将RGB图像转换为灰度图像以减少Java中的内存
image-processing
java
6
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我有一个RGB bufferedImage bImg。
我想将bImg转换为灰度图像。

BufferedImage grayIm=new BufferedImage(bImg.getWidth(null), bImg.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); 

我已经尝试过此grayIm,但无法为该grayIm设置灰度值。

参考资料:
Stack Overflow
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我有同样的问题。您选择的解决方案不仅取决于性能水平。也有必要了解您追求的鞭状图像质量。请看这些例子。它们都维护源代码。 http://codehustler.org/blog/java-to-create-grayscale-images-icons/

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注意:这是不是有什么OP要求(因为它减少内存使用量),但我会离开这里,因为人们喜欢这个手册每个象素的方法。相反,我将展示如何精确计算灰度颜色。


这很简单。想法是遍历图像的每个像素,并将其更改为等效的灰度。

public static void makeGray(BufferedImage img)
{
    for (int x = 0; x < img.getWidth(); ++x)
    for (int y = 0; y < img.getHeight(); ++y)
    {
        int rgb = img.getRGB(x, y);
        int r = (rgb >> 16) & 0xFF;
        int g = (rgb >> 8) & 0xFF;
        int b = (rgb & 0xFF);

        // Normalize and gamma correct:
        float rr = Math.pow(r / 255.0, 2.2);
        float gg = Math.pow(g / 255.0, 2.2);
        float bb = Math.pow(b / 255.0, 2.2);

        // Calculate luminance:
        float lum = 0.2126 * rr + 0.7152 * gg + 0.0722 * bb;

        // Gamma compand and rescale to byte range:
        int grayLevel = (int) (255.0 * Math.pow(lum, 1.0 / 2.2));
        int gray = (grayLevel << 16) + (grayLevel << 8) + grayLevel; 
        img.setRGB(x, y, gray);
    }
}

但是,这不会减少内存。为了有效减少内存使用量,请执行相同的过程,但使用灰度的BufferedImage作为输出。

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一种方法是转换色彩空间(性能不佳):

ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY);  
ColorConvertOp op = new ColorConvertOp(cs, null);  
BufferedImage image = op.filter(bufferedImage, null);

另一种方法是像您一样使用BufferedImage(更好的性能):

BufferedImage image = new BufferedImage(width, height,  
    BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);  
Graphics g = image.getGraphics();  
g.drawImage(colorImage, 0, 0, null);  
g.dispose();  

最后但并非最不重要的一点是,最佳性能是使用GrayFilter:

ImageFilter filter = new GrayFilter(true, 50);  
ImageProducer producer = new FilteredImageSource(colorImage.getSource(), filter);  
Image mage = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(producer);  

来源: http//www.codebeach.com/2008/03/convert-color-image-to-gray-scale-image.html

编辑:根据马克的评论。

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