java:BufferedImage判断图像通道顺序并转RGB/BGR

本文介绍如何使用Java ImageIO处理图像并将其转换为BGR格式。针对OpenCV处理需求,提供具体方法实现图像格式从RGB到BGR的转换。

一般来说java ImageIO处理读取图像时,一般是RGB或ARGB格式,但是有的时候,我们需要图像是BGR格式,

比如通过JNI将图像矩阵传递给动态库,动态库里用OpenCV来处理矩阵,而用OpenCV处理图像时默认通道顺序是BGR,这时就需要一个到BGR转换。

翻了好Java API好久,还真没发现有直接将RGB转BGR的方法,于是只好自己写一个,以下是代码片段,用于实现判断BufferedImage图像类型及通道顺序,并将BufferedImage转为RGB或BGR

	/**
	 * @param image
	 * @param bandOffset 用于判断通道顺序
	 * @return
	 */
	private static boolean equalBandOffsetWith3Byte(BufferedImage image,int[] bandOffset){
		if(image.getType()==BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR){
			if(image.getData().getSampleModel() instanceof ComponentSampleModel){
				ComponentSampleModel sampleModel = (ComponentSampleModel)image.getData().getSampleModel();
				if(Arrays.equals(sampleModel.getBandOffsets(), bandOffset)){
					return true;
				}
			}
		}
		return false;		
	}
	/**
	 * 判断图像是否为BGR格式
	 * @return 
	 */
	public static boolean isBGR3Byte(BufferedImage image){
		return equalBandOffsetWith3Byte(image,new int[]{0, 1, 2});
	}
	/**
	 * 判断图像是否为RGB格式
	 * @return 
	 */
	public static boolean isRGB3Byte(BufferedImage image){
		return equalBandOffsetWith3Byte(image,new int[]{2, 1, 0});
	}
	/**
	 * 对图像解码返回RGB格式矩阵数据
	 * @param image
	 * @return 
	 */
	public static byte[] getMatrixRGB(BufferedImage image) {
		if(null==image)
			throw new NullPointerException();
		byte[] matrixRGB;
		if(isRGB3Byte(image)){
			matrixRGB= (byte[]) image.getData().getDataElements(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
		}else{
			// 转RGB格式
			BufferedImage rgbImage = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(),  
	                BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR);
			new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_sRGB), null).filter(image, rgbImage);
			matrixRGB= (byte[]) rgbImage.getData().getDataElements(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
		} 
		return matrixRGB;
	}
	/**
	 * 对图像解码返回BGR格式矩阵数据
	 * @param image
	 * @return
	 */
	public static byte[] getMatrixBGR(BufferedImage image){
		if(null==image)
			throw new NullPointerException();
		byte[] matrixBGR;
		if(isBGR3Byte(image)){
			matrixBGR= (byte[]) image.getData().getDataElements(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
		}else{			
			// ARGB格式图像数据
			int intrgb[]=image.getRGB(0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null, 0, image.getWidth());
			matrixBGR=new byte[image.getWidth() * image.getHeight()*3];
			// ARGB转BGR格式
			for(int i=0,j=0;i<intrgb.length;++i,j+=3){
				matrixBGR[j]=(byte) (intrgb[i]&0xff);
				matrixBGR[j+1]=(byte) ((intrgb[i]>>8)&0xff);
				matrixBGR[j+2]=(byte) ((intrgb[i]>>16)&0xff);
			}
		} 
		return matrixBGR;
	}
// 图像预处理方法 private BufferedImage preprocessImage(BufferedImage original) { try { // 转换为OpenCV Mat格式 Mat mat = bufferedImageToMat(original); // 灰度化 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(mat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 二值化(Otsu自动阈值) Mat binary = new Mat(); Imgproc.threshold(gray, binary, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU); // 形态学操作:分离粘连字符(垂直膨胀) Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(1, 2)); Imgproc.dilate(binary, binary, kernel); // 转换回BufferedImage return matToBufferedImage(binary); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return original; // 出错时返回原图 } } // BufferedImage转OpenCV Mat private Mat bufferedImageToMat(BufferedImage image) { byte[] data = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData(); Mat mat = new Mat(image.getHeight(), image.getWidth(), CvType.CV_8UC3); mat.put(0, 0, data); return mat; } // OpenCV Mat转BufferedImage private BufferedImage matToBufferedImage(Mat mat) { int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY; if (mat.channels() > 1) { type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR; } byte[] data = new byte[mat.cols() * mat.rows() * (int)mat.elemSize()]; mat.get(0, 0, data); BufferedImage image = new BufferedImage(mat.cols(), mat.rows(), type); image.getRaster().setDataElements(0, 0, mat.cols(), mat.rows(), data); return image; } @PostConstruct public void initOcrEngine() { tesseract = new Tesseract(); //语言包路径和支持语言 tesseract.setDatapath(tessDataPath); tesseract.setLanguage("eng+chi_sim"); tesseract.setPageSegMode(4); // 单行识别模式 tesseract.setOcrEngineMode(2); //LSTM引擎 tesseract.setTessVariable("preserve_interword_spaces", "1"); } /** * OCR识别图片内容 */ private String extractImageText(MultipartFile file) { try (InputStream is = file.getInputStream()) { BufferedImage image = ImageIO.read(is); if (image == null) { return MessageUtils.message("Image.parsing.failed"); } BufferedImage processedImage = preprocessImage(image); String result = tesseract.doOCR(processedImage); //OCR识别 result = postProcess(result); result = result.replaceAll("\\s+", " ").trim(); System.out.println("图片内容:\n" + result); return result; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return MessageUtils.message("file.read.picture.error"); } }我的方法java.lang.UnsupportedOperationException: Provided data element number (1049024) should be multiple of the Mat channels count (3)
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07-26
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