java图像处理－（指定区域内）灰度化、透明化（alpha通道）处理

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。

/**
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



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;
}
}