java图像识别算法

java 在屏幕给定区域内找图的实现！

根据问题来看，比历纳较梁烂圆复杂，但是可以提供一个思路，因为每个图都是有名称的

因此使用图像识别可能就不必了，橡塌但是可以通过相应手段在特定区域内查找某

一文件的名称，查找到后可以返回该文件所在坐标，你可以自己试一试，如果

有什么疑问，可以联系我，一起研究研究

java适合做图像处理吗？

Java图像处理技巧四则

下面代码中用到的sourceImage是一个已经存在的Image对象

图像剪雀租切

对于一个已经存在的Image对象，要得到它的一个局部图像，可以使用下面的步骤：

//import java.awt.*;

//import java.awt.image.*;

Image croppedImage;

ImageFilter cropFilter;

CropFilter =new CropImageFilter(25,30,75,75); //四个参数分别为图像起点坐标和宽高，即CropImageFilter(int x,int y,int width,int height)，详细情况请参考API

CroppedImage= Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(sourceImage.getSource(),cropFilter));

如果是在Component的子类中使用，可以将上面的Toolkit.getDefaultToolkit().去掉。FilteredImageSource是一个ImageProducer对象。

图像缩放

对于一个已经存在的Image对象，得到它的一个缩放的Image对象可以使用Image的getScaledInstance方法：

Image scaledImage=sourceImage. getScaledInstance(100,100, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个100X100的图像

Image doubledImage=sourceImage. getScaledInstance(sourceImage.getWidth(this)*2,sourceImage.getHeight(this)*2, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个放大两倍的图像,这个程序一般在一个swing的组件中使用，而类Jcomponent实现了图像观察者接口ImageObserver，所有可以使用this。

//其它情况请参考API

灰度变换

下面的程序使用三种方法对一个彩色图像进行灰度变换，变换的效果都不一样。一般而言，灰度变换的算法是将象素的三个洞岁孝颜色分量使用R*0.3+G*0.59＋ B*0.11得到灰度值，然后将之赋值给红绿蓝，这样颜色取得的效果就是灰度的。另一种就是取红绿蓝三色中的最大值作为灰度值。java核心包也有一种算法，但是没有看源代码，不知纳稿道具体算法是什么样的，效果和上述不同。

/* GrayFilter.java*/

/*@author:cherami */

/*email:cherami@163.net*/

import java.awt.image.*;

public class GrayFilter extends RGBImageFilter {

int modelStyle;

public GrayFilter() {

modelStyle=GrayModel.CS_MAX;

canFilterIndexColorModel=true;

}

public GrayFilter(int style) {

modelStyle=style;

canFilterIndexColorModel=true;

}

public void setColorModel(ColorModel cm) {

if (modelStyle==GrayModel

else if (modelStyle==GrayModel

}

public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {

return pixel;

}

}

/* GrayModel.java*/

/*@author:cherami */

/*email:cherami@163.net*/

import java.awt.image.*;

public class GrayModel extends ColorModel {

public static final int CS_MAX=0;

public static final int CS_FLOAT=1;

ColorModel sourceModel;

int modelStyle;

public GrayModel(ColorModel sourceModel) {

super(sourceModel.getPixelSize());

this.sourceModel=sourceModel;

modelStyle=0;

}

public GrayModel(ColorModel sourceModel,int style) {

super(sourceModel.getPixelSize());

this.sourceModel=sourceModel;

modelStyle=style;

}

public void setGrayStyle(int style) {

modelStyle=style;

}

protected int getGrayLevel(int pixel) {

if (modelStyle==CS_MAX) {

return Math.max(sourceModel.getRed(pixel),Math.max(sourceModel.getGreen(pixel),sourceModel.getBlue(pixel)));

}

else if (modelStyle==CS_FLOAT){

return (int)(sourceModel.getRed(pixel)*0.3+sourceModel.getGreen(pixel)*0.59+sourceModel.getBlue(pixel)*0.11);

}

else {

return 0;

}

}

public int getAlpha(int pixel) {

return sourceModel.getAlpha(pixel);

}

public int getRed(int pixel) {

return getGrayLevel(pixel);

}

public int getGreen(int pixel) {

return getGrayLevel(pixel);

}

public int getBlue(int pixel) {

return getGrayLevel(pixel);

}

public int getRGB(int pixel) {

int gray=getGrayLevel(pixel);

return (getAlpha(pixel)24)+(gray16)+(gray8)+gray;

}

}

如果你有自己的算法或者想取得特殊的效果，你可以修改类GrayModel的方法getGrayLevel()。

色彩变换

根据上面的原理，我们也可以实现色彩变换，这样的效果就很多了。下面是一个反转变换的例子：

/* ReverseColorModel.java*/

/*@author:cherami */

/*email:cherami@163.net*/

import java.awt.image.*;

public class ReverseColorModel extends ColorModel {

ColorModel sourceModel;

public ReverseColorModel(ColorModel sourceModel) {

super(sourceModel.getPixelSize());

this.sourceModel=sourceModel;

}

public int getAlpha(int pixel) {

return sourceModel.getAlpha(pixel);

}

public int getRed(int pixel) {

return ~sourceModel.getRed(pixel);

}

public int getGreen(int pixel) {

return ~sourceModel.getGreen(pixel);

}

public int getBlue(int pixel) {

return ~sourceModel.getBlue(pixel);

}

public int getRGB(int pixel) {

return (getAlpha(pixel)24)+(getRed(pixel)16)+(getGreen(pixel)8)+getBlue(pixel);

}

}

/* ReverseColorModel.java*/

/*@author:cherami */

/*email:cherami@163.net*/

import java.awt.image.*;

public class ReverseFilter extends RGBImageFilter {

public ReverseFilter() {

canFilterIndexColorModel=true;

}

public void setColorModel(ColorModel cm) {

substituteColorModel(cm,new ReverseColorModel(cm));

}

public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {

return pixel;

}

}

要想取得自己的效果，需要修改ReverseColorModel.java中的三个方法，getRed、getGreen、getBlue。

下面是上面的效果的一个总的演示程序。

/*GrayImage.java*/

/*@author:cherami */

/*email:cherami@163.net*/

import java.awt.*;

import java.awt.image.*;

import javax.swing.*;

import java.awt.color.*;

public class GrayImage extends JFrame{

Image source,gray,gray3,clip,bigimg;

BufferedImage bimg,gray2;

GrayFilter filter,filter2;

ImageIcon ii;

ImageFilter cropFilter;

int iw,ih;

public GrayImage() {

ii=new ImageIcon(\”images/11.gif\”);

source=ii.getImage();

iw=source.getWidth(this);

ih=source.getHeight(this);

filter=new GrayFilter();

filter2=new GrayFilter(GrayModel.CS_FLOAT);

gray=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter));

gray3=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter2));

cropFilter=new CropImageFilter(5,5,iw-5,ih-5);

clip=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),cropFilter));

bigimg=source.getScaledInstance(iw*2,ih*2,Image.SCALE_DEFAULT);

MediaTracker mt=new MediaTracker(this);

mt.addImage(gray,0);

try {

mt.waitForAll();

} catch (Exception e) {

}

java blob

java blob是什么，让我们一起了解一下？

Blob是计算机视觉图像中的一块连通区域，Blob分析的就是对前景或背景分离后的二值培磨图像，进行连通域提取和标记以及计算Blob的一些相关特征，而且通过Blob提取，还可以获得相关区域的信息。

Blob分析的重要一个步骤是连通区域的确定，那么它的优缺点是什么？

优点：

Blob在目消中谈标跟踪的优势有：

1、通拿碰过Blob提取，可以获得相关区域的信息，这些信息可以作为边缘监测器或者角点检测器的补充信息。在目标识别中，Blob可以提供局部的统计信息和外貌信息，这些信息能够为目标识别和跟踪提供依据。

2、可以利用Blob对直方图进行峰值检测。

3、Blob还可以作为纹理分析和纹理识别的基元。

4、通过Blob分析，可以得到目标的个数及其所在区域，在进行目标匹配时，不需要对全局图像进行搜索。

缺点：

1、速度过慢，要整个区域作逐点扫描。

2、Blob分析难度大。这是一纯几何学上的问题，一个不规则的形状，如何计算它的面积、大小没有简单易行的算法，太过复杂，运算时间就长，速度就更慢了。

3、实际应用。Blob算法在实际应用中，非常依赖光源。几乎可以说，Blob算法如果离开了一个可靠的光源设计，则完全不起作用。

那么java是怎样对Blob读写的？示例如下：

package com.you.sister;   import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Blob; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.util.Properties;   public class BlobTest {   public static Connection conn; public static Connection getConn() throws Exception { FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(“jdbc.properties”)); Properties prop = new Properties(); prop.load(fis); String driver = prop.getProperty(“jdbc.driver”); String url = prop.getProperty(“jdbc.url”); String username = prop.getProperty(“jdbc.username”); String password = prop.getProperty(“jdbc.password”); Class.forName(driver); return  DriverManager.getConnection(url, username, password); } public static void main(String[] args) throws Exception { conn = getConn(); readBlob(); writeBlob(); conn.close(); } /** * 从数据库中读大对象出来 * 保存在本地 */ public static void readBlob() { try { String readSql = “select * from emp where empno = ?”; PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(readSql); ps.setInt(1, 7369); ResultSet rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { Blob image = rs.getBlob(“image”); DataOutputStream dos =  // 在FileOutputStream中指定文件输出路径 new DataOutputStream(new FileOutputStream(7369 + “_image.jpeg”)); InputStream fis = image.getBinaryStream(); int out; byte[] outByte = new byte [100]; // 将blob对象输入流写入本地输出流中 while ((out = fis.read(outByte)) != -1) { dos.write(outByte); } fis.close(); dos.flush(); dos.close(); } rs.close(); ps.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 将大对象文件保存进数据库中 */ public static void writeBlob() { try { BufferedInputStream fis =  new BufferedInputStream(new FileInputStream(new File(“D:\\Tulips.jpg”))); // 如果是新插入字段，则将大对象对应字段插入为empty_clob(); // 如果是修改，则可以先update 该行数据，将大对象对应字段设置为empty_clob(); String writeSql = “select * from emp where empno = ? for update”; PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(writeSql); ps.setInt(1, 7499); conn.setAutoCommit(false); ResultSet rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { oracle.sql.BLOB image = (oracle.sql.BLOB)rs.getBlob(“image”); BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(image.getBinaryOutputStream()); int c; // 将实际文件中的内容以二进制的形式来输出到blob对象对应的输出流中 while ((c = fis.read()) != -1) { bos.write(c); } fis.close(); bos.close(); } conn.commit(); rs.close(); ps.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }

关于JAVA的图片处理问题

public static boolean write(RenderedImage im, String formatName, File output) throws IOException

使用支持给定格式的任意 ImageWriter 将一个图像写入 File。如蚂盯果已经有一个 File 存在，则丢弃其内容。

参数：im – 要写入的 RenderedImage。

formatName – 包含格式非正式名称的 String。

output – 将在其中写入数据的 File。

返回：如果没有找到合适的 writer，则返回 false。

抛出： IllegalArgumentException – 如果任何参数为 null。

IOException – 如闷仿和果在写入过程中发生错误。

说白了，就是按指定的formatName把图片存到file（或OutputStream）中。formatName是已注册的、可以保存图片的writer的非正式名称，比如“jpeg”，“tiff”。如果想知道到底有哪些writer在你的机器上被注册了，用ImageIO.getWriterFormatNames()，返回类型是String[] 。同样的，还有读取图片的reader，对应的是ImageIO.getReaderFormatNames()。

最后要说的是，这个方法是保存图片，和上传没有关系。你可能是要上传图大森片后再保存吧！