Dikaros
- 浏览: 3525 次
-
文章分类
最新评论
几个java的图片方法
之前学校有个图片处理研究性学习，正好学了java高级，自己找了些资料写了几个图像处理的方法，在这里分享给大家
1、获取指定路径的图片
/**
* 读取指定路径的图片
*
* @param path
* 图片路径
* @return 缓冲图片
*/
public static BufferedImage readPicture(String path) {
try {
// 使用Io流读取指定路径的图片将其存入图片流 抛出 FuleNotFoundException 以及IoException
BufferedImage image = ImageIO.read(new FileInputStream(path));
bImage = image;
System.out.println("图片读取成功");
} catch (FileNotFoundException e) {
System.out.println("没有找到指定的图片");
} catch (IOException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
return bImage;
}
2、读取网络图片
/**
* 读取网络图片
*
* @param url
* 地址
* @return 缓冲图片
*/
public static BufferedImage readWebImage(String url) {
BufferedImage bf = null;
HttpURLConnection conn;
InputStream inStream = null;
// 以流的方式获取网络数据
try {
URL u = new URL(url);
conn = (HttpURLConnection) u.openConnection();
// 设置请求方式为"GET"
conn.setRequestMethod("GET");
// 超时响应时间为5秒
conn.setConnectTimeout(5 * 1000);
// 通过输入流获取图片数据
inStream = conn.getInputStream();
bf = ImageIO.read(inStream);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
} finally {
// 关闭输入流释放连接
if (inStream != null) {
try {
inStream.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
conn = null;
}
return bf;
}
3、使用BufferedImage创建一张图片
/**
* 使用图片流创建一张图片
*
* @param bf
* 图片流
* @param path
* 路径
* @param name
* 文件名
* @param format
* 格式
*/
public static void creatPicture(BufferedImage bf, String path, String name,
String format) {
try {
// 新建文件
File file = new File(path + "/" + name + "." + format);
// 通过图片io流将图片写入file文件
ImageIO.write(bf, format, file);
System.out.println("图片创建成功，保存在" + path + "/" + name + "目录下");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("创建失败");
}
}
4、获取色差，即颜色在直方图中的距离
/**
* 获取两个颜色的距离
*
* @param r1
* 颜色1
* @param r2
* 颜色2
* @return 颜色距
*/
public static float getDistance(RGB r1, RGB r2) {
// 结果
float result = 0;
// 使用空间两点间距离公式求解颜色距离
result = (float) Math.sqrt(Math.pow(r1.getRed() - r2.getRed(), 2)
+ Math.pow(r1.getGreen() - r2.getGreen(), 2)
+ Math.pow(r1.getBlue() - r2.getBlue(), 2));
return result;
}
5、将一张彩色图片转换为灰度图
/**
* 全灰度图转换
*
* @param path
* 图片路径
* @param type
* 0：hsv取亮度 1：RGB取平均值 2：移位算法 3。取红色 4。 取绿色 5.取蓝色 其他：RGB心理算法
* @param threshold
* 误差
*/
public static BufferedImage changeToGray(BufferedImage pixes, int type,
int threshold) {
BufferedImage bi = pixes;
if (pixes.getHeight() < 1) {
return bi;
} else {
Graphics2D g2 = (Graphics2D) bi.getGraphics();
// i是纵坐标
switch (type) {
case 0:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
HSV hsv = color.toHSV();
hsv.setSaturation(0);
hsv.setHue(0);
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(color, hsv.toRGB()) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(hsv.toRGB().toRGBInt()));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
case 1:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
int ave = (color.getBlue() + color.getRed() + color
.getGreen()) / 3;
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(color, new RGB(ave, ave, ave)) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(ave, ave, ave));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
case 2:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
int ave = (color.getBlue() * 28 + color.getRed() * 76 + color
.getGreen() * 151) >> 8;
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(color, new RGB(ave, ave, ave)) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(ave, ave, ave));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
case 3:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(
color,
new RGB(color.getRed(), color.getRed(), color
.getRed())) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(color.getRed(), color
.getRed(), color.getRed()));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
case 4:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(color,
new RGB(color.getGreen(), color.getGreen(),
color.getGreen())) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(color.getGreen(), color
.getGreen(), color.getGreen()));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
case 5:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(
color,
new RGB(color.getBlue(), color.getBlue(), color
.getBlue())) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(color.getBlue(), color
.getBlue(), color.getBlue()));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
default:
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
RGB color = new RGB(pixes.getRGB(j, i));
int gray = (color.getBlue() * 114 + color.getRed()
* 299 + color.getGreen() * 587) / 1000;
g2.setColor(new Color(color.toRGBInt()));
if (getDistance(color, new RGB(gray, gray, gray)) <= threshold) {
g2.setColor(new Color(gray, gray, gray));
}
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
break;
}
return bi;
}
}
其中出现的RGB类是色彩的RGB格式，HSV是色彩的HSV格式
RGB.java
public class RGB {
// 红色
private int red;
// 绿色
private int green;
// 蓝色
private int blue;
/**
* 默认生成白色
*/
public RGB() {
red = 255;
green = 255;
blue = 255;
}
/**
* 用RGB值初始化一个颜色
*
* @param red
* 红色值 0-255
* @param green
* 绿色值 0-255
* @param blue
* 蓝色值 0-255
*/
public RGB(int red, int green, int blue) {
if (red < 256 && green >= 0 && green < 256 && green >= 0 && blue < 256
&& blue >= 0) {
this.red = red;
this.green = green;
this.blue = blue;
} else {
this.red = 0;
this.green = 0;
this.blue = 0;
}
}
/**
* 使用32位整型值初始化一个颜色
*
* @param color
* 例如 0xffffff -1
*/
public RGB(int color) {
// Color类 可以使用整形值初始化一个类，由于
Color c = new Color(color);
red = c.getRed();
green = c.getGreen();
blue = c.getBlue();
}
public int getRed() {
return red;
}
public void setRed(int red) {
this.red = red;
}
public int getGreen() {
return green;
}
public void setGreen(int green) {
this.green = green;
}
public int getBlue() {
return blue;
}
public void setBlue(int blue) {
this.blue = blue;
}
/**
* 转换为32位整型值 用于初始化一个Color对象
*
* @return 32位整型
*/
public int toRGBInt() {
int rgb = 0xff000000 | (red << 16) | green << 8 | blue;
return rgb;
}
public float getDistance(RGB rgb) {
return (float) Math.sqrt(Math.pow(this.getRed() - rgb.getRed(), 2)
+ Math.pow(this.getGreen() - rgb.getGreen(), 2)
+ Math.pow(this.getBlue() - rgb.getBlue(), 2));
}
/**
* RGB转HSV算法
*
* @return
*/
public HSV toHSV() {
int hue = 0;// 色调
int saturation = 0;// 饱和度
int value = 0;// 亮度
int max = Math.max(Math.max(red, blue), green);
int min = Math.min(Math.min(red, blue), green);
// 色调的计算
if (max == min) {
hue = 0;
} else {
if (max == red && green >= blue) {
hue = (int) ((green - blue) / (float) (max - min) * 60);
} else if (max == red && green < blue) {
hue = (int) ((green - blue) / (float) (max - min) * 60 + 360);
} else if (max == green) {
hue = (int) ((blue - red) / (float) (max - min) * 60 + 120);
} else if (max == blue) {
hue = (int) ((red - green) / (float) (max - min) * 60 + 240);
}
}
value = max;// 亮度的值为颜色最大值
if (max == 0) {
saturation = 0;
} else {
saturation = (int) ((float) (max - min) / max * 100);// 饱和度计算
}
return new HSV(hue, saturation, value);
}
public String toString() {
return "[" + red + "," + green + "," + blue + "]";
}
HSV.java
public class HSV {
int hue;// 色调0-360
int saturation;// 饱和度0-100
int value;// 亮度0-255
public HSV() {
this.hue = 0;
this.saturation = 0;
this.value = 0;
}
/**
* 使用参数初始化HSV信息
* @param hue 色调
* @param saturation 饱和度
* @param value 亮度
*/
public HSV(int hue, int saturation, int value) {
if (hue <= 360 && saturation >= 0 && saturation <= 100
&& value >= 0 && value <= 255) {
this.hue = hue;
this.saturation = saturation;
this.value = value;
} else {
this.hue = 0;
this.saturation = 0;
this.value = 0;
}
}
public int getHue() {
return hue;
}
public void setHue(int hue) {
this.hue = hue;
}
public int getSaturation() {
return saturation;
}
public void setSaturation(int saturation) {
this.saturation = saturation;
}
public int getValue() {
return value;
}
public void setValue(int value) {
this.value = value;
}
public String toString(){
return "["+hue+","+saturation+","+value+"]";
}
/**
* HSV转RGB算法
* @return
*/
public RGB toRGB() {
int red = 0;
int green = 0;
int blue = 0;
float a, b, c, h;//
if (saturation == 0) {
red = value;
green = value;
blue = value;
} else {
h = hue / (float) 60;
int i = hue / 60;
a = (float) (value * (100 - saturation)/100.0);
b = (float) (value * (100 - saturation * (h-i))/100.0);
c = (float) (value * (100 - saturation* (1 - h+i))/100.0);
switch (i) {
case 0:
red=value;
green=Math.round(c);
blue=Math.round(a);
break;
case 1:
red=Math.round(b);
green=value;
blue=Math.round(a);
break;
case 2:
red=Math.round(a);
green=value;
blue=Math.round(c);
break;
case 3:
red=Math.round(a);
green=Math.round(b);
blue=value;
break;
case 4:
red=Math.round(c);
green=Math.round(a);
blue=value;
break;
case 5:
red=value;
green=Math.round(a);
blue=Math.round(b);
break;
}
}
return new RGB(red, green, blue);
}
}
6、在一张图片上的指定位置用指定颜色画一个矩形
/**
* 在一张图片上的指定位置用指定颜色画一个矩形
*
* @param pix
* 图片流
* @param x
* 起点 横坐标
* @param y
* 起点 纵坐标
* @param width
* 矩形宽度
* @param height
* 矩形高度
* @param rgb
* 画笔颜色
* @return 画完方后的矩形
*/
public static BufferedImage drawRectOnMip(BufferedImage pix, int x, int y,
int width, int height, RGB rgb) {
BufferedImage pixes = pix;
if (x > pixes.getWidth() || y > pixes.getHeight()
|| width > pixes.getWidth() - x
|| height > pixes.getHeight() - y) {
System.out.println("无法绘制");
return pix;
}
// pic_drawRect
Graphics2D g2 = (Graphics2D) pixes.getGraphics();
for (int i = 0; i < pixes.getHeight(); i++) {
// j是横坐标
for (int j = 0; j < pixes.getWidth(); j++) {
// 获取颜色集合中一个颜色的int值
Color color = new Color(pixes.getRGB(j, i));
// System.out.println(pixes.get(i).get(j).toRGBInt());
// System.out.println(color);
g2.setColor(color);
// System.out.println(g2.getColor());
// 画一个像素
g2.drawLine(j, i, j, i);
}
}
g2.setColor(new Color(rgb.toRGBInt()));
g2.drawRect(x, y, width, height);
return pixes;
}
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
分享到：
发表评论
相关推荐
Java将图片组合成PDF文件的方法主要涉及到以下几个知识点： 1. Java图像处理：Java图像处理是指使用Java语言对图像进行处理和操作的过程。图像处理是指对图像进行各种操作，如图像滤波、图像缩放、图像裁剪、图像...
本篇文章将深入探讨如何使用Java实现“多张图片合成”、“图片拼接”以及“图片上写字”的功能。我们将主要围绕提供的`ImgUtil.java`文件进行讲解。 1. **图片合成**： 图片合成是指将多张图片组合成一张新的图片...
在这个方法中，我们首先计算了所有图片的总宽度和最大高度，然后创建了一个新的`BufferedImage`对象以容纳合成后的图片。接着，我们使用`Graphics2D`对象在新图片上绘制每张原始图片，每张之间留有一定的间距。 ...
在深入讨论具体的Java代码实现之前，我们先来理解几个关键的概念和技术： 1. **图片压缩**：压缩是指通过算法减少数据量的过程，分为有损压缩和无损压缩。有损压缩会牺牲部分图像质量来换取更高的压缩比，而无损...
总的来说，这个Java图片播放程序展现了Java在图形用户界面开发和多媒体处理方面的能力。通过理解和学习这样的程序，开发者可以提升在GUI设计、事件处理、多线程控制以及文件操作等方面的技能。同时，这个程序也可以...
本文将详细讲解如何利用Java实现这一功能，主要涉及以下几个知识点： 1. **Graphics2D API** Java中的`Graphics2D`是`Graphics`类的子类，提供了丰富的绘图功能，包括绘制文本。在文字转图片的过程中，`Graphics2D...
源码可能会包含以下几个关键部分： - 字符串生成器：创建随机字符串。 - 图形上下文设置：初始化画布，设置颜色和字体。 - 干扰元素绘制：绘制线条、斑点等干扰元素。 - 文本变形绘制：扭曲或倾斜文字。 - 图像保存...
为了实现这些功能，开发者需要掌握以下几个Java相关的技术点： 1. **Swing或JavaFX**：这是Java的图形用户界面（GUI）库，用于创建窗口和组件，如按钮、文本框和图像视图。Java 图片浏览器会使用这些库构建用户界面...
本知识点主要探讨如何在Java中实现自适应图片大小的水印功能，以及遇到图片过小时的处理策略。 首先，我们需要理解水印的基本概念。水印是在图像或文档上添加的一种视觉标记，它可以是文字、图像或者图形，用于表明...
在实际应用中，为了确保图片压缩效果和速度，我们还需要考虑以下几个方面： 1. **缓存**：如果处理大量图片，可以考虑使用缓存机制，避免重复读取和处理。 2. **多线程**：对于批量操作，使用多线程可以显著提高性能...
在Java Web开发中，图片的上传与下载是常见的功能需求，尤其在电商平台、社交媒体等应用场景中。本示例提供了一种实现方式，通过使用`commons-io`和`commons-fileupload`这两个库，以及两个Servlet（`UploadServlet`...
在这个Java图片浏览工具中，我们可以看到这些概念的实际应用。 1. 类与对象：在图片浏览器中，我们可以定义一个`Picture`类来表示图片，包含图片路径、类型等属性，以及显示、放大、缩小等方法。同时，还有一个`...
以上就是Java中压缩图片的几种常见方法，可以根据项目需求和性能考虑选择合适的方式。在实际应用中，除了调整尺寸，还可以通过设置JPEG的压缩质量来进一步减小文件大小。例如，`ImageIO.write()`方法的第三个参数...
这两个Java程序可以作为处理图片与Base64转换的基本模板。在实际应用中，你可能需要根据具体需求进行调整，例如添加异常处理，处理不同的图片格式，或者将这些功能封装到类或方法中以供重复使用。在处理大量图片或...
综上所述，制作一个Java图片浏览器涵盖了Java GUI编程的多个方面，从基础的组件使用到高级的文件操作和多线程，都锻炼了开发者综合运用Java技术的能力。通过这个项目，开发者不仅可以学习到Java编程，还能理解软件...
当我们谈论“Excel含图片导入 包含WPS嵌入图片 Java”这个主题时，它涉及到几个关键的技术点，包括： 1. **Excel文件处理**：Excel是微软开发的一款电子表格软件，广泛用于数据管理和分析。它允许用户创建、编辑和...
本文将深入探讨几种不同的方法，分析它们的优缺点，以帮助开发者选择最适合项目需求的解决方案。 1. **Java2DPDF库转图片** - 优点：通过先将HTML渲染为PDF，然后将PDF转换为图像，这种方式可以保持较好的排版和...
4. **性能优化**：为了实现“快速”图片剪切，我们需要关注几个性能优化点： - 使用`BufferedImage`的适当类型，如TYPE_INT_ARGB，以减少颜色转换开销。 - 避免不必要的内存复制，如通过`createGraphics()`创建`...
在生成图片水印的过程中，我们需要考虑以下几点： 1. **水印设计**：水印可以是文本（如日期、公司名称或“机密”等字样），也可以是图像。设计时需注意透明度设置，以确保不影响文档内容的可读性。 2. **定位与...