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Implémenter les opérations de base de traitement d'image à l'aide de Java

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2023-06-18 16:58:221823parcourir

Avec le développement du numérique, la technologie de traitement d'images fait l'objet de plus en plus d'attention. Dans le domaine du traitement d'images, le langage Java est populaire en raison de sa simplicité, de sa facilité d'apprentissage et de ses caractéristiques multiplateformes. Cet article présentera les opérations de base du traitement d'image en Java.

1. Lire et afficher des images

En Java, les images peuvent être lues et chargées à l'aide de la classe javax.imageio.ImageIO. ImageIO fournit la méthode statique read(), qui peut lire les images stockées dans des fichiers, des URL ou des flux d'entrée et les convertir en objets Java BufferedImage.

Ce qui suit est un exemple de code pour lire et afficher une image :

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageIOExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 读取图像
    File file = new File("image.jpg");
    BufferedImage image = ImageIO.read(file);
    // 显示图像
    ImageViewer viewer = new ImageViewer(image);
    viewer.show();
  }

}

Parmi eux, ImageViewer est une classe de visionneuse d'images personnalisée qui peut afficher des objets BufferedImage dans la fenêtre. Je n’entrerai pas dans les détails ici, les lecteurs peuvent le mettre en œuvre eux-mêmes.

2. Mise à l'échelle de l'image

La mise à l'échelle de l'image est l'une des opérations les plus élémentaires du traitement d'image. Java fournit la classe AffineTransform pour implémenter la mise à l'échelle des images. Lors de la mise à l'échelle, vous devez spécifier le facteur de mise à l'échelle, qui est le rapport de mise à l'échelle dans les directions horizontale et verticale.

Ce qui suit est un exemple de code pour la mise à l'échelle de l'image :

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.geom.AffineTransform;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageScalingExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 读取图像
    File file = new File("image.jpg");
    BufferedImage image = ImageIO.read(file);
    // 缩放图像
    int width = image.getWidth() / 2;
    int height = image.getHeight() / 2;
    BufferedImage scaledImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
    Graphics2D g2d = scaledImage.createGraphics();
    AffineTransform transform = AffineTransform.getScaleInstance(0.5, 0.5);
    g2d.drawRenderedImage(image, transform);
    g2d.dispose();
    // 显示图像
    ImageViewer viewer = new ImageViewer(scaledImage);
    viewer.show();
  }

}

Dans le code ci-dessus, créez un objet BufferedImage et spécifiez sa largeur et sa hauteur, puis transmettez la méthode drawRenderedImage() méthode de l'objet Graphics2D Dessinez l'image mise à l'échelle. La méthode getScaleInstance() de la classe AffineTransform renvoie un objet AffineTransform qui implémente les facteurs d'échelle horizontale et verticale spécifiés.

3. Rotation des images

La classe AffineTransform en Java peut également être utilisée pour faire pivoter des images. Lors de la rotation, vous devez spécifier l'angle de rotation et le point central de rotation.

Ce qui suit est un exemple de code pour la rotation d'image :

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.geom.AffineTransform;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageRotationExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 读取图像
    File file = new File("image.jpg");
    BufferedImage image = ImageIO.read(file);
    // 旋转图像
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    BufferedImage rotatedImage = new BufferedImage(height, width, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
    Graphics2D g2d = rotatedImage.createGraphics();
    AffineTransform transform = new AffineTransform();
    transform.translate(height / 2, width / 2);
    transform.rotate(Math.toRadians(90));
    transform.translate(-width / 2, -height / 2);
    g2d.drawRenderedImage(image, transform);
    g2d.dispose();
    // 显示图像
    ImageViewer viewer = new ImageViewer(rotatedImage);
    viewer.show();
  }

}

Dans le code ci-dessus, créez un objet BufferedImage et spécifiez sa largeur et sa hauteur, puis transmettez la méthode drawRenderedImage() méthode de l'objet Graphics2D Dessine l'image pivotée. Les méthodes Translate() et Rotate() de la classe AffineTransform implémentent des opérations de rotation. La méthode Translate() est utilisée pour traduire le point central de l'image et la méthode rotate() est utilisée pour faire pivoter l'image.

4. Image en niveaux de gris

L'image en niveaux de gris est l'opération de conversion d'une image couleur en une image en niveaux de gris. En Java, l'image peut être mise en niveaux de gris par la formule suivante :

gray = 0,299 rouge + 0,587 vert + 0,114 * bleu

Ce qui suit est l'exemple de code de l'image en niveaux de gris :

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGrayscaleExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 读取图像
    File file = new File("image.jpg");
    BufferedImage image = ImageIO.read(file);
    // 灰度化图像
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    BufferedImage grayscaleImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
    Graphics2D g2d = grayscaleImage.createGraphics();
    g2d.drawImage(image, 0, 0, null);
    g2d.dispose();
    // 显示图像
    ImageViewer viewer = new ImageViewer(grayscaleImage);
    viewer.show();
  }

}

Dans le code ci-dessus, créez un objet BufferedImage et spécifiez son type comme TYPE_BYTE_GRAY, puis convertissez l'image couleur en une image en niveaux de gris via la méthode drawImage() du Objet Graphics2D.

5. Binarisation d'images

La binarisation d'images est l'opération de conversion d'images en niveaux de gris en images en noir et blanc. En Java, l'image peut être binarisée grâce à la formule suivante :

if (gris > seuil) {
binaire = 255;
} else {
binaire = 0 ;
}

Ce qui suit est l'exemple de code pour la binarisation d'image :

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageBinarizationExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 读取图像
    File file = new File("image.jpg");
    BufferedImage image = ImageIO.read(file);
    // 灰度化图像
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    BufferedImage grayscaleImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
    Graphics2D g2d = grayscaleImage.createGraphics();
    g2d.drawImage(image, 0, 0, null);
    g2d.dispose();
    // 二值化图像
    int threshold = 128;
    BufferedImage binaryImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);
    for (int y = 0; y < height; y++) {
      for (int x = 0; x < width; x++) {
        int gray = grayscaleImage.getRGB(x, y) & 0xFF;
        int binary = 0;
        if (gray > threshold) {
          binary = 255;
        }
        binaryImage.setRGB(x, y, binary);
      }
    }
    // 显示图像
    ImageViewer viewer = new ImageViewer(binaryImage);
    viewer.show();
  }

}

Dans le code ci-dessus, l'image couleur est d'abord convertie en image en niveaux de gris, et puis via Définir un seuil pour convertir une image en niveaux de gris en noir et blanc. Dans la boucle, vous pouvez utiliser la méthode getRGB() pour obtenir la valeur en niveaux de gris de chaque pixel, et utiliser la méthode setRGB() pour définir les pixels de l'image binaire sur 0 ou 255.

6. Filtrage d'image

Le filtrage d'image est obtenu par convolution de l'image. En Java, la classe Kernel est utilisée pour créer un noyau de convolution et la classe ConvolveOp est utilisée pour appliquer le noyau de convolution à l'image.

Ce qui suit est un exemple de code pour le filtrage d'images :

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.ConvolveOp;
import java.awt.image.Kernel;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageFilteringExample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // 读取图像
    File file = new File("image.jpg");
    BufferedImage image = ImageIO.read(file);
    // 定义卷积核
    float[] kernelData = {-1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1};
    Kernel kernel = new Kernel(3, 3, kernelData);
    // 滤波图像
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    BufferedImage filteredImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
    Graphics2D g2d = filteredImage.createGraphics();
    ConvolveOp op = new ConvolveOp(kernel);
    op.filter(image, filteredImage);
    g2d.drawImage(filteredImage, 0, 0, null);
    g2d.dispose();
    // 显示图像
    ImageViewer viewer = new ImageViewer(filteredImage);
    viewer.show();
  }

}

Dans le code ci-dessus, créez d'abord un objet Kernel et définissez ses données sur [-1, -1, - 1 , -1, 9, -1, -1, -1, -1], représente un noyau de convolution 3x3. Le noyau de convolution est ensuite appliqué à l'image à l'aide de la classe ConvolveOp. Pendant le processus de filtrage, vous pouvez utiliser la méthode setRGB() pour écrire les données de pixels convoluées dans l'image filtrée.

Résumé

Cet article présente les opérations de base du traitement d'image en Java, notamment la lecture et l'affichage des images, la mise à l'échelle de l'image, la rotation de l'image, les niveaux de gris de l'image et la binaireisation et l'image de l'image. filtration. Java fournit une multitude de classes et de méthodes de traitement d'image qui peuvent facilement implémenter diverses opérations de traitement d'image. Les lecteurs peuvent étudier davantage la technologie de traitement d'image en fonction de leurs propres besoins et mettre en œuvre des fonctions plus riches dans des applications pratiques.

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