【57】android图片印刻,阳刻,素描图效果处理
介绍我参与开发的妙趣剪纸app使用的图片处理相关的技术
关于妙趣剪纸,各大android商店都可以下载,下面贴出小米商店的链接
软件效果截图
如何实现上面的图片处理效果呢
1.初始化高斯矩阵
ProcessFactory.IniGauss_2(ProcessFactory.gauss_radius); //初始化高斯矩阵
2.转化为灰度图
Bitmap bmpGrayscale=ProcessFactory.toGray2(activity.imageBmp); //转化为灰度图
3.反色
Bitmap bmpGauss=ProcessFactory.toInverse(bmpGrayscale); //反色
4.高斯模糊
bmpGauss=ProcessFactory.toGauss(bmpGauss); //高斯模糊
5.处理颜色减淡生成素描图
toColorDodge()函数
/**
* 处理颜色减淡
* @param bmpGauss 高斯模糊完毕的图像
* @param bmpGrayscale 灰度图像
* @return
*/
// 在原先的灰度图上做颜色减淡,使用反色高斯图辅助```
bmpPapercut=ProcessFactory.toColorDodge(bmpGauss,bmpGrayscale);
// TODO bmpColorDodge 图即为素描图
6.papercut处理
bmpPapercut=ProcessFactory.toPapercut(bmpPapercut);
7.膨胀处理
bmpPapercut = ProcessFactory.toPengzhang(bmpPapercut);for(int i = 0; i < 2; i++)
{
bmpPapercut = ProcessFactory.toPengzhang(bmpPapercut);
}
8.腐蚀处理
for(int i = 0; i < 2; i++)
{
bmpPapercut = ProcessFactory.toFushi(bmpPapercut);
}
9.frame处理
Bitmap min_img = ProcessFactory.toFramed(bmpPapercut);
最终阳刻算法结束
下面介绍印刻的处理算法
1.初始化高斯矩阵
ProcessFactory.IniGauss_2(ProcessFactory.gauss_radius); //初始化高斯矩阵
2.转化为灰度图
Bitmap bmpGrayscale=ProcessFactory.toGray2(activity.imageBmp); //转化为灰度图
3.反色
Bitmap bmpGauss=ProcessFactory.toInverse(bmpGrayscale); //反色
4.高斯模糊
bmpGauss=ProcessFactory.toGauss(bmpGauss); //高斯模糊
5.处理颜色减淡生成素描图
toColorDodge()函数
/**
* 处理颜色减淡
* @param bmpGauss 高斯模糊完毕的图像
* @param bmpGrayscale 灰度图像
* @return
*/
// 在原先的灰度图上做颜色减淡,使用反色高斯图辅助```
bmpPapercut=ProcessFactory.toColorDodge(bmpGauss,bmpGrayscale);
// TODO bmpColorDodge 图即为素描图
6.印刻处理
bmpPapercut=ProcessFactory.toYinkePapercut(bmpPapercut);
7.腐蚀处理
for(int i = 0; i < 2; i++)
bmpPapercut = ProcessFactory.toFushi(bmpPapercut);
印刻结束,可以看出来,印刻和阳刻的前五步基本一样
工具类是ProcessFactory,上面用到的所有函数的定义都在里面可以找到
部分关键代码贴出,如果进一步交流,请加我下面的微信
/**
* 初始化高斯矩阵
* @param fi
*/
public static void IniGauss_2(int fi)
{
toOne = 0; //一定要对此变量进行初始化操作!
GAUSS = new double[(fi*2+1)*(fi*2+1)];
int index = 0;
for (int x=-fi; x<=fi; x++){
for (int y=-fi; y<=fi; y++){
double sqrtFi = sigma*sigma;
double ex = Math.pow(Math.E, (-(double)(x*x + y*y)/(2*(double)sqrtFi)));
double result = ex/(double)(2 * Math.PI * sqrtFi);
GAUSS[index] = result;
toOne += result;
index++;
//MessageBox.Show(result.ToString());
}
}
for (int i = 0; i < index; i++){
GAUSS[i] = GAUSS[i] / toOne;
//System.out.println("GAUSS["+i+"] = " + GAUSS[i]);
}
double sum = 0;
for( double i : GAUSS) {
sum += i;
}
//System.out.println("sum is"+sum);
}
/**
* 取灰度图像函数1
* @param bmpOriginal
* @return
*/
public static Bitmap toGray1(Bitmap bmpOriginal){
int width = bmpOriginal.getWidth(); //获取位图的宽
int height = bmpOriginal.getHeight(); //获取位图的高
int[] pixels = new int[width*height]; //通过位图的大小创建像素点数组
bmpOriginal.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
int alpha = (pixels[0] & 0xFF000000)>>24;
//int alpha = (byte)0xFF;
for(int i = 0; i < height; i++){
for(int j = 0; j < width; j++){
int pixel_src = pixels[width * i + j];
int red = (pixel_src & 0x00FF0000 ) >> 16;
int green = (pixel_src & 0x0000FF00) >> 8;
int blue = pixel_src & 0x000000FF;
//注意需要先转换成float类型
int pixel_gray = (int)(((float)red) * 0.299 + ((float)green) * 0.587 + ((float)blue) * 0.114);
int pixel_output = ((alpha <<24) & 0xFF000000) | ((pixel_gray << 16) & 0x00FF0000) |
((pixel_gray << 8) & 0x0000FF00) | (pixel_gray & 0x000000FF);
pixels[width * i + j] = pixel_output;
}
}
Bitmap bmpGrayscale = Bitmap.createBitmap(width, height, Config.ARGB_8888);
bmpGrayscale.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
return bmpGrayscale;
//bmpOriginal.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
//return bmpOriginal;
}
// public static Bitmap toGray5(Bitmap bmpOriginal){
// int row;
// int pixel;
// int R, G, B, A = 255;
//
// int width = bmpOriginal.getWidth(); //获取位图的宽
// int height = bmpOriginal.getHeight(); //获取位图的高
// int[] pixels = new int[width*height]; //通过位图的大小创建像素点数组
// bmpOriginal.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
//
// for(int i = 0; i < height; i++)
// {
// row = width * i;
// for(int j = 0; j < width; j++)
// {
// int pixel_src = pixels[row + j];
//
// R = (pixel_src & 0x00FF0000 ) >> 16;
// G = (pixel_src & 0x0000FF00) >> 8;
// B = pixel_src & 0x000000FF;
//
// pixel = (int)(R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114);
// R = G = B = pixel;
//
// pixel = (A << 24) | (R << 16) | (G << 8) | B;
// pixels[row + j] = pixel;
// }
// }
// Bitmap bmpGrayscale = Bitmap.createBitmap(width, height, Config.ARGB_8888);
// bmpGrayscale.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
// return bmpGrayscale;
// }
/**
* 取灰度图像函数2
* @param bmpOriginal
* @return
*/
public static Bitmap toGray2(Bitmap bmpOriginal) {
int width, height;
height = bmpOriginal.getHeight();
width = bmpOriginal.getWidth();
Bitmap bmpGrayscale = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas c = new Canvas(bmpGrayscale);
Paint paint = new Paint();
ColorMatrix cm = new ColorMatrix();
cm.setSaturation(0);
ColorMatrixColorFilter f = new ColorMatrixColorFilter(cm);
paint.setColorFilter(f);
c.drawBitmap(bmpOriginal, 0, 0, paint);
return bmpGrayscale;
}
/**
* 取反色
* @param bmpOriginal
* @return
*/
public static Bitmap toInverse(Bitmap bmpOriginal){
int width = bmpOriginal.getWidth(); //获取位图的宽
int height = bmpOriginal.getHeight(); //获取位图的高
int[] pixels = new int[width*height]; //通过位图的大小创建像素点数组
bmpOriginal.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
int alpha = (byte)((pixels[0] & 0xFF000000)>>24);
for(int i = 0; i < height; i++){
for(int j = 0; j < width; j++){
int pixel_src = pixels[width * i + j];
int red = ((pixel_src & 0x00FF0000 ) >> 16);
int green = ((pixel_src & 0x0000FF00) >> 8);
int blue = (pixel_src & 0x000000FF);
red = 255 - red;
green = 255 - green;
blue = 255 - blue;
pixel_src = (alpha<<24) | (red << 16) | (green << 8) | blue;
pixels[width * i + j] = pixel_src;
}
}
Bitmap bmpInverse = Bitmap.createBitmap(width, height, Config.ARGB_8888);
bmpInverse.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
return bmpInverse;
// bmpOriginal.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
// return bmpOriginal;
}
我的微信二维码如下,欢迎交流讨论
欢迎关注《IT面试题汇总》微信订阅号。每天推送经典面试题和面试心得技巧,都是干货!
微信订阅号二维码如下:
【57】android图片印刻,阳刻,素描图效果处理的更多相关文章
- android 图片特效处理之 光晕效果
这篇将讲到图片特效处理的图片光晕效果.跟前面一样是对像素点进行处理,本篇实现的思路可参见android图像处理系列之九--图片特效处理之二-模糊效果和android图像处理系列之十三--图片特效处理之 ...
- android 图片特效处理之光晕效果
这篇将讲到图片特效处理的图片光晕效果.跟前面一样是对像素点进行处理,本篇实现的思路可参见android图像处理系列之九--图片特效处理之二-模糊效果和android图像处理系列之十三--图片特效处理之 ...
- android 图片特效处理之怀旧效果
图片特效处理系列将介绍图片的像素点的特效处理,这些物资注重的是原理.也就是说只要你知道这些算法不管是C++,VB,C#,Java都可以做出相同的特效.下面将介绍图片怀旧效果的算法.算法如下: 上面公式 ...
- android图片特效处理之怀旧效果
图片特效处理系列将介绍图片的像素点的特效处理,这些物资注重的是原理.也就是说只要你知道这些算法不管是C++,VB,C#,Java都可以做出相同的特效.下面将介绍图片怀旧效果的算法.算法如下: 上面公式 ...
- android图片特效处理之光晕效果
这篇将讲到图片特效处理的图片光晕效果.跟前面一样是对像素点进行处理,本篇实现的思路可参见android图像处理系列之九--图片特效处理之二-模糊效果和android图像处理系列之十三--图片特效处理之 ...
- 制作Android Demo GIF:程序演示效果GIF图录制
[转] 制作Android Demo GIF:程序演示效果GIF图录制 在平时写博客或者分享自己写的程序效果的时候经常需要做成GIF图,以下就是介绍几种常用的GIF录制方法: 一.录制工具 1.( ...
- Android 图片合成:添加蒙板效果 不规则相框 透明度渐变效果的实现
Android 图片合成:添加蒙板效果 不规则相框 透明度渐变效果的实现 暂时还未有时间开发这效果,所以先贴出来. 先贴一张效果图,这是一张手机截屏: 左上方的风景图:背景图片 右上方的人物图:前景图 ...
- android项目实战 --ListView 头部ViewPager广告轮询图效果
看开源框架:https://github.com/tianshaojie/AndroidFine,里面有如下效果,特记录学习下,以后项目中用也好能够立刻想起来. 如上面所示,是常见项目中的图片轮训 ...
- Android项目实战(四十七):轮播图效果Viewpager
简易.常用的轮播图效果ViewPager ,老技术了,记一笔留着以后ctrl C + ctrl V 需求如下: 不定张个数的ImagView轮播,右下角显示轮播点图标,每隔固定时间切换下一张,最 ...
随机推荐
- Web自动化框架LazyUI使用手册(8)--excel数据驱动详解(ExcelDataProvider)
概述 框架提供了excel数据驱动方式运行测试用例的工具,本文将针对数据驱动,进行详细演示. 详见类:lazy.test.ui.browser.ExcelDataProvider 被测对象: http ...
- Hazelcast集群原理分析
简介 hazelcast其中一个很重要的应用就是可以将多个应用服务器组成一个分布式环境的应用,形成一个cluster.这个cluster可以选举出一个master来对外工作.而cluster中的各台服 ...
- Ant简介
Ant,apache开源项目,基于Java的构建工具,是一个小程序.它通过自动完成所有的编译代码,运行测试以及 打包重新部署等繁琐费力的任务来帮助软件团队开发大程序: Ant的目标是自动完成所有的构建 ...
- java创建对象详解和多态问题
一. java 构造方法不等于创建对象而是初始化对象,new 关键字分配内存和创建对象的. 二.Test test = new Test(); 有人用上面的表达式来说明构造方法返回对象引用,这是明显 ...
- Linux日志管理高级进阶:实例详解syslog
syslog已被许多日志函数采纳,它用在许多保护措施中,任何程序都可以通过syslog记录事件.syslog可以记录系统事件,可以写到一个文件或设备中,或给用户发送一个信息.它能记录本地事件或通过网络 ...
- ROS(indigo)MoveIt!控制ABB RobotStudio 5.6x 6.0x中机器人运动
Gazebo以及相关参考文献,参考: ROS(indigo)ABB机器人MoveIt例子 这里需要配置RobotStudio,请参考ROS官网教程.下面列出要点: window端配置结束后,在Ub ...
- GraphX PageRank
GraphX算法模型:PageRank 一:算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度. 一个页面的"得 ...
- Dynamics Crm 2011 Or 2013 IFD 部署一段时间后,CA验证问题
以下错误描述摘自博客:http://blog.csdn.net/qzw4549689/article/details/14451257 IFD部署一段时间后,大概一年,突然出现从IFD登录页面登录后, ...
- octave installation on RHEL6.4
octave installation on RHEL6.4 rhel6.4上安装octave GNU Octave 是一种高级语言,主要设计用来进行数值计算,它是 MathWorks 出品的 Mat ...
- 浅谈C++中的友元关系
在封装中C++类数据成员大多情况是private属性:但是如果接口采用多参数实现肯定影响程序效率:然而这时候如果外界需要频繁访问这些私有成员,就不得不需要一个既安全又理想的"后门" ...