的副本（每个像素 2 个）。

Answer 2

大部分等效的代码应该更容易调试：

inline uint32_t * addr(uint8_t* buffer, const uint32_t width, uint32_t i, uint32_t j) {
    uint32_t * tmp = buffer;
    return tmp+i*width+j;
}

void transpose(uint8_t* buffer, const uint32_t width, const uint32_t height) {
    for (uint32_t i = 0; i < min(width,height); i++) {
        for (uint32_t j = 0; j < i; j++) {
            uint32_t * a = addr(buffer, width, i, j);
            uint32_t * b = addr(buffer, width, j, i);
            const uint32_t tmp = *a;
            *a = *b;
            *b = tmp;
        }
    }
}

如果这不起作用，它可能不仅需要知道图片的宽度，还需要知道底层缓冲区的宽度。 这只会翻转左上角的方形部分，非方形位图需要做更多的工作。 （或者在使用前将所有东西都填充成正方形......）

Answer 3

请注意，当N!=M时，原地转置矩阵并非易事。 有关详细信息，请参见例如此处。

原因是当N=M您可以简单地遍历矩阵的一半并交换元素。 当N!=M ，情况并非如此。

为了说明，考虑一个更简单的案例：

首先是一维数据的二维视图：

struct my2dview {
    std::vector<int>& data;
    int width,height;
    my2dview(std::vector<int>& data,int width,int height):data(data),width(width),height(height){}
    int operator()(int x,int y) const { return data[x*width + y]; }
    int& operator()(int x,int y){ return data[x*width + y]; }
    my2dview get_transposed() { return my2dview(data,height,width);}
};


std::ostream& operator<<(std::ostream& out, const my2dview& x){
    for (int h=0;h<x.height;++h){
        for (int w=0;w<x.width;++w){
            out << x(h,w) << " ";
        }
        out << "\n";
    }
    return out;
}

现在一个适用于N=M的转置：

my2dview broken_transpose(my2dview x){
    auto res = x.get_transposed();
    for (int i=0;i<x.height;++i){
        for (int j=0;j<x.width;++j){
            res(j,i) = x(i,j);
        }
    }
    return res;
}

将它用于一些小矩阵

int main() {
    std::vector<int> x{1,2,3,4,5,6};
    auto v = my2dview(x,2,3);
    std::cout << v << '\n';
    std::cout << v.get_transposed() << '\n';
    auto v2 = broken_transpose(v);
    std::cout << v2;
}

印刷

1 2
3 4
5 6

1 2 3
4 5 6

1 3 2
2 2 6

结论：朴素的交换元素方法不适用于非方阵。

实际上，这个答案只是改写了@Alan Birtles 的答案。 我觉得受到了他的挑战

由于任务的复杂性，创建临时缓冲区实际上可能会更快 [...]

只是为了得出同样的结论；)。