数据压缩第三次作业

读入一个24bitRGB文件（以down.rgb为例，其分辨率为256*256），输出该数据文件中R、G、B三个分量（各8bit表示）的概率分布示意图（类似下图）和熵。

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<malloc.h>

using namespace std;

int main()
{
	
	FILE* down;
	FILE* B;
	FILE* G;
	FILE* R;
	const int width = 256;
	const int height = 256;
	const int Square = width * height;
	const int TheWholeNum = width * height * 3;
	//打开文件，定义新文件
	fopen_s(&down, "D:\down.rgb", "rb");
	fopen_s(&B, "D:\B.txt", "w");
	fopen_s(&G, "D:\G.txt", "w");
	fopen_s(&R, "D:\R.txt", "w");
	//定义缓存区
	unsigned char* buffer = NULL;
	buffer = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char)*TheWholeNum);
	//每个像素中RGB读入缓存区
	//fread的用法：fread(存入地点，每次读的字节数，共读字节数，读取文件名)
	fread(buffer, 1, TheWholeNum, down);
	//把读取的内容分别放入RGB数组中 RGB储存顺序是B、G、R，所以用模函数
	//定义RGB数组
	unsigned char b[Square] = { 0 };
	unsigned char g[Square] = { 0 };
	unsigned char r[Square] = { 0 };
	int m = 0, n = 0, k = 0 ;
	for (int i = 0; i < TheWholeNum; i++)
	{
		if (i % 3 == 0)
		{
			b[m] = *(buffer + i);
			m++;
		}
		else if (i % 3 == 1)
		{
			g[n] = *(buffer + i);
			n++;
		}
		else
		{
			r[k] = *(buffer + i);
			k++;
		}
	}
	//计算出现的概率
	int numB[256] = { 0 },numG[256] = { 0 },numR[256] = { 0 };
	double freB[256] = { 0 }, freG[256] = { 0 }, freR[256] = { 0 };
	for (int i = 0; i < 256; i++)//灰度值共有256种
	{
		for (int j = 0; j < Square; j++)//存储在b数组中的值共有Square个
		{
			if (i == b[j])//判断储存在b数组中的灰度值是多少并且把相同的计数
			{
				numB[i]++;//并且把相同的计数
			}
		}
		freB[i] = (double)numB[i] / (Square);
	}
	for (int i = 0; i < 256; i++)//灰度值共有256种
	{
		for (int j = 0; j < Square; j++)//存储在g数组中的值共有Square个
		{
			if ( i== g[j])//判断储存在g数组中的灰度值是多少并且把相同的计数
			{
				numG[i]++;//并且把相同的计数
			}
		}
		freG[i] = (double)numG[i] / (Square);
	}
	for (int i = 0; i < 256; i++)//灰度值共有256种
	{
		for (int j = 0; j < Square; j++)//存储在r数组中的值共有Square个
		{
			if ( i== r[j])//判断储存在r数组中的灰度值是多少并且把相同的计数
			{
				numR[i]++;//并且把相同的计数
			}
		}
		freR[i] = (double)numR[i] / (Square);
	}
	//计算熵
	double HB = 0, HG = 0, HR = 0;
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		if(freB[i]!=0)//！重要，如果概率为零无法计算熵
		HB +=-freB[i] * log(freB[i]) / log(2);//B每个灰度值的熵的总和
		if(freG[i]!=0)
		HG +=-freG[i] * log(freG[i]) / log(2);
		if(freR[i]!=0)
		HR +=-freR[i] * log(freR[i]) / log(2);
	}
	cout << "B的熵是：" << HB << endl;
	cout << "R的熵是：" << HR << endl;
	cout << "G的熵是：" << HG << endl;
	//将这些数据写入TXT文件中
	fprintf(B, "符号\t频率\n");
	fprintf(G, "符号\t频率\n");
	fprintf(R, "符号\t频率\n");
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		fprintf(B, "%d\t%f\n", i, freB[i]);
		fprintf(G, "%d\t%f\n", i, freG[i]);
		fprintf(R, "%d\t%f\n", i, freR[i]);
	}
	//清除缓存，关闭文件
	free(buffer);
	fclose(down);
	fclose(B);
	fclose(G);
	fclose(R);
	system("pause");
	return 0;
}

计算出来的熵为：

输出RGB统计文件：