图像可以是看成是一个多维的数组。读取一张图片，可以看成是读入了一系列的像素内容。这些像素内容，按照不同的模式具有不同的格式。对于三通道的 RGB 位图来说，每个像素是一个 8-bit 整数的三元组。图像的像素操作是比较基础的图像算法，下面列举三个常用的像素操作算法。
图像加法
图像的加法表示两个输入图像在同一位置上的像素相加，得到一个输出图像的过程。
imageProcessor = Operator.add(imageProcessor1,imageProcessor2); if (imageProcessor!=null) { CV4JImage resultCV4JImage = new CV4JImage(imageProcessor.getWidth(), imageProcessor.getHeight(), imageProcessor.getPixels()); result.setImageBitmap(resultCV4JImage.getProcessor().getImage().toBitmap()); }
图像加法.png
Operator的add表示矩阵加法，有一个要求两个图像必须大小一致。
public static ImageProcessor add(ImageProcessor image1, ImageProcessor image2) { if(!checkParams(image1, image2)) { return null; } int channels = image1.getChannels(); int w = image1.getWidth(); int h = image1.getHeight(); ImageProcessor dst = (channels == 3) ? new ColorProcessor(w, h) : new ByteProcessor(w, h); int size = w*h; int a=0, b=0; int c=0; for(int i=0; i<size; i++) { for(int n=0; n<channels; n++) { a = image1.toByte(n)[i]&0xff; b = image2.toByte(n)[i]&0xff; c = Tools.clamp(a + b); dst.toByte(n)[i] = (byte)c; } } return dst; }
在实际工作中，可以通过一张原图和一个mask图像来相加合成一些不规则的效果图片。
像素混合
在这里混合是线性混合，跟之前的图像加法有一定的区别。
imageProcessor = Operator.addWeight(imageProcessor1,2.0f,imageProcessor2,1.0f,4); if (imageProcessor!=null) { CV4JImage resultCV4JImage = new CV4JImage(imageProcessor.getWidth(), imageProcessor.getHeight(), imageProcessor.getPixels()); result.setImageBitmap(resultCV4JImage.getProcessor().getImage().toBitmap()); }
像素混合.png
Operator的addWeight方法表示像素混合。
addWeight.png
public static ImageProcessor addWeight(ImageProcessor image1, float w1, ImageProcessor image2, float w2, int gamma) { if(!checkParams(image1, image2)) { return null; } int channels = image1.getChannels(); int w = image1.getWidth(); int h = image1.getHeight(); ImageProcessor dst = (channels == 3) ? new ColorProcessor(w, h) : new ByteProcessor(w, h); int size = w*h; int a=0, b=0; int c=0; for(int i=0; i<size; i++) { for(int n=0; n<channels; n++) { a = image1.toByte(n)[i]&0xff; b = image2.toByte(n)[i]&0xff; c = (int)(a*w1 + b*w2 + gamma); dst.toByte(n)[i] = (byte)Tools.clamp(c); } } return dst; }
提取图像中的ROI
ROI(region of interest)，表示图像中感兴趣的区域。对于一张图像，可能我们只对图像中某部分感兴趣，或者要对目标进行跟踪时，需要选取目标特征，所以要提取图像的感兴趣区域。
Resources res = getResources(); final Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(res, R.drawable.pixel_test_3); image.setImageBitmap(bitmap); CV4JImage cv4jImage = new CV4JImage(bitmap); ImageProcessor imageProcessor = cv4jImage.getProcessor(); Rect rect = new Rect(); rect.x = 300; rect.y = 200; rect.width = 300; rect.height = 450; ImageProcessor resultImageProcessor = null; try { resultImageProcessor = Operator.subImage(imageProcessor,rect); } catch (CV4JException e) { } if (resultImageProcessor!=null) { CV4JImage resultCV4JImage = new CV4JImage(resultImageProcessor.getWidth(), resultImageProcessor.getHeight(), resultImageProcessor.getPixels()); result.setImageBitmap(resultCV4JImage.getProcessor().getImage().toBitmap()); }
提取图像中的ROI.png
其中，rect.x和rect.y表示ROI的起始点，rect.width和rect.height表示ROI的宽和高。Operator的subImage()表示从原图中提取ROI，之所以在这里还用到了try catch，是为了防止出现ROI的宽度或者高度过大，从而导致数组越界。
subImage方法的代码也很简单
/** * ROI sub image by rect.x, rect.y, rect.width, rect.height * @param image * @param rect * @return * @throws CV4JException */ public static ImageProcessor subImage(ImageProcessor image, Rect rect) throws CV4JException{ int channels = image.getChannels(); int w = rect.width; int h = rect.height; ImageProcessor dst = (channels == 3) ? new ColorProcessor(w, h) : new ByteProcessor(w, h); int a=0; int index = 0; try { for(int n=0; n<channels; n++) { for(int row=rect.y; row < (rect.y+rect.height); row++) { for(int col=rect.x; col < (rect.x+rect.width); col++) { index = row*image.getWidth() + col; a = image.toByte(n)[index]&0xff; index = (row - rect.y)*w + (col - rect.x); dst.toByte(n)[index] = (byte)a; } } } } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) { throw new CV4JException("数组越界了"); } return dst; }
总结
cv4j 是gloomyfish和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。
像素操作是 cv4j 的基本功能之一，所有的像素操作算法都在Operator类中。除了本文介绍的三个算法之外，还有substract表示矩阵减法、multiple表示矩阵逐元素乘法、division表示矩阵逐元素除法以及bitwise_and、bitwise_not、bitwise_or、bitwise_xor表示每个元素进行位运算分别是和、非、或、异或。
