在图像上查找透明像素并使相同像素在另一个图像上透明

Question

我有两张图片。第二个是对第一个应用某种掩码的结果。我需要的是获得该蒙版并能够将其应用于其他图像。 这是两张图片：normal、tattered。

如您所见，第二个边缘有破烂，它们是透明的，而不是白色的。 （还有某种模糊，如果有办法我可以找出它到底是什么模糊，那就太好了，但这里不是真的必要）

我需要的是能够从第一个图像创建第二个图像。

理论上，我应该创建一个蒙版 - 一个大小相同的图像，任何颜色，每个像素的透明度为 0 或 255，具体取决于上面第二张图像中相同像素的透明度值。然后我可以将任何输入图像的像素的 alpha 设置为这个掩码的 alpha 值。

但是，我不知道如何实际操作。我在 java 中使用 BufferedImage 进行了尝试，但是它不起作用。当我尝试从所选像素的颜色中获取 Alpha 时，它始终为 255，即使对于应该是透明的像素也是如此。我确实设法在处理中获得了 alpha 值（它们实际上不仅仅是 0 或 255，中间有很多值），但是，当我尝试将此值应用于新图像并保存它时，它会保存为完全不透明的图像，当我加载它，alpha值都是255。

  PImage mask = loadImage("some/path/1.png");
  PImage img = loadImage("some/path/2.png");

  img.loadPixels();
  for (int x = 0; x < img.width; x++) {
    for (int y = 0; y < img.height; y++) {
      color maskColor = mask.get(x, y);
      if (alpha(maskColor) < 255) {
        color imgColor = img.get(x, y);
        img.pixels[y*img.width + x] = color(red(imgColor), green(imgColor), blue(imgColor), alpha(maskColor));
      }
    }
  }
  img.updatePixels();
  img.save("some/path/3.png"); 

Answer 1

您也可以将破烂的图像用作其他图像的蒙版。您只需要掩码中的 alpha 信息。
使用 BufferedImage 创建破烂边框的实现：

public class Test {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        
         BufferedImage mask = loadImage("e:\\mask.png");
         BufferedImage img = loadImage("e:\\1.png");

         int width = mask.getWidth();
         int height = mask.getHeight();
         
         BufferedImage processed = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);

          for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
              int rgb = mask.getRGB(x,y);
              int maskAlpha = alpha(rgb);
              int imgColor = img.getRGB(x, y);
              if (maskAlpha < 255) {
                processed.setRGB(x,y,maskAlpha(imgColor, maskAlpha));
              } else {
                  processed.setRGB(x,y,imgColor);
              }
            }
          }
         
          writeImage(processed, "e:\\2.png");
    }

    static BufferedImage loadImage(String imagePath) {
        File file = new File(imagePath);
        BufferedImage image = null;
        try {
            image = ImageIO.read(file);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return image;
    }
    
    static void writeImage(BufferedImage img,String filePath){
        String format = filePath.substring(filePath.indexOf('.')+1);
        //Get Picture Format
        System.out.println(format);
        try {
            ImageIO.write(img,format,new File(filePath));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    static int maskAlpha(int rgb, int alpha) {
        //strip alpha from original color
        int color = (0x00ffffff&rgb);
        return color + ((alpha)<<24);
    }
    
    static int alpha(int rgb) {
        return (0xff&(rgb>>24));
    }
    
    static int red(int rgb) {
        return (0xff&rgb);
    }
    static int green(int rgb) {
        return (0xff&(rgb>>8));
    }
    static int blue(int rgb) {
        return (0xff&(rgb>>16));
    }
}

这里BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR是指

表示具有 8 位 RGBA 颜色分量的图像 蓝色、绿色和红色存储在 3 个字节和 1 个字节的 alpha 中。图片 有一个带有 alpha 的 ComponentColorModel。此图像中的颜色数据是 认为不与 alpha 预乘。字节数据是 从低位按 A、B、G、R 的顺序交错在一个单字节数组中 到每个像素内的更高字节地址。

也就是说颜色整数是32位，在java中按照abgr的顺序存储，即alpha是前8位，r是后8位，所以可以得到argb值如下：

int r = (0xff&rgb);
int g = (0xff&(rgb>>8));
int b = (0xff&(rgb>>16));
int a = (0xff&(rgb>>24));

Answer 2

您可以尝试区分原始图像和破烂图像的 alpha 通道。

PImage tattered = loadImage("some/path/1.png");
PImage img = loadImage("some/path/2.png");
PImage mask = image.copy();

img.loadPixels();

for (int x = 0; x < img.width; x++) {
   for (int y = 0; y < img.height; y++) {
      mask[x][y] = abs(alpha(img.get(x, y)) - alpha(tattered.get(x, y)));
    }
}

mask.updatePixels();
mask.save("some/path/3.png"); 

Answer 3

使用BufferedImage、Graphics2D 和AlphaComposite，您可以像这样构图：

BufferedImage image = ImageIO.read(new File("image.png"));
BufferedImage mask = ImageIO.read(new File("mask.png"));

BufferedImage composed = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);

Graphics2D g = composed.createGraphics();
try {
    g.setComposite(AlphaComposite.Src); // Possibly faster than SrcOver
    g.drawImage(image, 0, 0, null);

    // Clear out the transparent parts from mask
    g.setComposite(AlphaComposite.DstIn);
    g.drawImage(mask, 0, 0, null);
}
finally {
    g.dispose();
}

if (!ImageIO.write(composed, "PNG", new File("composed.png"))) {
    throw new IIOException("Could not write image using PNG format: " + composed);
}

PS：如果您知道您的源图像（上面代码中的image）包含透明度并且之后不需要原始图像，您可以直接在其上合成蒙版。由于您跳过了内存分配和额外的组合，这将更快并且使用更少的内存。

Answer 4

我不确定为什么在您的特定示例中需要进行检查。如果目标图像不使用 alpha 通道（它都是不透明的），您可以简单地使用源图像的 alpha 通道覆盖数据。

顺便说一句，如果您使用的是pixels[]，则应该使用单个循环：

PImage withAlpha;
PImage noAlpha;

void setup(){
  size(120, 130);
  background(0);
  
  withAlpha = loadImage("8fXFk.png");
  noAlpha = loadImage("AOsi0.png");
  
  copyAlphaChannel(withAlpha, noAlpha);
}

void draw(){
  background(map(sin(frameCount * 0.1), -1.0, 1.0, 0, 192), 0, 0);
  image(withAlpha, 0, 0);
  image(noAlpha, 60, 0);
}

void copyAlphaChannel(PImage src, PImage dst){
  // quick error check
  if(src.width != dst.width || src.height != dst.height){
    println(String.format("error, mismatching dimensions src(%d,%d) != dst(%d,%d)",
            src.width, src.height, dst.width, dst.height));
    return;
  }
  // load pixel data
  src.loadPixels();
  dst.loadPixels();
  
  int numPixels = src.pixels.length;
  // for each pixel
  for(int i = 0 ; i < numPixels; i++){
      // extract source alpha
      int srcAlpha = (src.pixels[i] >> 24) & 0xFF;
      // apply it to the destination image
      //              src alpha      |   dst RGB
      dst.pixels[i] = srcAlpha << 24 | (dst.pixels[i] & 0xFFFFFF);
  }
  
  dst.updatePixels();
}

更新感谢您指出这一点：我错过了这个细节。

PImage 可以有三种格式：

• RGB (=1)
• ARGB (=2)
• ALPHA(=4)

将RGB 格式PImage 转换为ARGB 格式的一种解决方法是应用不透明的mask()：

PImage withAlpha;
PImage noAlpha;

void setup(){
  size(120, 130);
  background(0);
  
  withAlpha = loadImage("8fXFk.png");
  noAlpha = loadImage("AOsi0.png");
  
  println("before",withAlpha.format, noAlpha.format, ARGB, RGB); // notice noAlpha's format is RGB
  
  forceAlphaChannel(noAlpha);
  
  println("after",withAlpha.format, noAlpha.format, ARGB, RGB); // notice noAlpha's format is ARGB
  
  copyAlphaChannel(withAlpha, noAlpha);
  
  noAlpha.save("test.png");
  
}

void draw(){
  background(map(sin(frameCount * 0.1), -1.0, 1.0, 0, 192), 0, 0);
  image(withAlpha, 0, 0);
  image(noAlpha, 60, 0);
}

void forceAlphaChannel(PImage src){
  // make an opaque mask
  PImage mask = createImage(src.width, src.height, ALPHA);
  java.util.Arrays.fill(mask.pixels, color(255));
  mask.updatePixels();
  // apply the mask force the RGB image into ARGB format
  src.mask(mask);
}

void copyAlphaChannel(PImage src, PImage dst){
  // quick error check
  if(src.width != dst.width || src.height != dst.height){
    println(String.format("error, mismatching dimensions src(%d,%d) != dst(%d,%d)",
            src.width, src.height, dst.width, dst.height));
    return;
  }
  // load pixel data
  src.loadPixels();
  dst.loadPixels();
  
  int numPixels = src.pixels.length;
  // for each pixel
  for(int i = 0 ; i < numPixels; i++){
      // extract source alpha
      int srcAlpha = (src.pixels[i] >> 24) & 0xFF;
      // apply it to the destination image
      //              src alpha      |   dst RGB
      dst.pixels[i] = srcAlpha << 24 | (dst.pixels[i] & 0xFFFFFF);
  }
  
  dst.updatePixels();
}

由于上述循环遍历像素很多次（一次创建蒙版，然后再次应用它），首先创建ARGBPImage，然后复制RGB数据可能更有效来自一个PImage 和另一个ALPHA：

PImage withAlpha;
PImage noAlpha;

void setup(){
  size(120, 130);
  background(0);
  
  withAlpha = loadImage("8fXFk.png");
  noAlpha = loadImage("AOsi0.png");
  
  println("before",withAlpha.format, noAlpha.format, ARGB, RGB); // notice noAlpha's format is RGB
  
  noAlpha = getAlphaChannelCopy(withAlpha, noAlpha);
  
  println("after",withAlpha.format, noAlpha.format, ARGB, RGB); // notice noAlpha's format is ARGB
  
  noAlpha.save("test.png");
  
}

void draw(){
  background(map(sin(frameCount * 0.1), -1.0, 1.0, 0, 192), 0, 0);
  image(withAlpha, 0, 0);
  image(noAlpha, 60, 0);
}

// copy src alpha and dst rgb into new ARGB PImage
PImage getAlphaChannelCopy(PImage src, PImage dst){
  // quick error check
  if(src.width != dst.width || src.height != dst.height){
    println(String.format("error, mismatching dimensions src(%d,%d) != dst(%d,%d)",
            src.width, src.height, dst.width, dst.height));
    return null;
  }
  PImage out = createImage(src.width, src.height, ARGB);
  // load pixel data
  src.loadPixels();
  dst.loadPixels();
  out.loadPixels();
  
  int numPixels = src.pixels.length;
  // for each pixel
  for(int i = 0 ; i < numPixels; i++){
      // extract source alpha
      int srcAlpha = (src.pixels[i] >> 24) & 0xFF;
      // apply it to the destination image
      //              src alpha      |   dst RGB
      out.pixels[i] = srcAlpha << 24 | (dst.pixels[i] & 0xFFFFFF);
  }
  
  out.updatePixels();
  
  return out;
}

（这里唯一的小缺点是loadPixels() 三次：每张图片一次。）