Учебники

Java DIP — преобразование OpenCV GrayScale

Ноябрь 22, 2018

Чтобы преобразовать цветное изображение в изображение в градациях серого с помощью OpenCV, мы читаем изображение в BufferedImage и преобразуем его в объект Mat . Его синтаксис приведен ниже — 

File input = new File("digital_image_processing.jpg");
BufferedImage image = ImageIO.read(input);
//convert Buffered Image to Mat.

Затем вы можете преобразовать изображение из RGB в формат Grayscale, используя метод cvtColor () в классе Imgproc . Его синтаксис приведен ниже — 

Imgproc.cvtColor(source mat, destination mat1, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

Метод cvtColor () принимает три параметра: матрицу исходного изображения, матрицу целевого изображения и тип преобразования цвета.

Помимо метода cvtColor, существуют другие методы, предоставляемые классом Imgproc. Они перечислены ниже —

Sr.No. Метод и описание
1

cvtColor (Mat src, Mat dst, int code, int dstCn)

Он преобразует изображение из одного цветового пространства в другое.

2

дилат (Mat src, Mat dst, Mat kernel)

Это расширяет изображение с помощью определенного структурирующего элемента.

3

equizeHist (Mat src, Mat dst)

Он выравнивает гистограмму изображения в градациях серого.

4

filter2D (Mat src, Mat dst, int глубина, ядро ​​Mat, точка привязки, двойная дельта)

Это сворачивает изображение с ядром.

5

GaussianBlur (Mat src, Mat dst, Размер ksize, двойной сигмаX)

Размытие изображения с использованием фильтра Гаусса.

6

интеграл (Mat src, Mat sum)

Он рассчитывает интеграл изображения.

cvtColor (Mat src, Mat dst, int code, int dstCn)

Он преобразует изображение из одного цветового пространства в другое.

дилат (Mat src, Mat dst, Mat kernel)

Это расширяет изображение с помощью определенного структурирующего элемента.

equizeHist (Mat src, Mat dst)

Он выравнивает гистограмму изображения в градациях серого.

filter2D (Mat src, Mat dst, int глубина, ядро ​​Mat, точка привязки, двойная дельта)

Это сворачивает изображение с ядром.

GaussianBlur (Mat src, Mat dst, Размер ksize, двойной сигмаX)

Размытие изображения с использованием фильтра Гаусса.

интеграл (Mat src, Mat sum)

Он рассчитывает интеграл изображения.

пример

В следующем примере демонстрируется использование класса Imgproc для преобразования изображения в оттенки серого — 

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;

import java.io.File;
import javax.imageio.ImageIO;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main {
   public static void main( String[] args ) { 
   
      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         File input = new File("digital_image_processing.jpg");
         BufferedImage image = ImageIO.read(input);	

         byte[] data = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();
         Mat mat = new Mat(image.getHeight(), image.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
         mat.put(0, 0, data);

         Mat mat1 = new Mat(image.getHeight(),image.getWidth(),CvType.CV_8UC1);
         Imgproc.cvtColor(mat, mat1, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

         byte[] data1 = new byte[mat1.rows() * mat1.cols() * (int)(mat1.elemSize())];
         mat1.get(0, 0, data1);
         BufferedImage image1 = new BufferedImage(mat1.cols(),mat1.rows(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
         image1.getRaster().setDataElements(0, 0, mat1.cols(), mat1.rows(), data1);

         File ouptut = new File("grayscale.jpg");
         ImageIO.write(image1, "jpg", ouptut);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

Выход

Когда вы выполняете данный пример, он преобразует имя изображения digital_image_processing.jpg в его эквивалентное изображение в градациях серого и записывает его на жесткий диск с именем grayscale.jpg .

48
Share: