因为做个游戏，需要一些图片资源，而获取到的图片资源都是jpg格式的，不是透明的，例如下面样式的：
为了取出其中的蓝光部分，透明化黑色背景，我开始了图片处理探索之路。
这篇文章的内容包含以下部分：
1.RGB是什么？
2.获取图片指定位置的RGB值
3.图片的灰化处理
4.修改图片的透明通道alpha
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RGB是什么？
这里简单说一下，RGB即是red,green,blue的缩写，即红绿蓝三种颜色。可以通过这三种颜色按一定比例混合，可以形成任何颜色。
图片是由许许多多个像素组成，每一像素是一种颜色，有rgb按一定比例混合而成，平常rbg的取值范围为0~255，当red,green,blue的值都为0时，这个像素的颜色就为黑色，都为255时就是白色，当他们的值相同时，混合色变相为灰色。所以，一个像素点可以表示的颜色的个数为 255 * 255 * 255个，是非常多的。
这里不多做介绍，百科还是很详细的。
获取图片指定位置的RGB值
使用java获取一个像素的RGB，需要使用BufferedImage这个类，这个类提供修改图片数据的方法。
1
4 public voidgetImagePixel(String image) {5
6 int[] rgb = new int[3];7 File file = newFile(image);8 BufferedImage bi = null;9 try{10 bi =ImageIO.read(file);11 } catch(IOException e) {12
13 e.printStackTrace();14 }15 int width =bi.getWidth();16 int height =bi.getHeight();17 int minX =bi.getMinX();18 int minY =bi.getMinY();19 for(int y = minY; y < height; y++) {20 for(int x = minX; x < width; x++) {21 //获取包含这个像素的颜色信息的值, int型
22 int pixel =bi.getRGB(x, y);23 //从pixel中获取rgb的值
24 rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16; //r
25 rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8; //g
26 rgb[2] = (pixel & 0xff); //b
27 System.out.print("("+rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2] + ")");28 }29 System.out.println();30 }31
32 }
表示一个像素的颜色数据的格式有很多，不过常见格式就是4byte形式，即32位数据。看下图
如果支持alpha通道，则最高的8位表示alpha的值，剩下的分别表示r,g,b的值，分别8位。还有其他的数据格式，这里不做介绍啦。
现在应该可以看懂上边的代码了吧。
rgb[0]即是r的值，在24~16之间，所以pixel取此区间的值，再右移16位就取得了其值。g,b的值同理。
图片的灰化处理
图片的灰化处理，很常用，在图片识别之前，最常用。图像灰化，直观上看就是把多彩的图像黑白化，本来用r,g,b三个值来表示一个pixel的颜色，现在用一个值来表示pixel的颜色，这样，检测图片中图形的边界就方便许多啦。现在，介绍几种灰化方法。
1，以r,g,b中的其中一个值，作为灰度值
2. 以r,g,b中的最大值或最小值，作为灰度值
3.以r,g,b的平均值作为灰度值
4.以rgb的加权值作为灰度值
5.用java本身的灰化类型
下面写个以r值为灰度值的代码：
public voidtransformGray_R(String imagePath, String path) {
BufferedImage image;try{
image= ImageIO.read(newFile(imagePath));for(int y = image.getMinY(); y < image.getHeight(); y++) {for(int x = image.getMinX(); x < image.getWidth(); x ++) {int pixel =image.getRGB(x, y);int r = (pixel >> 16) & 0x00ff;
pixel= (r & 0x000000ff) | (pixel & 0xffffff00); //用r的值设置b的值
pixel = ((r<<8) & 0x0000ff00) | (pixel & 0xffff00ff);//用r的值设置g的值
image.setRGB(x, y, pixel);
}
}try{
ImageIO.write(image,"jpg", newFile(path));
}catch(IOException e) {//TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}catch(IOException e1) {//TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
}
看一下效果：
效果还可以，与ps的红色通道图片一模一样啊。
2，3方法就不演示啦。2方法还是很好使的，特别是处理像开头那种颜色单一的图片时。
下面说一下4方法
//加权法
public voidtransformGrayJiaQuan (String imagePath, String path) {try{
BufferedImage image= ImageIO.read(newFile(imagePath));int width =image.getWidth();int height =image.getHeight();for(int y = image.getMinY(); y < height; y++) {for(int x = image.getMinX(); x < width ; x ++) {int pixel =image.getRGB(x, y);int r = (pixel >> 16) & 0xff;int g = (pixel >> 8) & 0xff;int b = pixel & 0xff;//加权法的核心,加权法是用图片的亮度作为灰度值的
int grayValue = (int) (0.30f * r + 0.59f * g + 0.11f *b );//int grayValue = (int) (0.21f * 4 + 0.71f * g + 0.08f * b);//还可以使用这个系数的加权法
pixel = (grayValue << 16) & 0x00ff0000 | (pixel & 0xff00ffff);
pixel= (grayValue << 8) & 0x0000ff00 | (pixel & 0xffff00ff);
pixel= (grayValue) & 0x000000ff | (pixel & 0xffffff00);
image.setRGB(x, y, pixel);
}
}
ImageIO.write(image,"jpg", newFile(path));
}catch(IOException e) {//TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
效果：
相对于r值灰化的效果，清晰了好多，但亮度明显小了。
第5种方法：
public voidtransformGray(String imagePath, String path) {
File file= newFile(imagePath);try{
BufferedImage image=ImageIO.read(file);int width =image.getWidth();int height =image.getHeight();
BufferedImage grayImage= new BufferedImage(width, height,BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);//这里的图像类型换了
for(int y = image.getMinY(); y < height; y++) {for(int x = image.getMinX(); x < width; x++) {int rgb =image.getRGB(x, y);
grayImage.setRGB(x, y, rgb);
}
}
File newFile= newFile(path);
ImageIO.write(grayImage,"jpg", newFile);
}catch(IOException e) {//TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
看效果
可以下载下来自己比对一番
修改图片的透明通道alpha
上面说了那么多，是为了我的终极目的，就是把黑色的背景透明化，保留我想要的颜色。
alpha的值也是在0~255之间，当alpha为0时，则图片完全透明，为255时不透明，所以其值越小越透明，由此可知，保留想要的颜色，透明掉不想要的颜色是很简单的。
处理方法和灰化方法一样，这次修改的是alpha值。通用的方法是加权法，也可以根据图片颜色的类型选择合适的方法。
下面代码以加权值为alpha值，加权值得到的图片的亮度，所以，越黑的地方，亮度越小，其alpha值最小，越透明。所以，此方法是可行的。
public voidclearBackground(String imagePath, String dstPath) {
ImageIcon icon= newImageIcon(imagePath);
Image srcImage=icon.getImage();
BufferedImage dstImage= newBufferedImage(srcImage.getWidth(icon.getImageObserver()), srcImage.getHeight(icon.getImageObserver()), BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);
Graphics gr=dstImage.getGraphics();
gr.drawImage(srcImage,0,0,icon.getImageObserver());int height =dstImage.getHeight();int width =dstImage.getWidth();for(int y = dstImage.getMinY(); y < height; y++) {for(int x = dstImage.getMinX(); x < width; x++) {int pixel =dstImage.getRGB(x, y);int r = (pixel & 0x00ff0000) >> 16;int g = (pixel >> 8) & 0xff;int b = pixel & 0xff;int liangDu = (int)(0.21f * 4 + 0.71f * g + 0.08f * b);//获取亮度//以亮度作为alpha值
pixel = (liangDu << 24) & 0xff000000 | (pixel & 0x00ffffff); //alpha值在24~32
dstImage.setRGB(x, y, pixel);
}
}try{
ImageIO.write(dstImage,"png", newFile(dstPath));//不要忘记更改图片格式为png格式，jpg不支持透明
}catch(IOException e) {//TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
看第一张图处理后的效果：
其实这张图以b值为基准，处理效果更好，但加权法更常用。
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这几天处理图片获取到知识，在此总结一下。