BufferedImage由Gray转成RGB，颜色不变

最新推荐文章于 2022-10-14 23:45:21 发布
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本文提供了一个Java示例代码片段，展示了如何将灰度图像转换为RGB图像。通过创建BufferedImage对象并使用Graphics2D类进行绘制，实现了图像颜色空间的转换，此过程保留了原始图像的灰度特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

		BufferedImage biGray = new BufferedImage(512,512,BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
		BufferedImage biRGB = new BufferedImage(biGray.getWidth(), biGray.getHeight(),BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
		//颜色变了
//		ColorConvertOp cco = new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_LINEAR_RGB), null);
//		cco.filter(biGray, biRGB);
		//颜色不变
		Graphics2D g = biRGB.createGraphics();
		g.drawImage(biGray, 0, 0, null);
		g.dispose();

 

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简单的验证码识别（通过颜色）
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09-17 3148
Class_one package com.eduask.luck; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import javax.imageio.ImageIO; public class OrcTest_two { /**
BufferedImage使用—-生成一张验证码图片
01-08
BufferedImage—-生成一张验证码图片 最近看了一下BufferedImage类的使用,感觉挺好玩的,BuferedImage类是Image这个抽象类的实现类，作为一个带缓冲区（Buffered,看这个单词好像就是缓冲的意思吧）图像类，主要是在内存中生成一个供图片操作的缓冲区，利用这个缓冲区我们可以很好的对图片进行描绘，缩放等操作 话不多说开始实现 在绘画验证码图片之前我们需要一个String类型的随机字符串来作为验证码图片的文字信息，这里用到了Random类来实现字符串的随机生成 /** * 随机生成一个由大小写字母组成的长为length的字符串 * * @param
java:BufferedImage推断图像通道顺序并转RGB/BGR
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03-15 1172
一般来说java ImageIO处理读取图像时。通常是RGB或ARGB格式，可是有的时候。我们须要图像是BGR格式。 比方通过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，这时就须要一个到BGR转换。 翻了好Jav...
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10-14 1581
BufferedImage中提供了一个getRGB()方法，它返回的是一个ARGB格式int[]数组(每个int型元素的4个字节分别代表一个像素的Alpha,Red,Green,Blue四个通道)顾名思义,它的作用就是将一个色彩空间(color space)的图像转换为另一个色彩空间的图像。有时我们通过ImageIO得到解码后的图像数据对象(BufferedImage)以后,需要获取图像矩阵的裸数据(即一个存储图像数据的byte数组)。好烦呐，我以前就是这么干的，真的没有提供更好的方法吗？
android 图片 灰度图,Android-将RGB彩×××转换为灰度图
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05-29 631
彩色转灰度图(常见方式)RGB-->GRAY方法一：RGB[A] to Gray:Y←0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅Bopencv函数实现：cvtColor(src, bwsrc,ITK:将具有RGB像素的vtkImageData转换为itk :: ImageITK:将具有RGB像素的vtkImageData转换为itkITK:将具有RGB像素的itk :: Image转换为...
java中bufferedimage_JAVA中BufferedImage的用法
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02-13 1684
1.用到的包public static voidmain(String[] args) {//TODO Auto-generated method stubint width = 100;int height = 100;//1.创建一个不带透明色的BufferedImage对象BufferedImage bimage= newBufferedImage(width, height, Buffer...
java.lang.IllegalArgumentException: Rescaling cannot be performed on an indexed image at java.desktop/java.awt.image.RescaleOp.filter(RescaleOp.java:371) private BufferedImage preprocessImage(BufferedImage image) { // 转换索引图像为RGB格式 image = convertToRGB(image); // 1. 增强对比度 RescaleOp rescaleOp = new RescaleOp(1.2f, 0, null); BufferedImage enhanced = rescaleOp.filter(image, null); // 2. 转换为灰度图 BufferedImage gray = new BufferedImage( enhanced.getWidth(), enhanced.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY ); Graphics gGray = gray.getGraphics(); gGray.drawImage(enhanced, 0, 0, null); gGray.dispose(); // 3. 简化版自适应二值化（高性能） BufferedImage binary = new BufferedImage( gray.getWidth(), gray.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY ); int avgBrightness = 0; for (int y = 0; y < gray.getHeight(); y += 5) { for (int x = 0; x < gray.getWidth(); x += 5) { int rgb = gray.getRGB(x, y); avgBrightness += (rgb >> 16) & 0xFF; } } avgBrightness = avgBrightness / ((gray.getWidth()/5) * (gray.getHeight()/5)); int threshold = avgBrightness - 15; for (int y = 0; y < gray.getHeight(); y++) { for (int x = 0; x < gray.getWidth(); x++) { int rgb = gray.getRGB(x, y); int r = (rgb >> 16) & 0xFF; int newRgb = (r > threshold) ? 0xFFFFFF : 0x000000; binary.setRGB(x, y, newRgb); } } // 4. 字符分离优化（腐蚀操作） float[] kernel = {0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0}; ConvolveOp erodeOp = new ConvolveOp(new Kernel(3, 3, kernel)); return erodeOp.filter(binary, null); } private BufferedImage convertToRGB(BufferedImage src) { if (src.getType() == BufferedImage.TYPE_BYTE_INDEXED) { BufferedImage newImage = new BufferedImage( src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB ); Graphics2D g = newImage.createGraphics(); g.drawImage(src, 0, 0, null); g.dispose(); return newImage; } return src; }
07-25
BufferedImage gray = new BufferedImage( image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY ); Graphics gGray = gray.getGraphics(); gGray.drawImage(image, 0, 0, null); gGray....
// 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)
07-26
而中间处理后的图像是由matToBufferedImage产生的，它产生的都是字节类型的（TYPE_BYTE_GRAY或TYPE_3BYTE_BGR），所以我们可以认为传入的BufferedImage的数据缓冲区是DataBufferByte。 因此，我们只需要根据通道数...
/** * ocr配置 / @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(6); //自动页面分割 tesseract.setOcrEngineMode(3); //LSTM引擎 } /* * 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”); } // image = increaseVerticalSpacingBetweenText(image, 50); // image = increaseHorizontalSpacing(image, 20); // image=fixCharacterSticking(image); saveDebugImage(image, “3_final.png”); String result = tesseract.doOCR(image); //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”); } } private void saveDebugImage(BufferedImage img, String filename) throws IOException { // 保存到项目目录下的debug文件夹 String basePath = “D:/pdf/debug/”; File outputDir = new File(basePath); if (!outputDir.exists()) outputDir.mkdirs(); String fullPath = basePath + filename; ImageIO.write(img, “png”, new File(fullPath)); } public BufferedImage fixCharacterSticking(BufferedImage original) { // 1. 灰度化处理 BufferedImage grayscale = toGrayscale(original); // 2. 自适应二值化（无OpenCV） BufferedImage binary = adaptiveBinarization(grayscale); // 3. 文本行检测与分割 List<int[]> textLines = detectTextLines(binary); // 4. 垂直间距增强 return addVerticalSpacing(binary, textLines, 15); } // 灰度化处理 private BufferedImage toGrayscale(BufferedImage src) { BufferedImage gray = new BufferedImage( src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics g = gray.getGraphics(); g.drawImage(src, 0, 0, null); g.dispose(); return gray; } // 自适应二值化（无OpenCV） private BufferedImage adaptiveBinarization(BufferedImage gray) { int width = gray.getWidth(); int height = gray.getHeight(); BufferedImage binary = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY); // 使用局部阈值（7x7窗口） int windowSize = 7; int halfWindow = windowSize / 2; for (int y = halfWindow; y < height - halfWindow; y++) { for (int x = halfWindow; x < width - halfWindow; x++) { // 计算局部区域平均灰度 int sum = 0; for (int j = -halfWindow; j <= halfWindow; j++) { for (int i = -halfWindow; i <= halfWindow; i++) { Color pixel = new Color(gray.getRGB(x + i, y + j)); sum += pixel.getRed(); // 灰度图R=G=B } } int avg = sum / (windowSize * windowSize); // 应用阈值（带偏移量） Color current = new Color(gray.getRGB(x, y)); int threshold = Math.max(10, avg - 15); // 动态阈值 int newPixel = (current.getRed() < threshold) ? 0 : 0xFFFFFF; binary.setRGB(x, y, newPixel); } } return binary; } // 文本行检测 private List<int[]> detectTextLines(BufferedImage binary) { List<int[]> lines = new ArrayList<>(); int height = binary.getHeight(); int width = binary.getWidth(); boolean inTextLine = false; int lineStart = 0; for (int y = 0; y < height; y++) { int blackCount = 0; for (int x = 0; x < width; x++) { if ((binary.getRGB(x, y) & 0xFFFFFF) == 0) { blackCount++; } } // 检测文本行（黑色像素超过5%） if (blackCount > width * 0.05) { if (!inTextLine) { lineStart = y; inTextLine = true; } } else { if (inTextLine) { lines.add(new int[]{lineStart, y - 1}); inTextLine = false; } } } // 处理最后一行 if (inTextLine) { lines.add(new int[]{lineStart, height - 1}); } return lines; } // 添加垂直间距 private BufferedImage addVerticalSpacing( BufferedImage src, List<int[]> lines, int spacing) { int width = src.getWidth(); int newHeight = src.getHeight() + (lines.size() - 1) * spacing; BufferedImage result = new BufferedImage(width, newHeight, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY); // 填充白色背景 Graphics2D g = result.createGraphics(); g.setColor(Color.WHITE); g.fillRect(0, 0, width, newHeight); // 复制文本行并添加间距 int currentY = 0; for (int[] line : lines) { int lineHeight = line[1] - line[0] + 1; g.drawImage(src.getSubimage(0, line[0], width, lineHeight), 0, currentY, null); currentY += lineHeight + spacing; } g.dispose(); return result; } 你给我的代码 有上下字符有空隙了 然后也把我的字符给切成两半了
07-26
private BufferedImage adaptiveBinarization(BufferedImage gray) { int width = gray.getWidth(); int height = gray.getHeight(); BufferedImage binary = new BufferedImage(width, height, BufferedImage....
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08-05
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