java图像处理－（指定区域内）灰度化、透明化（alpha通道）处理

来源：互联网发布：网络舆情办理编辑：程序博客网时间：2024/06/08 13:41

近日在一家小公司实习，老板要求我写一个图形编辑器，其中涉及到用java处理图像。一般图像处理python用的比较多，感觉网上关于java处理图像的资料不是很多（也许是因为我没有认真的去翻吧……）所以想把自己处理的一些想法记录一下。

灰度化

图片的rgb通道alpha通道什么的我暂时就不细讲了，网上资料很多。先说一下怎么读一个图片。

private BufferedImage initBufferedImage(String imagePath) {        File file = new File(imagePath);        BufferedImage image = null;        try {            image = ImageIO.read(file);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }        return image;    }

将图片灰度化其实很简单

private BufferedImage grayProcess(BufferedImage sourceImage){    int width = sourceImage.getWidth();    int height = sourceImage.getHeight();    BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);// BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY指定了这是一个灰度图片     for(int i= 0 ; i < width ; i++){              for(int j = 0 ; j < height; j++){                  int rgb = image.getRGB(i, j);                  grayImage.setRGB(i, j, rgb);          }      } }

接下来当然是要将图片写成文件

private void writeBufferedImage(BufferedImage img,String filePath){        String format = filePath.substring(filePath.indexOf('.')+1);        //获取图片格式        System.out.println(format);        try {            ImageIO.write(img,format,new File(filePath));        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }

设置图片透明度

下面这段代码可以将图片的背景色设为透明，当然图片不能太复杂，而且背景色要比轮廓的颜色浅。给个例子，左边原图，右边处理过的图。
这里写图片描述

/**简单介绍一下思路，首先遍历所有像素，计算一下整张图的灰度的平均值（grayMean），轮廓颜色较深，灰度值比较小，背景颜色较浅，灰度值较大，加权平均之后总的平均值会比背景的灰度值略低，然后再次遍历所有像素，并计算每个像素点的灰度，如果其灰度值比grayMean大，则将其alpha值设为0，即完全透明，否则不做处理。*/package imageprocess;import java.awt.image.BufferedImage;/** * Created by alex on 7/24/16. */public class AlphaProcessor {    /**     * 处理透明度     */    public BufferedImage alphaProcess(BufferedImage bufferedImage) {        //获取源图像的宽高        int width = bufferedImage.getWidth();        int height = bufferedImage.getHeight();        System.out.println(width+" "+height);    //实例化一个同样大小的图片，并将type设为 BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR，支持alpha通道的rgb图像        BufferedImage resImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);        double grayMean = 0;        for (int i = 0; i < width; i++) {            for (int j = 0; j < height; j++) {                int rgb = bufferedImage.getRGB(i,j);                int r = (0xff&rgb);                int g = (0xff&(rgb>>8));                int b = (0xff&(rgb>>16));                //这是灰度值的计算公式                grayMean += (r*0.299+g*0.587+b*0.114);            }        }        //计算平均灰度        grayMean = grayMean/(width*height);        for (int i = 0; i < width; i++) {            for (int j = 0; j < height; j++) {                int rgb = bufferedImage.getRGB(i,j);                //一个int是32位,java中按abgr的顺序存储，即前8位是alpha，最后8位是r，所以可以通过下面的方式获取到rgb的值                int r = (0xff&rgb);                int g = (0xff&(rgb>>8));                int b = (0xff&(rgb>>16));                double gray = (r*0.299+g*0.587+b*0.114);                //如果灰度值大于之前求的平均灰度值，则将其alpha设为0，下面准确写应该是rgb = r + (g << 8) + (b << 16) ＋ （0 << 24）;                if (gray>grayMean){                    rgb = r + (g << 8) + (b << 16);                }                resImage.setRGB(i,j,rgb);            }        }        //ok，返回的就是将浅色背景设为透明的BufferedImage了，可以用灰度化里提到的方式写成文件        return resImage;    }}

在指定区域内进行处理

想必看到这篇博客的人都接触过photoshop，photoshop可以在一个先用选框工具选中一个区域，然后在这个区域内进行一系列操作，比如之前提到的设置透明度和灰度处理。
先说一下我大致是怎么实现的，首先是将图片放到一个JLabel上，然后为这个JLabel加listener监听鼠标的点击事件，获取鼠标点击的坐标，然后将这些点连起来就围成一个选框，然后设置一个掩码，以确定哪些点在选框内，然后就可以只针对选框内的像素点或者选框外的像素点操作。Talk is cheap, show me the code.

先上这个demo跑完之后的图吧
这里写图片描述
我点了三个点，然后点击ok，之后程序就会将这三个点围出的区域内图像的透明度设为100，当然你也可以在这个区域内对这块像素点做一些别的操作。
比较重要的一块是getMask() 这个方法

package view;import javax.swing.*;import java.awt.*;import java.awt.event.MouseAdapter;import java.awt.event.MouseEvent;import java.awt.geom.GeneralPath;import java.awt.image.BufferedImage;import java.util.ArrayList;import java.util.List;/** * Created by alex on 7/25/16. */public class FrameForBlog extends JFrame {    JPanel contentPanel;    LabelForBlog labelForBlog;//这是自己新写的类，在后面    Button okButton;    FrameForBlog() {        contentPanel = new JPanel();        contentPanel.setLayout(new FlowLayout());         //我把图片放在这个相对路径下，使用前请自行更改        ImageIcon icon = new ImageIcon("src/data/cartoon.jpg");        icon.setImage(icon.getImage().getScaledInstance(1000, icon.getIconHeight() * 1000 / icon.getIconWidth(), Image.SCALE_AREA_AVERAGING));//将图片等比例缩放一下，不然界面显示不全        labelForBlog = new LabelForBlog(icon);        labelForBlog.setBounds(0, 0, icon.getIconWidth(), icon.getIconHeight());        contentPanel.add(labelForBlog);        okButton = new Button("OK");        contentPanel.add(okButton);        okButton.addMouseListener(new MouseAdapter() {            @Override            public void mouseClicked(MouseEvent e) {                super.mouseClicked(e);                labelForBlog.process();            }        });        add(contentPanel);        this.setExtendedState(JFrame.MAXIMIZED_BOTH);        this.setVisible(true);        this.setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE);    }    public static void main(String[] args) {        new FrameForBlog();    }}class LabelForBlog extends JLabel {    //to record the coordinates    List<int[]> coordinates;    LabelForBlog() {        super();        coordinates = new ArrayList<>();    }    LabelForBlog(ImageIcon imageIcon) {        super(imageIcon);        coordinates = new ArrayList<>();        addMouseListener(new MouseAdapter() {            @Override            public void mouseClicked(MouseEvent e) {                super.mouseClicked(e);                System.out.println(e.getX() + " " + e.getY());                int[] coor = new int[]{e.getX(), e.getY()};                boolean contain = false;                //如果点击的点重复就不加进去了                for (int[] c : coordinates) {                    if (c[0] == coor[0] && c[1] == coor[1]) {                        contain = true;                        break;                    }                }                if (!contain) {                    coordinates.add(coor);                    System.out.println("not contain");                    repaint();                }            }        });    }    @Override    protected void paintComponent(Graphics g) {        super.paintComponent(g);        System.out.println("paint comComponent");        if (coordinates.size() > 0) {            int x0 = coordinates.get(0)[0];            int y0 = coordinates.get(0)[1];            int x1 = 0;            int y1 = 0;            //如果不加这个-3 和 +5 * 和线就没有完全重合,应该是drawString的原因            g.drawString("*", x0 - 3, y0 + 5);            for (int i = 1; i < coordinates.size(); i++) {                x1 = coordinates.get(i)[0];                y1 = coordinates.get(i)[1];                g.drawString("*", x1 - 3, y1 + 5);                g.drawLine(x0, y0, x1, y1);                x0 = x1;                y0 = y1;            }        }    }//获取掩码，这块比较重要    private int[][] getMask() {        int x = this.getX();        int y = this.getY();        int[][] points = new int[coordinates.size()][2];        for (int i = 0; i < coordinates.size(); i++) {            points[i][0] = coordinates.get(i)[0];            points[i][1] = coordinates.get(i)[1];        }    //用了GeneralPath去判断像素点是否在选框内        GeneralPath path = new GeneralPath();        path.moveTo(points[0][0], points[0][1]);        for (int i = 1; i < points.length; i++) {            path.lineTo(points[i][0], points[i][1]);        }        int[][] mask = new int[this.getIcon().getIconHeight()][this.getIcon().getIconWidth()];        for (int i = 0; i < this.getIcon().getIconHeight(); i++) {            for (int j = 0; j < this.getIcon().getIconWidth(); j++) {                //值得注意的是contains(j,i)                mask[i][j] = path.contains(j, i) ? 1 : 0;            }        }        return mask;    }    public void process(){        int[][] mask = getMask();         //下面是将Bufferedimage转为Image的方法        BufferedImage img = new BufferedImage(this.getIcon().getIconWidth(), this.getIcon().getIconHeight(), BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);        Graphics2D g = img.createGraphics();        g.drawImage(((ImageIcon) this.getIcon()).getImage(),0,0,null);        g.dispose();        //根据mask进行透明度处理        BufferedImage resImage = alphaProcess(mask,img);        this.setIcon(new ImageIcon(resImage));    }//在之前的alphaProcess上略有改动，删除了根据平均灰度值判断这一步，增加一句mask的判断，如果mask为1则改变透明度，否则不改变    private BufferedImage alphaProcess(int[][] mask, BufferedImage bufferedImage) {        int width = bufferedImage.getWidth();        int height = bufferedImage.getHeight();        System.out.println(width + " " + height);        BufferedImage resImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);       for (int i = 0; i < width; i++) {            for (int j = 0; j < height; j++) {                int rgb = bufferedImage.getRGB(i, j);                int r = (0xff & rgb);                int g = (0xff & (rgb >> 8));                int b = (0xff & (rgb >> 16));                //根据mask设置透明度                if (mask[j][i] == 1)                    rgb = r + (g << 8) + (b << 16) + (100 << 24);                else{                    rgb = r + (g<<8) + (b<<16)+(255<<24);                }                resImage.setRGB(i, j, rgb);            }        }        return resImage;    }}

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