使用java提取图片的色彩边界

想做图片识别,但是大厂只提供接口,看不到实际代码,只能自己来动手了.这篇文章主要是介绍如何从一张图片里面提取色彩边界,用于后面做特征分析,算是基础部分.

图片处理步骤

使用 Thumbnails 工具包将图片等比压缩到指定大小
使用 JDK 自带的 BufferedImage 类灰度化图片
通过判断一个像素和它相邻像素的颜色是否相近,来确定是不是色彩边界点,如果不是边界点,就把它设置为白色.
除了图片最外围的一圈像素点之外,其他所有像素点依次执行第三步
将处理结果打印到text文档中

引入jar包:

<!-- java图片工具 https://mvnrepository.com/artifact/net.coobird/thumbnailator -->
<dependency><groupId>net.coobird</groupId><artifactId>thumbnailator</artifactId><version>0.4.12</version>
</dependency>

实现代码如下:

import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;public class ImageUtil {// 获取图片线条边界用// 阈值越大,空白越多// 值3000000适用于色彩分明的图片,如卡通人物蜡笔小新// 值1000000适用于色彩过渡平缓的图片,如3D卡通今年我们十七八岁private static final int threshold = 1000000;// 生成文本宽度// 值100适用于商标,头像等小图片// 值400适用于复杂,内容丰富的大图片private static final int picWidth = 400;public static void main(String[] args) throws IOException {String fromPic = "C:\\Users\\Public\\Pictures\\Sample Pictures\\241707553465767.png";String toTxt = "d:\\test5.txt";BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(new File(fromPic));// 1.压缩图片BufferedImage compactImage = Thumbnails.of(bufferedImage).size(picWidth, 1000).asBufferedImage();// 2.灰度化BufferedImage grayImage = grayingImage(compactImage);// 3.二值化//BufferedImage binaryImage = binaryImage(grayImage);// 4获取边界BufferedImage borderImage = getImageBorder(grayImage);// 5.输出到txt文本writeToTxt(borderImage, toTxt);// 6.保存图片File newFile = new File("d:\\test8.jpg");ImageIO.write(borderImage, "jpg", newFile);}/*** 灰度化图片* @param bufferedImage 原图片* @return 灰度化之后的图片*/private static BufferedImage grayingImage(BufferedImage bufferedImage) {BufferedImage grayImage = new BufferedImage(bufferedImage.getWidth(), bufferedImage.getHeight(),BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);for (int i = 0; i < bufferedImage.getWidth(); i++) {for (int j = 0; j < bufferedImage.getHeight(); j++) {int color = bufferedImage.getRGB(i, j);grayImage.setRGB(i, j, color);}}return grayImage;}/*** 二值化图片* @param bufferedImage 原图片* @return 二值化后的图片*/private static BufferedImage binaryImage(BufferedImage bufferedImage) {BufferedImage grayImage = new BufferedImage(bufferedImage.getWidth(), bufferedImage.getHeight(), bufferedImage.getType());int threshold = getMeanThreshold(bufferedImage);for (int i = 0; i < bufferedImage.getWidth(); i++) {for (int j = 0; j < bufferedImage.getHeight(); j++) {int color = bufferedImage.getRGB(i, j);int r = (color >> 16) & 0xff;int g = (color >> 8) & 0xff;int b = color & 0xff;int gray = (int) (0.3 * r + 0.59 * g + 0.11 * b);if (gray > threshold) {// 白色grayImage.setRGB(i, j, 0xFFFFFF);}else {// 黑色grayImage.setRGB(i, j, 0);}}}return grayImage;}/*** 获取图片的阀值，采用基于灰度平均值的阈值* @param bufferedImage 原图片* @return 二值化的阈值*/private static int getMeanThreshold(BufferedImage bufferedImage) {int w = bufferedImage.getWidth();int h = bufferedImage.getHeight();int num = 0;int sum = 0;for(int i=0; i<w; i++) {for(int j = 0; j < h; j++) {int color = bufferedImage.getRGB(i, j);int r = (color >> 16) & 0xff;int g = (color >> 8) & 0xff;int b = color & 0xff;int gray = (int) (0.3 * r + 0.59 * g + 0.11 * b);sum += gray;num += 1;}}// 测试表明，阀值取平均值的1.2倍效果最好。int threshold = sum / num;if(threshold * 1.2 < 255) {threshold = (int)(1.2 * sum / num);}System.out.println("width: " + w + " height: " + h + " threshold: " + threshold);return threshold;}/*** 输出 0,1 TXT文本*/public static void writeToTxt(BufferedImage bufferedImage, String toSaveFilePath) {File file = new File(toSaveFilePath);try {Writer writer = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file, true), StandardCharsets.UTF_8);StringBuilder builder = new StringBuilder();for (int j = 0; j < bufferedImage.getHeight(); j++) {for(int i = 0; i < bufferedImage.getWidth(); i++) {int color = bufferedImage.getRGB(i, j);if(color == -1) {builder.append("  ");}else {builder.append("0 ");}}builder.append("\r\n");}writer.write(builder.toString());writer.close();}catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}/*** 提取二值化后图片的边界* 对二维码有奇效* @param bufferedImage 原图片* @return 二值化后的图片*/private static BufferedImage getImageBorder(BufferedImage bufferedImage) {BufferedImage borderImage = new BufferedImage(bufferedImage.getWidth(), bufferedImage.getHeight(), bufferedImage.getType());//List<String> toDealPoints = new ArrayList<>();int imgWidth = bufferedImage.getWidth();int imgHeight = bufferedImage.getHeight();for (int i = 1; i < imgWidth - 1; i++) {for (int j = 1; j < imgHeight - 1; j++) {// 当前点int color = bufferedImage.getRGB(i, j);// 上点int upColor = bufferedImage.getRGB(i, j - 1);// 下点int downColor = bufferedImage.getRGB(i, j + 1);// 左点int leftColor = bufferedImage.getRGB(i - 1, j);// 右点int rightColor = bufferedImage.getRGB(i + 1, j);// 如果某个黑点的上下左右点都为黑点,就表示它不是边界,把它设为白点if(isQualified(color, upColor, downColor, leftColor, rightColor)) {// 白色borderImage.setRGB(i, j, 0xFFFFFF);}else {// 原色不变borderImage.setRGB(i, j, color);}}}return borderImage;}/*** 根据设置的阈值,判断当前点是否是边界点* 判断规则如下:* 如果当前点是白色的点,直接跳过* 如果当前点不是白色,且它的上下左右4个点和它的差别都在阈值内,* 那么就认为它不是边界点,返回true,否则返回false;* @param color 当前点* @param upColor 上点* @param downColor 下点* @param leftColor 左点* @param rightColor 右点* @return 是否设置为白色*/public static boolean isQualified(int color, int upColor, int downColor, int leftColor, int rightColor) {// color == -1 表示白色,白色的不需要再设置为白色return color != -1 && (Math.abs(color - upColor) < threshold&& Math.abs(color - downColor) < threshold&& Math.abs(color - leftColor) < threshold&& Math.abs(color - rightColor) < threshold);}}

打印效果:

总结

图片名字叫今年我们十七八岁,处理后的边界还是蛮清楚的
对于噪点处理,后面还需要加上
另外复杂的图片,可以划分为几块,不同的版块使用不同的阈值,不然有些区域的边界很清晰,有些就很模糊
图片不大还可以整体遍历,后面如果需要处理的图片多,效率就不行了.

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