(java)图片像素的操作

因为做个游戏,需要一些图片资源,而获取到的图片资源都是jpg格式的,不是透明的,例如下面样式的:

为了取出其中的蓝光部分,透明化黑色背景,我开始了图片处理探索之路。

这篇文章的内容包含以下部分:

1.RGB是什么?

2.获取图片指定位置的RGB值

3.图片的灰化处理

4.修改图片的透明通道alpha

————————————————————————————————————————————————————————————————————

RGB是什么?

可以查看一下RGB的百度百科

这里简单说一下,RGB即是red,green,blue的缩写,即红绿蓝三种颜色。可以通过这三种颜色按一定比例混合,可以形成任何颜色。

图片是由许许多多个像素组成,每一像素是一种颜色,有rgb按一定比例混合而成,平常rbg的取值范围为0~255,当red,green,blue的值都为0时,这个像素的颜色就为黑色,都为255时就是白色,当他们的值相同时,混合色变相为灰色。所以,一个像素点可以表示的颜色的个数为 255 * 255 * 255个,是非常多的。

这里不多做介绍,百科还是很详细的。

获取图片指定位置的RGB值

使用java获取一个像素的RGB,需要使用BufferedImage这个类,这个类提供修改图片数据的方法。

 1 /**
 2      * 读取一张图片的RGB值
 3      */
 4     public void getImagePixel(String image) {
 5         
 6         int[] rgb = new int[3];
 7         File file = new File(image);
 8         BufferedImage bi = null;
 9         try {
10             bi = ImageIO.read(file);
11         } catch (IOException e) {
12         
13             e.printStackTrace();
14         }
15         int width = bi.getWidth();
16         int height = bi.getHeight();
17         int minX = bi.getMinX();
18         int minY = bi.getMinY();
19         for(int y = minY; y < height; y++) {
20             for(int x = minX; x < width; x++) {
21                 //获取包含这个像素的颜色信息的值, int型
22                 int pixel = bi.getRGB(x, y);
23                 //从pixel中获取rgb的值
24                 rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16; //r
25                 rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8; //g
26                 rgb[2] = (pixel & 0xff); //b
27                 System.out.print("("+rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2] + ")");
28             }
29             System.out.println();
30         }
31         
32     }

表示一个像素的颜色数据的格式有很多,不过常见格式就是4byte形式,即32位数据。看下图

如果支持alpha通道,则最高的8位表示alpha的值,剩下的分别表示r,g,b的值,分别8位。还有其他的数据格式,这里不做介绍啦。

现在应该可以看懂上边的代码了吧。

rgb[0]即是r的值,在24~16之间,所以pixel取此区间的值,再右移16位就取得了其值。g,b的值同理。

图片的灰化处理

图片的灰化处理,很常用,在图片识别之前,最常用。图像灰化,直观上看就是把多彩的图像黑白化,本来用r,g,b三个值来表示一个pixel的颜色,现在用一个值来表示pixel的颜色,这样,检测图片中图形的边界就方便许多啦。现在,介绍几种灰化方法。

1,以r,g,b中的其中一个值,作为灰度值

2. 以r,g,b中的最大值或最小值,作为灰度值

3.以r,g,b的平均值作为灰度值

4.以rgb的加权值作为灰度值

5.用java本身的灰化类型

下面写个以r值为灰度值的代码:

/**
     * @param imagePath 要灰化图像的名字
     * @param path 生成的图像的名字
     * 
     */
    public void transformGray_R(String imagePath, String path) {
        BufferedImage image;
        try {
            image = ImageIO.read(new File(imagePath));
            for(int y = image.getMinY(); y  < image.getHeight(); y++) {
                for(int x = image.getMinX(); x < image.getWidth(); x ++) {
                    int pixel = image.getRGB(x, y);
                    int r = (pixel >> 16) & 0x00ff;
                    pixel = (r & 0x000000ff) | (pixel & 0xffffff00); //用r的值设置b的值
                    pixel = ((r<<8) & 0x0000ff00) | (pixel & 0xffff00ff);//用r的值设置g的值
                    image.setRGB(x, y, pixel);
                }
            }
            try {
                ImageIO.write(image, "jpg", new File(path));
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        } catch (IOException e1) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e1.printStackTrace();
        }
        
    }

看一下效果:

效果还可以,与ps的红色通道图片一模一样啊。

2,3方法就不演示啦。2方法还是很好使的,特别是处理像开头那种颜色单一的图片时。

下面说一下4方法

//加权法
    public void transformGrayJiaQuan (String imagePath, String path) {
        try {
            BufferedImage image = ImageIO.read(new File(imagePath));
            int width = image.getWidth();
            int height = image.getHeight();
            for(int y = image.getMinY(); y < height; y++) {
                for(int x = image.getMinX(); x < width ; x ++) {
                    int pixel = image.getRGB(x, y);
                    int r = (pixel >> 16) & 0xff;
                    int g = (pixel >> 8) & 0xff;
                    int b = pixel & 0xff;
                    //加权法的核心,加权法是用图片的亮度作为灰度值的
                    int grayValue = (int) (0.30f * r + 0.59f * g + 0.11f * b ); 
                    //int grayValue = (int) (0.21f * 4 + 0.71f * g + 0.08f * b); //还可以使用这个系数的加权法
                    pixel = (grayValue << 16) & 0x00ff0000 | (pixel & 0xff00ffff);
                    pixel = (grayValue << 8) & 0x0000ff00 | (pixel & 0xffff00ff    );
                    pixel = (grayValue) & 0x000000ff | (pixel & 0xffffff00);
                    image.setRGB(x, y, pixel);
                }
            }
            
            ImageIO.write(image, "jpg", new File(path));
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        
    }

效果:

相对于r值灰化的效果,清晰了好多,但亮度明显小了。

 第5种方法:

public void transformGray(String imagePath, String path) {
        File file = new File(imagePath);
        try {
            BufferedImage image = ImageIO.read(file);
            int width = image.getWidth();
            int height = image.getHeight();
            BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height,BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);//这里的图像类型换了
            for(int y = image.getMinY(); y < height; y++) {
                for(int x = image.getMinX(); x < width; x++) {
                    int rgb = image.getRGB(x, y);
                    grayImage.setRGB(x, y, rgb);
                }
            }
            File newFile = new File(path);
            ImageIO.write(grayImage, "jpg", newFile);
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        
    }

看效果

可以下载下来自己比对一番

 

修改图片的透明通道alpha

 上面说了那么多,是为了我的终极目的,就是把黑色的背景透明化,保留我想要的颜色。

alpha的值也是在0~255之间,当alpha为0时,则图片完全透明,为255时不透明,所以其值越小越透明,由此可知,保留想要的颜色,透明掉不想要的颜色是很简单的。

处理方法和灰化方法一样,这次修改的是alpha值。通用的方法是加权法,也可以根据图片颜色的类型选择合适的方法。

下面代码以加权值为alpha值,加权值得到的图片的亮度,所以,越黑的地方,亮度越小,其alpha值最小,越透明。所以,此方法是可行的。

public void clearBackground(String imagePath, String dstPath) {
        ImageIcon icon = new ImageIcon(imagePath);
        Image srcImage = icon.getImage();
        BufferedImage dstImage = new BufferedImage(srcImage.getWidth(icon.getImageObserver()), srcImage.getHeight(icon.getImageObserver()), BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);
        Graphics gr = dstImage.getGraphics();
        gr.drawImage(srcImage, 0,0,icon.getImageObserver());
        int height = dstImage.getHeight();
        int width = dstImage.getWidth();
        for(int y = dstImage.getMinY(); y < height; y++) {
            for(int x = dstImage.getMinX(); x < width; x++) {
                int pixel = dstImage.getRGB(x, y);
                int r = (pixel & 0x00ff0000) >> 16;
                int g = (pixel >> 8) & 0xff;
                int b = pixel & 0xff;
                int liangDu = (int)(0.21f * 4 + 0.71f * g + 0.08f * b);//获取亮度
                //以亮度作为alpha值
                pixel = (liangDu << 24) & 0xff000000 | (pixel & 0x00ffffff); //alpha值在24~32
                dstImage.setRGB(x, y, pixel);
            }
        }
        
        try {
            ImageIO.write(dstImage, "png", new File(dstPath));//不要忘记更改图片格式为png格式,jpg不支持透明
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        
    }

看第一张图处理后的效果:

其实这张图以b值为基准,处理效果更好,但加权法更常用。

————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

这几天处理图片获取到知识,在此总结一下。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

posted @ 2017-04-12 19:28  ~的星辰大海  阅读(15651)  评论(8编辑  收藏  举报