sunxboy
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用javascript与java进行RSA加密与解密
ScaleImage.java
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import javax.imageio.ImageIO;
//生成等比例高质量缩略图
public class ScaleImage {
private int width;
private int height;
private int scaleWidth;
double support = (double) 3.0;
double PI = (double) 3.14159265358978;
double[] contrib;
double[] normContrib;
double[] tmpContrib;
int startContrib, stopContrib;
int nDots;
int nHalfDots;
/** *//**
* Start: Use Lanczos filter to replace the original algorithm for image
* scaling. Lanczos improves quality of the scaled image modify by :blade
*/
public static void main(String[] args) {
ScaleImage is = new ScaleImage();
try {
is.saveImageAsJpg("d:/firefox.jpg", "d:/test.jpg", 768,
680);
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
// fromFileStr原图片地址,saveToFileStr生成缩略图地址,formatWideth生成图片宽度,formatHeight高度
public void saveImageAsJpg(String fromFileStr, String saveToFileStr,
int formatWideth, int formatHeight) throws Exception {
BufferedImage srcImage;
File saveFile = new File(saveToFileStr);
File fromFile = new File(fromFileStr);
srcImage = javax.imageio.ImageIO.read(fromFile); // construct image
int imageWideth = srcImage.getWidth(null);
int imageHeight = srcImage.getHeight(null);
int changeToWideth = 0;
int changeToHeight = 0;
if (imageWideth > 0 && imageHeight > 0) {
// flag=true;
if (imageWideth / imageHeight >= formatWideth / formatHeight) {
if (imageWideth > formatWideth) {
changeToWideth = formatWideth;
changeToHeight = (imageHeight * formatWideth) / imageWideth;
} else {
changeToWideth = imageWideth;
changeToHeight = imageHeight;
}
} else {
if (imageHeight > formatHeight) {
changeToHeight = formatHeight;
changeToWideth = (imageWideth * formatHeight) / imageHeight;
} else {
changeToWideth = imageWideth;
changeToHeight = imageHeight;
}
}
}
srcImage = imageZoomOut(srcImage, changeToWideth, changeToHeight);
ImageIO.write(srcImage, "JPEG", saveFile);
}
public BufferedImage imageZoomOut(BufferedImage srcBufferImage, int w, int h) {
width = srcBufferImage.getWidth();
height = srcBufferImage.getHeight();
scaleWidth = w;
if (DetermineResultSize(w, h) == 1) {
return srcBufferImage;
}
CalContrib();
BufferedImage pbOut = HorizontalFiltering(srcBufferImage, w);
BufferedImage pbFinalOut = VerticalFiltering(pbOut, h);
return pbFinalOut;
}
/** *//**
* 决定图像尺寸
*/
private int DetermineResultSize(int w, int h) {
double scaleH, scaleV;
scaleH = (double) w / (double) width;
scaleV = (double) h / (double) height;
// 需要判断一下scaleH，scaleV，不做放大操作
if (scaleH >= 1.0 && scaleV >= 1.0) {
return 1;
}
return 0;
} // end of DetermineResultSize()
private double Lanczos(int i, int inWidth, int outWidth, double Support) {
double x;
x = (double) i * (double) outWidth / (double) inWidth;
return Math.sin(x * PI) / (x * PI) * Math.sin(x * PI / Support)
/ (x * PI / Support);
}
private void CalContrib() {
nHalfDots = (int) ((double) width * support / (double) scaleWidth);
nDots = nHalfDots * 2 + 1;
try {
contrib = new double[nDots];
normContrib = new double[nDots];
tmpContrib = new double[nDots];
} catch (Exception e) {
System.out.println("init contrib,normContrib,tmpContrib" + e);
}
int center = nHalfDots;
contrib[center] = 1.0;
double weight = 0.0;
int i = 0;
for (i = 1; i <= center; i++) {
contrib[center + i] = Lanczos(i, width, scaleWidth, support);
weight += contrib[center + i];
}
for (i = center - 1; i >= 0; i--) {
contrib[i] = contrib[center * 2 - i];
}
weight = weight * 2 + 1.0;
for (i = 0; i <= center; i++) {
normContrib[i] = contrib[i] / weight;
}
for (i = center + 1; i < nDots; i++) {
normContrib[i] = normContrib[center * 2 - i];
}
} // end of CalContrib()
// 处理边缘
private void CalTempContrib(int start, int stop) {
double weight = 0;
int i = 0;
for (i = start; i <= stop; i++) {
weight += contrib[i];
}
for (i = start; i <= stop; i++) {
tmpContrib[i] = contrib[i] / weight;
}
} // end of CalTempContrib()
private int GetRedValue(int rgbValue) {
int temp = rgbValue & 0x00ff0000;
return temp >> 16;
}
private int GetGreenValue(int rgbValue) {
int temp = rgbValue & 0x0000ff00;
return temp >> 8;
}
private int GetBlueValue(int rgbValue) {
return rgbValue & 0x000000ff;
}
private int ComRGB(int redValue, int greenValue, int blueValue) {
return (redValue << 16) + (greenValue << 8) + blueValue;
}
// 行水平滤波
private int HorizontalFilter(BufferedImage bufImg, int startX, int stopX,
int start, int stop, int y, double[] pContrib) {
double valueRed = 0.0;
double valueGreen = 0.0;
double valueBlue = 0.0;
int valueRGB = 0;
int i, j;
for (i = startX, j = start; i <= stopX; i++, j++) {
valueRGB = bufImg.getRGB(i, y);
valueRed += GetRedValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueGreen += GetGreenValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueBlue += GetBlueValue(valueRGB) * pContrib[j];
}
valueRGB = ComRGB(Clip((int) valueRed), Clip((int) valueGreen),
Clip((int) valueBlue));
return valueRGB;
} // end of HorizontalFilter()
// 图片水平滤波
private BufferedImage HorizontalFiltering(BufferedImage bufImage, int iOutW) {
int dwInW = bufImage.getWidth();
int dwInH = bufImage.getHeight();
int value = 0;
BufferedImage pbOut = new BufferedImage(iOutW, dwInH,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int x = 0; x < iOutW; x++) {
int startX;
int start;
int X = (int) (((double) x) * ((double) dwInW) / ((double) iOutW) + 0.5);
int y = 0;
startX = X - nHalfDots;
if (startX < 0) {
startX = 0;
start = nHalfDots - X;
} else {
start = 0;
}
int stop;
int stopX = X + nHalfDots;
if (stopX > (dwInW - 1)) {
stopX = dwInW - 1;
stop = nHalfDots + (dwInW - 1 - X);
} else {
stop = nHalfDots * 2;
}
if (start > 0 || stop < nDots - 1) {
CalTempContrib(start, stop);
for (y = 0; y < dwInH; y++) {
value = HorizontalFilter(bufImage, startX, stopX, start,
stop, y, tmpContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
} else {
for (y = 0; y < dwInH; y++) {
value = HorizontalFilter(bufImage, startX, stopX, start,
stop, y, normContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
}
}
return pbOut;
} // end of HorizontalFiltering()
private int VerticalFilter(BufferedImage pbInImage, int startY, int stopY,
int start, int stop, int x, double[] pContrib) {
double valueRed = 0.0;
double valueGreen = 0.0;
double valueBlue = 0.0;
int valueRGB = 0;
int i, j;
for (i = startY, j = start; i <= stopY; i++, j++) {
valueRGB = pbInImage.getRGB(x, i);
valueRed += GetRedValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueGreen += GetGreenValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueBlue += GetBlueValue(valueRGB) * pContrib[j];
// System.out.println(valueRed+"->"+Clip((int)valueRed)+"<-");
//
// System.out.println(valueGreen+"->"+Clip((int)valueGreen)+"<-");
// System.out.println(valueBlue+"->"+Clip((int)valueBlue)+"<-"+"-->");
}
valueRGB = ComRGB(Clip((int) valueRed), Clip((int) valueGreen),
Clip((int) valueBlue));
// System.out.println(valueRGB);
return valueRGB;
} // end of VerticalFilter()
private BufferedImage VerticalFiltering(BufferedImage pbImage, int iOutH) {
int iW = pbImage.getWidth();
int iH = pbImage.getHeight();
int value = 0;
BufferedImage pbOut = new BufferedImage(iW, iOutH,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int y = 0; y < iOutH; y++) {
int startY;
int start;
int Y = (int) (((double) y) * ((double) iH) / ((double) iOutH) + 0.5);
startY = Y - nHalfDots;
if (startY < 0) {
startY = 0;
start = nHalfDots - Y;
} else {
start = 0;
}
int stop;
int stopY = Y + nHalfDots;
if (stopY > (int) (iH - 1)) {
stopY = iH - 1;
stop = nHalfDots + (iH - 1 - Y);
} else {
stop = nHalfDots * 2;
}
if (start > 0 || stop < nDots - 1) {
CalTempContrib(start, stop);
for (int x = 0; x < iW; x++) {
value = VerticalFilter(pbImage, startY, stopY, start, stop,
x, tmpContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
} else {
for (int x = 0; x < iW; x++) {
value = VerticalFilter(pbImage, startY, stopY, start, stop,
x, normContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
}
}
return pbOut;
} // end of VerticalFiltering()
int Clip(int x) {
if (x < 0)
return 0;
if (x > 255)
return 255;
return x;
}
}
-------------------------------------------------------------------------------------------------
ImageScale.java
import java.awt.image.BufferedImage;
public class ImageScale {
private int width;
private int height;
private int scaleWidth;
double support = (double) 3.0;
double PI = (double) 3.14159265358978;
double[] contrib;
double[] normContrib;
double[] tmpContrib;
int startContrib, stopContrib;
int nDots;
int nHalfDots;
/**
* Start:
* Use Lanczos filter to replace the original algorithm for image scaling. Lanczos improves quality of the scaled image
* modify by :blade
* */
public BufferedImage imageZoomOut(BufferedImage srcBufferImage, int w, int h) {
width = srcBufferImage.getWidth();
height = srcBufferImage.getHeight();
scaleWidth = w;
if (DetermineResultSize(w, h) == 1) {
return srcBufferImage;
}
CalContrib();
BufferedImage pbOut = HorizontalFiltering(srcBufferImage, w);
BufferedImage pbFinalOut = VerticalFiltering(pbOut, h);
return pbFinalOut;
}
/**
* 决定图像尺寸
* */
private int DetermineResultSize(int w, int h) {
double scaleH, scaleV;
scaleH = (double) w / (double) width;
scaleV = (double) h / (double) height;
//需要判断一下scaleH，scaleV，不做放大操作
if (scaleH >= 1.0 && scaleV >= 1.0) {
return 1;
}
return 0;
} // end of DetermineResultSize()
private double Lanczos(int i, int inWidth, int outWidth, double Support) {
double x;
x = (double) i * (double) outWidth / (double) inWidth;
return Math.sin(x * PI) / (x * PI) * Math.sin(x * PI / Support)
/ (x * PI / Support);
} // end of Lanczos()
//
// Assumption: same horizontal and vertical scaling factor
//
private void CalContrib() {
nHalfDots = (int) ((double) width * support / (double) scaleWidth);
nDots = nHalfDots * 2 + 1;
try {
contrib = new double[nDots];
normContrib = new double[nDots];
tmpContrib = new double[nDots];
} catch (Exception e) {
System.out.println("init contrib,normContrib,tmpContrib" + e);
}
int center = nHalfDots;
contrib[center] = 1.0;
double weight = 0.0;
int i = 0;
for (i = 1; i <= center; i++) {
contrib[center + i] = Lanczos(i, width, scaleWidth, support);
weight += contrib[center + i];
}
for (i = center - 1; i >= 0; i--) {
contrib[i] = contrib[center * 2 - i];
}
weight = weight * 2 + 1.0;
for (i = 0; i <= center; i++) {
normContrib[i] = contrib[i] / weight;
}
for (i = center + 1; i < nDots; i++) {
normContrib[i] = normContrib[center * 2 - i];
}
} // end of CalContrib()
//处理边缘
private void CalTempContrib(int start, int stop) {
double weight = 0;
int i = 0;
for (i = start; i <= stop; i++) {
weight += contrib[i];
}
for (i = start; i <= stop; i++) {
tmpContrib[i] = contrib[i] / weight;
}
} // end of CalTempContrib()
private int GetRedValue(int rgbValue) {
int temp = rgbValue & 0x00ff0000;
return temp >> 16;
}
private int GetGreenValue(int rgbValue) {
int temp = rgbValue & 0x0000ff00;
return temp >> 8;
}
private int GetBlueValue(int rgbValue) {
return rgbValue & 0x000000ff;
}
private int ComRGB(int redValue, int greenValue, int blueValue) {
return (redValue << 16) + (greenValue << 8) + blueValue;
}
//行水平滤波
private int HorizontalFilter(BufferedImage bufImg, int startX, int stopX,
int start, int stop, int y, double[] pContrib) {
double valueRed = 0.0;
double valueGreen = 0.0;
double valueBlue = 0.0;
int valueRGB = 0;
int i, j;
for (i = startX, j = start; i <= stopX; i++, j++) {
valueRGB = bufImg.getRGB(i, y);
valueRed += GetRedValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueGreen += GetGreenValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueBlue += GetBlueValue(valueRGB) * pContrib[j];
}
valueRGB = ComRGB(Clip((int) valueRed), Clip((int) valueGreen),
Clip((int) valueBlue));
return valueRGB;
} // end of HorizontalFilter()
//图片水平滤波
private BufferedImage HorizontalFiltering(BufferedImage bufImage, int iOutW) {
int dwInW = bufImage.getWidth();
int dwInH = bufImage.getHeight();
int value = 0;
BufferedImage pbOut = new BufferedImage(iOutW, dwInH,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int x = 0; x < iOutW; x++) {
int startX;
int start;
int X = (int) (((double) x) * ((double) dwInW) / ((double) iOutW) + 0.5);
int y = 0;
startX = X - nHalfDots;
if (startX < 0) {
startX = 0;
start = nHalfDots - X;
} else {
start = 0;
}
int stop;
int stopX = X + nHalfDots;
if (stopX > (dwInW - 1)) {
stopX = dwInW - 1;
stop = nHalfDots + (dwInW - 1 - X);
} else {
stop = nHalfDots * 2;
}
if (start > 0 || stop < nDots - 1) {
CalTempContrib(start, stop);
for (y = 0; y < dwInH; y++) {
value = HorizontalFilter(bufImage, startX, stopX, start,
stop, y, tmpContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
} else {
for (y = 0; y < dwInH; y++) {
value = HorizontalFilter(bufImage, startX, stopX, start,
stop, y, normContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
}
}
return pbOut;
} // end of HorizontalFiltering()
private int VerticalFilter(BufferedImage pbInImage, int startY, int stopY,
int start, int stop, int x, double[] pContrib) {
double valueRed = 0.0;
double valueGreen = 0.0;
double valueBlue = 0.0;
int valueRGB = 0;
int i, j;
for (i = startY, j = start; i <= stopY; i++, j++) {
valueRGB = pbInImage.getRGB(x, i);
valueRed += GetRedValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueGreen += GetGreenValue(valueRGB) * pContrib[j];
valueBlue += GetBlueValue(valueRGB) * pContrib[j];
// System.out.println(valueRed+"->"+Clip((int)valueRed)+"<-");
//
// System.out.println(valueGreen+"->"+Clip((int)valueGreen)+"<-");
// System.out.println(valueBlue+"->"+Clip((int)valueBlue)+"<-"+"-->");
}
valueRGB = ComRGB(Clip((int) valueRed), Clip((int) valueGreen),
Clip((int) valueBlue));
// System.out.println(valueRGB);
return valueRGB;
} // end of VerticalFilter()
private BufferedImage VerticalFiltering(BufferedImage pbImage, int iOutH) {
int iW = pbImage.getWidth();
int iH = pbImage.getHeight();
int value = 0;
BufferedImage pbOut = new BufferedImage(iW, iOutH,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int y = 0; y < iOutH; y++) {
int startY;
int start;
int Y = (int) (((double) y) * ((double) iH) / ((double) iOutH) + 0.5);
startY = Y - nHalfDots;
if (startY < 0) {
startY = 0;
start = nHalfDots - Y;
} else {
start = 0;
}
int stop;
int stopY = Y + nHalfDots;
if (stopY > (int) (iH - 1)) {
stopY = iH - 1;
stop = nHalfDots + (iH - 1 - Y);
} else {
stop = nHalfDots * 2;
}
if (start > 0 || stop < nDots - 1) {
CalTempContrib(start, stop);
for (int x = 0; x < iW; x++) {
value = VerticalFilter(pbImage, startY, stopY, start, stop,
x, tmpContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
} else {
for (int x = 0; x < iW; x++) {
value = VerticalFilter(pbImage, startY, stopY, start, stop,
x, normContrib);
pbOut.setRGB(x, y, value);
}
}
}
return pbOut;
} // end of VerticalFiltering()
int Clip(int x) {
if (x < 0)
return 0;
if (x > 255)
return 255;
return x;
}
/**
* End:
* Use Lanczos filter to replace the original algorithm for image scaling. Lanczos improves quality of the scaled image
* modify by :blade
* */
}
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评论
3 楼
sundysea
2008-10-11
我重新写了一个 压缩图片，个人感觉很满意。不会出现我说的这个问题了，大家可以参考
这个是我在csdn博客发表的。
http://blog.csdn.net/feng_sundy/archive/2008/08/05/2769572.aspx
这个是我在csdn博客发表的。
http://blog.csdn.net/feng_sundy/archive/2008/08/05/2769572.aspx
2 楼
sunxboy
2008-08-03
这个,这个............
1 楼
sundysea
2008-08-02
部分图片压缩的时候，我用了一个图片只有430k,1600 X 1565,可是大概压缩了5分钟才完成，这样的速度，无法接受。
我的机器配置Intel Coro2 4400 2G内存
但是我压缩有的图片2M，3072X2048 就很快，不知道是什么原因呢？
我的机器配置Intel Coro2 4400 2G内存
但是我压缩有的图片2M，3072X2048 就很快，不知道是什么原因呢？
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java 生成缩略图类 源代码 （已经封装好）
在Java编程环境中，获取视频缩略图是一项常见的需求，尤其在多媒体应用或者视频分享平台中。这个过程涉及到多媒体处理和图像操作的知识。本文将详细解释如何在Java中实现这一功能，以及相关的技术点。 首先，Java...
java上传图片，处理图片，word转pdf图片缩略图生成，替换所有图片的ip地址工具类
将图片生成缩略图和转换为二进制的工具类，缩略图大小可调
网页缩略图生成技术是一种常见的Web开发功能，它允许用户通过输入网址、设定目标宽度和高度，快速获取网站页面的预览图片。这种技术在许多应用场景中非常实用，例如社交媒体分享、搜索引擎结果展示、网站目录索引等...
### 上传图片并生成高清晰缩略图 #### 背景与概述 在Web开发领域，特别是ASP.NET应用程序中，上传图片并自动生成高质量缩略图是一项常见且实用的功能。这种需求通常出现在用户头像上传、产品图片展示等场景中。...
java大图生成缩略图。。。。。。。。。。。。
#### 缩略图生成的原理 生成缩略图的核心在于对原始图像进行等比例缩小处理，以保持图像的比例不变。在Java中，主要通过`java.awt.image.BufferedImage`类及其相关方法来实现。 ### Java生成缩略图的技术细节 ####...
在 Java 中生成图片缩略图是一项常见的需求，这通常涉及到图像处理技术。以下是一个 Java 类 `GetPicture` 的示例，它包含了获取网络图片、截取屏幕以及创建图片缩略图的功能。我们将详细解释其中的关键知识点。 1....
这个jar包为开发者提供了一个方便的API来处理GIF图像的缩略图生成，使得在Java项目中实现这一功能变得更加简单。 GIF4J库的核心功能包括读取GIF文件、解析其帧信息、调整图像尺寸并重新组合成新的GIF文件。以下是...
java图片裁剪和java生成缩略图.pdf
在Java编程中，生成缩略图是一项常见的任务，特别是在处理图像处理、网页设计或移动应用开发时。这个任务涉及到读取原始图像，调整其尺寸，然后保存为较小的版本，即缩略图。在这个过程中，我们可以使用Java的内置库...
本项目就是关于如何在Java环境中使用ffmpeg来获取视频的缩略图，提供了一个简单易用的解决方案。 首先，ffmpeg是一个强大的命令行工具，它支持多种视频、音频格式的处理，包括转换、合并、剪辑以及生成缩略图等。在...
网上找的缩略图生成方法都不够清晰，于是决定自己研究和改进生成缩略图方法。此方法压缩后的图片小，清晰度高，压缩速度快。5000张图片大概抽根烟的功夫就压缩完了。高清的哦。各种参数都是可配的，方便移植到自己...
在Java编程环境中，批量上传图片并生成缩略图是一项常见的需求，特别是在开发Web应用时，例如内容管理系统或者论坛。这个任务通常涉及到文件处理、图像处理和服务器端编程等多个技术领域。接下来，我们将深入探讨...
在Java中生成缩略图是一项常见的任务，尤其是在开发Web应用或者需要处理用户上传图片的系统中。这个过程涉及对原始图像进行重新尺寸调整，以创建一个较小的版本，通常用于预览或节省存储空间。在提供的代码片段中，...