java像素级图像处理

yxmzhg 贡献于2012-08-28

作者 YIYUFENGXUAN  创建于2010-03-01 08:34:00   修改者YIYUFENGXUAN  修改于2010-03-01 08:34:00字数4077

文档摘要:朋友要求帮忙做一个图片识别的小程序,因为要用在特定的环境下,所以决定采用java语言实现。首先用matlab实现了识别算法的仿真,因为只是对特定的数字组合的识别,所以非常的简单,放弃采用比较复杂的识别算法,采用最普通的像素比较的识别算法。(如果背景噪声比较复杂,可以考虑先滤波后识别)在写java程序的时候发现一些问题,网上关于图片像素级操作的资料不是太多,有的还不是太正确,特此写出自己的成果与大家分享。
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 转载,挺不错的文章 朋友要求帮忙做一个图片识别的小程序,因为要用在特定的环境下,所以决定采用java语言实现。首先用matlab实现了识别算法的仿真,因为只是对特定的数字组合的识别,所以非常的简单,放弃采用比较复杂的识别算法,采用最普通的像素比较的识别算法。(如果背景噪声比较复杂,可以考虑先滤波后识别)在写java程序的时候发现一些问题,网上关于图片像素级操作的资料不是太多,有的还不是太正确,特此写出自己的成果与大家分享。 核心类:BufferedImage,ImageIO ImageIO类提供图象读写接口,可以对URL,InputStream等操作,得到图像信息十分的方便。 ImageIO在javax.imageio.*的包中,属于jdk中的标准类。提供的方法有: read() 例:BufferedImage imd=ImageIO.read(new File(file)); write() 例:ImageIO.write(imd, "JPEG", new File("C:\\test"+k+".gif")); //具体方法可以查找jdk doc BufferedImage类是一个Image类的子类,与Image不同的是,它是在内存中创建和修改的,你可以显示它也可以不显示它,这就看你的具体需求了。这里因为我用于图像的识别所以就不需要显示出来了。你可以通过ImageIO的方法来读取一个文件到BufferedImage,也可以将其写回一个文件中去。类似的操作可以看前面的两个方法。以及参考jdk doc 因为我要识别类似于身份验证的一个数字串图片,所以我考虑把这些数字分离出来,存在不同的图像内,这里BufferedImage类提供一个很方便的办法。 getSubimage(int left,int top,int width,int height) 例:    BufferedImage newim[]=new BufferedImage[4]; newim[0]=imd.getSubimage(4,0,10,18); newim[1]=imd.getSubimage(13,0,10,18); newim[2]=imd.getSubimage(22,0,10,18); newim[3]=imd.getSubimage(31,0,10,18); 最后为了得到图像的像素,我们需要的就是得到像素的方法,这个方法有很多,这里我介绍的是 getRGB(int x,int y) 得到特定像素点的RGB值。 例: pix=new int[10*18];pix[i*(10)+j]=newim[k].getRGB(j,i); 现在我们得到了像素,可以看出像素是一个一维数组,你如果不习惯可以考虑保存在一个二维的数组中,然后就来实施你的看家算法,什么小波变换,拉普拉斯算子,尽管来吧。怎么样是不是很方便呢?什么你好像看不太懂,好给你一些源程序好了,包括像素分解和识别算法。 源代码 /* * Created on 2005-11-29 * * TODO To change the template for this generated file go to * Window - Preferences - Java - Code Style - Code Templates */ package com.syvin.image; import java.awt.*; import java.awt.image.*; import java.io.FileOutputStream; import java.io.*; import java.io.InputStream; import java.net.URL; import javax.imageio.*; public class MyImage{    BufferedImage imd;//待识别图像 private int iw,ih;//图像宽和高 public final static String path="D:\\jyy\\app\\tomcat\\webapps\\userlogon\\a.jpg"; static public void main(String args[]) {    try{    MyImage app = new MyImage();//构造一个类       String s=app.getImageNum("C:\\无标题.bmp");//得到识别字符串    System.out.println("recognize result"+s);    byte[] by=s.getBytes();    File f=new File("C:\\testfile.txt");    FileOutputStream fos=new FileOutputStream(f);//写入一个结果文件    fos.write(by);    fos.close();    }catch(Exception e){     e.printStackTrace();    } } //构造函数 public MyImage() throws IOException {        super("Image Test");     try{     }catch(Exception e){      e.printStackTrace();     } } //得到图像的值 public String getImageNum(String file){       StringBuffer sb=new StringBuffer("");    try{    imd=ImageIO.read(new File(file));//用ImageIO的静态方法读取图像 BufferedImage newim[]=new BufferedImage[4]; int []x=new int[4];         //将图像分成四块,因为要处理的文件有四个数字。 newim[0]=imd.getSubimage(4,0,10,18); newim[1]=imd.getSubimage(13,0,10,18); newim[2]=imd.getSubimage(22,0,10,18); newim[3]=imd.getSubimage(31,0,10,18); for(int k=0;k<4;k++){ x[k]=0; ImageIO.write(newim[k], "JPEG", new File("C:\\test"+k+".gif")); this.iw=newim[k].getWidth(null); this.ih=newim[k].getHeight(null); pix=new int[iw*ih]; //因为是二值图像,这里的方法将像素读取出来的同时,转换为0,1的图像数组。 for(int i=0;i for(int j=0;j    pix[i*(iw)+j]=newim[k].getRGB(j,i);    if(pix[i*(iw)+j]==-1)     pix[i*(iw)+j]=0;    else pix[i*(iw)+j]=1;       x[k]=x[k]+pix[i*(iw)+j]; } } //得到像匹配的数字。 int r=this.getMatchNum(pix); sb.append(r); System.out.println("x="+x[k]); }    }catch(Exception e){     e.printStackTrace();    } return sb.toString(); } //数字模板 0-9 static int[][] value={    //num 0;    {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,     0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,1,1,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,0, 0,0,1,1,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0     },    //num 1    {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,    0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 1,1,1,1,1,1,1,1,1,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 }, //num2 , //num3 , //num4 , //num5 , //num6 , //num7 , //num8 , //num9 }; //图像像素相减取绝对值得到最小熵的结果。 public int getMatchNum(int[] pix){    int result=-1;    int temp=100;    int x;    for(int k=0;k<=9;k++){      x=0;     for(int i=0;i      x=x+Math.abs(pix[i]-value[k][i]);         }     /*for(int a=0;a<18;a++){      for(int b=0;b<10;b++){       System.out.print(pix[a*10+b]+"-"+value[k][a*10+b]+"|");           }      System.out.println();         }*/         if(x     {      temp=x;      result=k;     }        }    return result; } }

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