Special for
До этого я пояснял на сухих примерах. Попросили работу с изображениями - ловите.
Постановка учебной задачи.
Дан графический файл (jpeg, png ...).
Необходимо сделать с ним некие манипуляции и записать результат в другой файл.
Для упрощения рассмотрим три задачи:
- получить негатив изображения
- получить черно-белый вариант изображения (сбросить цветность)
- изменить насыщенность зеленого цвета в изображении.
Заметим, что аналогичным способом мы можем, добавляя новые методы реализовывать и другие задачи:
- увеличить резкость или размытие
- изменить размеры
- повернуть по/против часовой.
- и другие возможность Фотошопа :)
вообщем реализовать любой алгоритм над изображением, насколько у нас хватит фантазии и знания матана (например, распознать количество возможных котиков на картинке).
Немного сухой теории.
Мы рассматриваем растровые изображения (есть еще векторные и другие). То есть, когда файл, помимо собственно заголовка со служебной информацией, хранит прямоугольную матрицу точек. Аналогично экрану современного HD-телевизора у которого разрешение 1920х1080 точек и каждая точка представлена как значения трех составляющих цвета: R(ed), G(reen), B(lue) = Красный, Зеленый и Синий. Эти цвета независимы и данная модель взята из биологии восприятия цвета.
В глазу у нас есть колбочки и палочки. Колбочки трех разновидностей (реагируют на соответствующий одной из трех диапазонов длин волн), палочки "обрабатывают" яркость цвета (амплитуду световой волны).
В модели RGB палочки отвечают за значение составляющей (0 - отсутствие, 255- самый яркий свет), а колбочки - соответственно в какие из R / G / B помещать соответствующую интенсивность.
Например:
Отсутствие света - палочки /колбочки не реагируют и RGB=(0,0,0).
Яркий белый свет - все колбочки реагируют равномерно, палочки фигеют и RGB = (255,255,255).
Серая мышка пробежала - все колбочки реагируют равномерно, палочки реагируют средне и RGB = (127,127,127).
Темно-оранжевый - реагируют R и G палочки, палочки едва откликаются, RGB=(30, 30, 0)
...
Приступим к практике.
Я писал для примера работы с байтами, поэтому код не вылизан по всем правилам и далеко не оптимален:
мы не проверяем входные параметры, не делаем полноценную проверку ошибок и т.п.
Писалось в лоб, без рефакторинга. Основной упор - работа с байтами-битами.
Напишем, по аналогии задач JavaRush консольную утилиту, которая при вызове в командной строке с соответствующими аргументами модифицирует изображение.
Исходное изображение:
вызов с параметрами -n kitten.jpg newkitten.jpg создаст картинку:
вызов с параметрами -b kitten.jpg newkitten.jpg создаст картинку:
вызов с параметрами -gr kitten.jpg newkitten.jpg создаст картинку:
Собственно котд.
package com.joysi.byteworld;
import com.sun.imageio.plugins.jpeg.*;
import com.sun.imageio.plugins.png.*;
import javax.imageio.*;
import javax.imageio.stream.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.*;
public class image {
public static void main(String[] args) throws IOException {
CoolImage picture = new CoolImage(args[1]); // загружаем файл изображения
if ("-n".equals(args[0])) picture.convertToNegative();
if ("-g".equals(args[0])) picture.addColorGreenChannel(-100);
if ("-bw".equals(args[0])) picture.convertToBlackAndWhite();
picture.saveAsJpeg(args[2]);
}
public static class CoolImage{
private int height; // высота изображения
private int width; // ширина изображения
private int[] pixels; // собственно массив цветов точек составляющих изображение
public int getPixel(int x, int y) { return pixels[y*width+x]; } // получить пиксель в формате RGB
public int getRed(int color) { return color >> 16; } // получить красную составляющую цвета
public int getGreen(int color) { return (color >> 8) & 0xFF; } // получить зеленую составляющую цвета
public int getBlue(int color) { return color & 0xFF;} // получить синюю составляющую цвета
// Конструктор - создание изображения из файла
public CoolImage(String fileName) throws IOException {
BufferedImage img = readFromFile(fileName);
this.height = img.getHeight();
this.width = img.getWidth();
this.pixels = copyFromBufferedImage(img);
}
// Чтение изображения из файла в BufferedImage
private BufferedImage readFromFile(String fileName) throws IOException {
ImageReader r = new JPEGImageReader(new JPEGImageReaderSpi());
r.setInput(new FileImageInputStream(new File(fileName)));
BufferedImage bi = r.read(0, new ImageReadParam());
((FileImageInputStream) r.getInput()).close();
return bi;
}
// Формирование BufferedImage из массива pixels
private BufferedImage copyToBufferedImage() {
BufferedImage bi = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
for (int i = 0; i < height; i++)
for (int j = 0; j < width; j++)
bi.setRGB(j, i, pixels[i*width +j]);
return bi;
}
// Формирование массива пикселей из BufferedImage
private int[] copyFromBufferedImage(BufferedImage bi) {
int[] pict = new int[height*width];
for (int i = 0; i < height; i++)
for (int j = 0; j < width; j++)
pict[i*width + j] = bi.getRGB(j, i) & 0xFFFFFF; // 0xFFFFFF: записываем только 3 младших байта RGB
return pict;
}
// Запись изображения в jpeg-формате
public void saveAsJpeg(String fileName) throws IOException {
ImageWriter writer = new JPEGImageWriter(new JPEGImageWriterSpi());
saveToImageFile(writer, fileName);
}
// Запись изображения в png-формате (другие графические форматы по аналогии)
public void saveAsPng(String fileName) throws IOException {
ImageWriter writer = new PNGImageWriter(new PNGImageWriterSpi());
saveToImageFile(writer, fileName);
}
// Собственно запись файла (общая для всех форматов часть).
private void saveToImageFile(ImageWriter iw, String fileName) throws IOException {
iw.setOutput(new FileImageOutputStream(new File(fileName)));
iw.write(copyToBufferedImage());
((FileImageOutputStream) iw.getOutput()).close();
}
// конвертация изображения в негатив
public void convertToNegative() {
for (int i = 0; i < height; i++)
for (int j = 0; j < width; j++)
// Применяем логическое отрицание и отбрасываем старший байт
pixels[i*width + j] = ~pixels[i*width + j] & 0xFFFFFF;
}
// конвертация изображения в черно-белый вид
public void convertToBlackAndWhite() {
for (int i = 0; i < height; i++)
for (int j = 0; j < width; j++) {
// находим среднюю арифметическую интенсивность пикселя по всем цветам
int intens = (getRed(pixels[i * width + j]) +
getGreen(pixels[i * width + j]) +
getBlue(pixels[i * width + j])) / 3;
// ... и записываем ее в каждый цвет за раз , сдвигая байты RGB на свои места
pixels[i * width + j] = intens + (intens << 8) + (intens << 16);
}
}
// изменяем интесивность зеленого цвета
public void addColorGreenChannel(int delta) {
for (int i = 0; i < height; i++)
for (int j = 0; j < width; j++) {
int newGreen = getGreen(pixels[i * width + j]) + delta;
if (newGreen > 255) newGreen=255; // Отсекаем при превышении границ байта
if (newGreen < 0) newGreen=0;
// В итоговом пикселе R и B цвета оставляем без изменений: & 0xFF00FF
// Полученный новый G (зеленый) засунем в "серединку" RGB: | (newGreen << 8)
pixels[i * width + j] = pixels[i * width + j] & 0xFF00FF | (newGreen << 8);
}
}
}
}
+14
Комментарии (2)
популярные
новые
старые
Для того, чтобы оставить комментарий Вы должны авторизоваться
Было
Стало
Добавленный метод (жутко и ужасно неоптимальный, вычисления — все в лоб):