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纯java实现相片转素描
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携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第9天，点击查看活动详情 修图可以说是国内技术领先的一大特点了，现在的图片处理技术可以说是非常厉害了，比如老旧照片修复，自动美化，各种滤镜，自动抠图等等，结合高大上的机器学习，功能越强大，感觉对于我这种图像门外汉来说，门槛也响应的越来越高了 那么有什么简单的方式，可以实现照片的处理嘛，接下来介绍一个纯java的工具包，来做图片处理 1.实例演示图片转素描效果首先我们来看一下具体的效果，在项目中添加依赖 jitpack.io https://jitpack.io com.github.liuyueyi java-jhlabs 1.0实用姿势 private static void toSketch(String imgPath, String output) throws IOException { BufferedImage src = ImageIO.read(Objects.requireNonNull(Img2SketchTest.class.getClassLoader().getResourceAsStream(imgPath))); src = ImageUtils.convertImageToARGB(src); //图像灰度化 PointFilter grayScaleFilter = new GrayscaleFilter(); BufferedImage grayScale = new BufferedImage(src.getWidth(), src.getHeight(), src.getType()); grayScaleFilter.filter(src, grayScale); //灰度图像反色 BufferedImage inverted = new BufferedImage(src.getWidth(), src.getHeight(), src.getType()); PointFilter invertFilter = new InvertFilter(); invertFilter.filter(grayScale, inverted); //高斯模糊处理 GaussianFilter gaussianFilter = new GaussianFilter(20); BufferedImage gaussianFiltered = new BufferedImage(src.getWidth(), src.getHeight(), src.getType()); gaussianFilter.filter(inverted, gaussianFiltered); // 灰度图像和高斯模糊反向图混合 ColorDodgeComposite cdc = new ColorDodgeComposite(1.0f); CompositeContext cc = cdc.createContext(inverted.getColorModel(), grayScale.getColorModel(), null); WritableRaster invertedR = gaussianFiltered.getRaster(); WritableRaster grayScaleR = grayScale.getRaster(); // 混合之后的就是我们希望的结果 BufferedImage composite = new BufferedImage(src.getWidth(), src.getHeight(), src.getType()); WritableRaster colorDodgedR = composite.getRaster(); cc.compose(invertedR, grayScaleR, colorDodgedR); //输出做好的素描 File outputfile = new File(output); ImageIO.write(composite, "png", outputfile); }表现结果如下
作为一个图像处理小白，网上搜索了一下，素描算法比较多，通过多番比较，感觉整体思想相差不大，大致是以下几个步骤 原图灰度化 临界值处理（小于某个临界值的像素值设置为0） 第二步的图像反色处理 第二步与第三步的图片混合处理接下来将以我自己的粗浅理解出发，尝试做一下算法的解析 2.1 灰度处理图像灰度处理，主要是为了将最终图片的色彩控制在五彩斑斓的灰白中，保持和我们常见的素描风格保持一致 具体的像素灰度处理，有一个广为流传的公式 （我也没找到原始出处，不知道是哪位大神给出的） avgColor = red * 0.299f + green * 0.587f + blue * 0.114f 2.2 边界凸显素描效果的一个核心要点在于对于物体的边缘轮廓进行定位，清洗的显示轮廓信息，对于之外的信息进行抽象模糊处理；简单来讲就是改凸显的地方凸显出来，不重要的地方模糊些处理 那么问题就是如何定位轮廓，如何模糊处理？ 上面步骤中的第二、第三两步主要就是来干这个事情的；临界值 + 反向，主要就是为了定位边界轮廓（盲猜一波：轮廓边缘的像素差异较大，两次处理叠加之后，轮廓处像素信息受影响较小，和之前的值差别不大，有相关背景知识的大佬可以指点一下） 具体实现的方式呢，最容易想到的一点是 设置一个阈值，小于这个阈值的像素设置为0；然后反向，两个图像进行混合处理，从而凸显轮廓更先进一点的做法： 傅里叶变换、高斯模糊、梯度算法等出现在各相关论文中的算法(至于为什么有效，我也不知道了...) 2.3 相关博文 复现个有趣的算法：铅笔素描画自动生成_算法channel的博客-CSDN博客 基于Simulink的图片转素描风格算法的硬件加速 - 知乎 Java 将图片转换为素描图_范伟带你打天下的博客-CSDN博客 3. 快速使用文章的最开始就给出了一个素描处理的demo，输出效果基本ok，但是使用姿势有点麻烦；其实现就是借助jh-labs的滤镜来实现各种操作，对于应用者而言（比如我），可能并不关心具体细节，只要结果，有更简单的使用姿势么？ 当然也是有的，下面这个开源项目已经做好了封装 liuyueyi/quick-media: media(audio/image/qrcode/markdown/html/svg) support web service (多媒体编辑服务, 酷炫二维码, 音频, 图片, svg, markdown, html渲染服务支持)最新版本为3.0，可以到中央仓库直接获取（如果还没有找到，不要慌，我还没有提交，因为3.0还在内测中） 引入依赖 com.github.liuyueyi.media photo-plugin使用姿势 @Test public void testSketch() { BufferedImage out = PhotoOperateWrapper.of(OperatorEnum.SKETCH) .setImg("https://t7.baidu.com/it/u=4162611394,4275913936&fm=193&f=GIF") .build() .asImg(); System.out.println("----"); }相比较与前者，这个使用是不是更简单直接方便 说明 jhlabs项目 来自于jhlabs官网，未做任何修改，单纯的移入github，发布中央仓库供第三方仓库快速依赖而已；遵循Apache License quick-meida项目 一个java的多媒体处理开源类库，当前已支持图片合成、编辑 、二维码生成解析、音频转码、markdown/html互转、svg渲染等功能，欢迎感兴趣的小伙伴前往观光查看 一灰灰的联系方式尽信书则不如无书，以上内容，纯属一家之言，因个人能力有限，难免有疏漏和错误之处，如发现bug或者有更好的建议，欢迎批评指正，不吝感激 个人站点：blog.hhui.top QQ： 一灰灰/3302797840 微信公众号：一灰灰blog |
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