「java图像处理代码」java 图像处理 开源库
本篇文章给大家谈谈java图像处理代码，以及java 图像处理 开源库对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、java 中如何获得灰度图像的像素值，getRGB和getRaster有什么区别？
- 2、代码不长，java 图像处理 关天setRGB(x,y,rgb)
- 3、Java处理bmp图像，怎样操作BMP位图的数据
- 4、java代码怎么实现计算图像二值连通区域的质心
- 5、新手学习使用Java，尝试着做一个项目使用Java做一个视频图像的处理。
java 中如何获得灰度图像的像素值，getRGB和getRaster有什么区别？
关于图像像素值，我想要先讲一下Java中如何组织一个图像对象BufferedImage的，
一个BufferedImage的像素数据储存在Raster中，ColorModel里面储存颜色空间，类型等
信息，当前Java只支持一下三种图像格式- JPG,PNG,GIF,如何向让Java支持其它格式，首
先要 完成Java中的图像读写接口，然后打成jar，加上启动参数- Xbootclasspath/p
newimageformatIO.jar即可。
取得BufferedImage的代码如下：
File file = new File("D:\\test\\blue_flower.jpg");
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
取得像素使用getRGB，代码如下：
int type= image.getType();
if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )
return (int [])image.getRaster().getDataElements(x, y, width, height, pixels );
else
return image.getRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );
写入像素，才可能用到getRaster，在type为ARGB 或RGB时，必须使用getRaster().setDataElements方式设置，其他格式直接setRGB，代码如下：
int type= image.getType();
if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )
image.getRaster().setDataElements(x, y, width, height, pixels );
else
image.setRGB(x, y, width, height, pixels, 0, width );
代码不长，java 图像处理 关天setRGB(x,y,rgb)
不会啊，我试了一下图像是变化的，不过下边这段代码没太懂，为什么i和j要递增2呢？递增1的话感觉效果更有趣一些:)
for(i=0;iwidth-1;i+=2)
for(j=0;jheight-1;j+=2)
{ pix=temp.getRGB(i,j);
if(pix!=im.getRGB(i,j))//每个相素进行比较如果不等
{im.setRGB(i,j,pix);//则更新为现在的像素值。
}
}
Java处理bmp图像，怎样操作BMP位图的数据
bmp图像文件数据分为三个部分：
1、前14个字节为文件信息头，在这部分信息中包含了位图信息标志、该bmp图像的大小和图像实际数据的相对偏移量这三部分有用的信息。
位图标志一定为“0x4D42”，否则，该文件不是bmp图像。
在VC++中，这14个字节对应一个数据类型，类型名为“BITMAPFILEHEADER”，它的定义为：
typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {
WORD bfType; //位图信息标志
DWORD bfSize; //图像的大小
WORD bfReserved1;
WORD bfReserved2;
DWORD bfOffBits; //图像实际数据的相对偏移量
} BITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER, *PBITMAPFILEHEADER;
可以设一个该类型的变量：BITMAPFILEHEADER bmfh，将bmp图像文件的前14字节数据读入这个变量中，然后通过判断bmfh.bfType == 0x4D42，确定是不是为bmp图像。
2、接下来40个字节为位图信息头，其中存储了该bmp图像的有关信息。这些信息包括：图像宽度（像素）、图像高度（像素）、图像长度（字节，仅仅是图像实际数据的长度，不包括各个信息头）、水平分辨率、垂直分辨率、每个像素的存储位数等信息。
其中，通过“每个像素的存储位数”这个信息可以知道图像的颜色：
如果“每个像素的存储位数”的值只有四种：为1，说明图像只有两种颜色（黑、白）；为4，说明图像有16种颜色；为8，说明图像有256种颜色；为24，说明该图像为真彩色图像，颜色数为2^24。这四种取值对应四种bmp图像，也就是说，bmp图像只有这四种。
在这四种bmp图像种，前三种都需要在图像文件中包含调色板数据，分别存储三种图像的2、16、256种颜色。而最后一种bmp格式的图像不需要调色板，因为这种图像的“每个像素的存储位数”值为24，也就是说，存储一个像素值需要24位，正好可以存储一个像素的颜色（红、绿、蓝各8位）。
在VC++中，这40个字节的位图信息头也有一个数据类型，类型名为“BITMAPINFOHEADER”，它的定义为：
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{
DWORD biSize;
LONG biWidth; //图像宽度（像素）
LONG biHeight; //图像高度（像素）
WORD biPlanes;
WORD biBitCount; //每个像素的存储位数
DWORD biCompression;
DWORD biSizeImage; //图像长度（字节，仅仅是图像实际数据的长度，不包括各个信息头）
LONG biXPelsPerMeter; //水平分辨率
LONG biYPelsPerMeter; //垂直分辨率
DWORD biClrUsed;
DWORD biClrImportant;
} BITMAPINFOHEADER, FAR *LPBITMAPINFOHEADER, *PBITMAPINFOHEADER;
3、接下来若干个字节为调色板，只有前三种bmp图像有，第四种真彩色bmp图像没有这部分数据。
调色板是一个数组，每个数组元素有四字节，只有三个字节有用，另外一个没有。有用的三个字节存储一种颜色（红绿蓝各占一字节），这四个字节在VC++中定义为：
typedef struct tagRGBQUAD {
BYTE rgbBlue;
BYTE rgbGreen;
BYTE rgbRed;
BYTE rgbReserved;
} RGBQUAD;
定义一个这种类型的数组即为调色板。数组的长度可由BITMAPINFOHEADER中的biBitCount推算出来。
4、上述三部分信息之后，即是实际的像素数据。一个像素的存储位数为1、4、8或16，正如前面所述。
如果是1位，对应的bmp图像应该有一个长度为2的调色板。这一位的值只能是0或1，用来指明该像素的颜色在调色板中的地址。
如果是4位，对应的bmp图像应该有一个长度为16的调色板。这4位的值有16种，同样指示该像素的颜色在调色板中的地址。
如果是8位，对应的bmp图像应该有一个长度为256的调色板。这8位的值有256种，同样指示该像素的颜色在调色板中的地址。
如果是24位，对应的bmp图像没有调色板，该像素的颜色由这24位数据直接表示。
bmp图像的数据就这几个部分。
任何一个bmp图像的像素都是由红绿蓝三种颜色组成（带调色板也好，不带调色板也好）。如果一个像素的红绿蓝三种色的值相等，那么该像素就是灰色的。灰度图是这样一种有严格规定的bmp图像：它是上述四种bmp图像的第三种，并且它的调色板的每个数组元素的红绿蓝三值都相同，所以灰度图的灰度种数是256。
若要保存图像，需要按顺序保存文件信息头、位图信息头、调色板（如果有）和图像的实际数据。程序可以这样写：
bool Write(CString FileName)
{
CFile file;
BITMAPFILEHEADER bmfh;
if(! (bmi pBits))
{
AfxMessageBox("Data is not valid!");
return FALSE;
}
//创建文件
if(!file.Open(FileName,CFile::modeCreate | CFile::modeWrite))
{
AfxMessageBox("File creating fails!");
return FALSE;
}
//填写文件信息头
bmfh.bfType = 0x4d42;
bmfh.bfReserved1 = bmfh.bfReserved2 = 0;
int nInfoSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER) + GetPaletteSize() * sizeof(RGBQUAD);
bmfh.bfOffBits = sizeof(bmfh) + nInfoSize;
bmfh.bfSize = bmfh.bfOffBits + bmi-bmiHeader.biSizeImage;
//写文件
file.Write( (LPVOID)bmfh, sizeof(bmfh));
file.Write( (LPVOID)bmi, nInfoSize);
file.Write( (LPVOID)pBits, bmi-bmiHeader.biSizeImage);
return TRUE;
}
java代码怎么实现计算图像二值连通区域的质心
一：几何距(Geometric
Moments)知识与质心寻找原理
1.
Image
Moments是图像处理中非常有用的算法，可以用来计算区域图像的质心，方向等几何特性，同时Mpq的高阶具有旋转不变性，可以用来实现图像比较分类，正是因为Moments有这些特性，很多手绘油画效果也会基于该算法来模拟实现。它的数学表达为：
它的低阶M00，M01,
M10可以用来计算质心，中心化以后M11,M02,M20可以用来计算区域的方向/角度
2.
什么是质心
就是通过该点，区域达到一种质量上的平衡状态，可能物理学上讲的比较多，简单点的说就是规则几何物体的中心，不规则的可以通过挂绳子的方法来寻找。
二：算法流程
1.
输入图像转换为二值图像
2.
通过连通组件标记算法找到所有的连通区域，并分别标记
3.
对每个连通区域运用计算几何距算法得到质心
4.
用不同颜色绘制连通区域与质心，输出处理后图像
三：算法效果
左边为原图，
右边蓝色为连通组件标记算法处理以后结果，白色点为质心
四：关键代码解析
1.
计算几何距算法代码
doublem00
=
moments(pixels,
width,
height,
0,
0);
doublexCr
=
moments(pixels,
width,
height,
1,
0)
/
m00;//
row
doubleyCr
=
moments(pixels,
width,
height,
0,
1)
/
m00;//
column
return
new
double[]{xCr,
yCr};
新手学习使用Java，尝试着做一个项目使用Java做一个视频图像的处理。
Java图像处理技巧四则
下面代码中用到的sourceImage是一个已经存在的Image对象
图像剪切
对于一个已经存在的Image对象，要得到它的一个局部图像，可以使用下面的步骤：
//import java.awt.*;
//import java.awt.image.*;
Image croppedImage;
ImageFilter cropFilter;
CropFilter =new CropImageFilter(25,30,75,75); //四个参数分别为图像起点坐标和宽高，即CropImageFilter(int x,int y,int width,int height)，详细情况请参考API
CroppedImage= Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(sourceImage.getSource(),cropFilter));
如果是在Component的子类中使用，可以将上面的Toolkit.getDefaultToolkit().去掉。FilteredImageSource是一个ImageProducer对象。
图像缩放
对于一个已经存在的Image对象，得到它的一个缩放的Image对象可以使用Image的getScaledInstance方法：
Image scaledImage=sourceImage. getScaledInstance(100,100, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个100X100的图像
Image doubledImage=sourceImage. getScaledInstance(sourceImage.getWidth(this)*2,sourceImage.getHeight(this)*2, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个放大两倍的图像,这个程序一般在一个swing的组件中使用，而类Jcomponent实现了图像观察者接口ImageObserver，所有可以使用this。
//其它情况请参考API
灰度变换
下面的程序使用三种方法对一个彩色图像进行灰度变换，变换的效果都不一样。一般而言，灰度变换的算法是将象素的三个颜色分量使用R*0.3+G*0.59＋ B*0.11得到灰度值，然后将之赋值给红绿蓝，这样颜色取得的效果就是灰度的。另一种就是取红绿蓝三色中的最大值作为灰度值。java核心包也有一种算法，但是没有看源代码，不知道具体算法是什么样的，效果和上述不同。
/* GrayFilter.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class GrayFilter extends RGBImageFilter {
int modelStyle;
public GrayFilter() {
modelStyle=GrayModel.CS_MAX;
canFilterIndexColorModel=true;
}
public GrayFilter(int style) {
modelStyle=style;
canFilterIndexColorModel=true;
}
public void setColorModel(ColorModel cm) {
if (modelStyle==GrayModel
else if (modelStyle==GrayModel
}
public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {
return pixel;
}
}
/* GrayModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class GrayModel extends ColorModel {
public static final int CS_MAX=0;
public static final int CS_FLOAT=1;
ColorModel sourceModel;
int modelStyle;
public GrayModel(ColorModel sourceModel) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
modelStyle=0;
}
public GrayModel(ColorModel sourceModel,int style) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
modelStyle=style;
}
public void setGrayStyle(int style) {
modelStyle=style;
}
protected int getGrayLevel(int pixel) {
if (modelStyle==CS_MAX) {
return Math.max(sourceModel.getRed(pixel),Math.max(sourceModel.getGreen(pixel),sourceModel.getBlue(pixel)));
}
else if (modelStyle==CS_FLOAT){
return (int)(sourceModel.getRed(pixel)*0.3+sourceModel.getGreen(pixel)*0.59+sourceModel.getBlue(pixel)*0.11);
}
else {
return 0;
}
}
public int getAlpha(int pixel) {
return sourceModel.getAlpha(pixel);
}
public int getRed(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getGreen(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getBlue(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getRGB(int pixel) {
int gray=getGrayLevel(pixel);
return (getAlpha(pixel)24)+(gray16)+(gray8)+gray;
}
}
如果你有自己的算法或者想取得特殊的效果，你可以修改类GrayModel的方法getGrayLevel()。
色彩变换
根据上面的原理，我们也可以实现色彩变换，这样的效果就很多了。下面是一个反转变换的例子：
/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class ReverseColorModel extends ColorModel {
ColorModel sourceModel;
public ReverseColorModel(ColorModel sourceModel) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
}
public int getAlpha(int pixel) {
return sourceModel.getAlpha(pixel);
}
public int getRed(int pixel) {
return ~sourceModel.getRed(pixel);
}
public int getGreen(int pixel) {
return ~sourceModel.getGreen(pixel);
}
public int getBlue(int pixel) {
return ~sourceModel.getBlue(pixel);
}
public int getRGB(int pixel) {
return (getAlpha(pixel)24)+(getRed(pixel)16)+(getGreen(pixel)8)+getBlue(pixel);
}
}
/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class ReverseFilter extends RGBImageFilter {
public ReverseFilter() {
canFilterIndexColorModel=true;
}
public void setColorModel(ColorModel cm) {
substituteColorModel(cm,new ReverseColorModel(cm));
}
public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {
return pixel;
}
}
要想取得自己的效果，需要修改ReverseColorModel.java中的三个方法，getRed、getGreen、getBlue。
下面是上面的效果的一个总的演示程序。
/*GrayImage.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import javax.swing.*;
import java.awt.color.*;
public class GrayImage extends JFrame{
Image source,gray,gray3,clip,bigimg;
BufferedImage bimg,gray2;
GrayFilter filter,filter2;
ImageIcon ii;
ImageFilter cropFilter;
int iw,ih;
public GrayImage() {
ii=new ImageIcon(\"images/11.gif\");
source=ii.getImage();
iw=source.getWidth(this);
ih=source.getHeight(this);
filter=new GrayFilter();
filter2=new GrayFilter(GrayModel.CS_FLOAT);
gray=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter));
gray3=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter2));
cropFilter=new CropImageFilter(5,5,iw-5,ih-5);
clip=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),cropFilter));
bigimg=source.getScaledInstance(iw*2,ih*2,Image.SCALE_DEFAULT);
MediaTracker mt=new MediaTracker(this);
mt.addImage(gray,0);
try {
mt.waitForAll();
} catch (Exception e) {
}
关于java图像处理代码和java 图像处理 开源库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。