【发布时间】：2020-05-15 01:31:52
【问题描述】：
我尝试对已经是黑白灰色的图片进行灰度化，然后它变成了黑色。
当我尝试使用 Java 对图片进行灰度化时，我会这样做：
// This turns the image data to grayscale and return the data
private static RealMatrix imageData(File picture) {
try {
BufferedImage image = ImageIO.read(picture);
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
RealMatrix data = MatrixUtils.createRealMatrix(height * width, 1);
// Convert to grayscale
int countRows = 0;
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = 0; x < width; x++) {
// Turn image to grayscale
int p = image.getRGB(x, y);
int r = (p >> 16) & 0xff;
int g = (p >> 8) & 0xff;
int b = p & 0xff;
// calculate average and save
int avg = (r + g + b) / 3;
data.setEntry(countRows, 0, avg);
countRows++;
}
}
return data;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
我看到的问题是p 是一个 32 位值，我只想要 8 位值。即使图片已经灰度化，p 值也已经是 32 位值。这给我带来了麻烦。
所以如果我对一张灰色图片进行灰度化，它就会变成黑色。或者至少更暗。
我想要p 的 0..255 个值，这是一个 32 位整数值。
您对如何阅读 8 位图片有什么建议吗？ 用于图像分类。
总结：
我需要帮助才能从 0..255 格式的图片中获取每个像素。 一种方法是对其进行灰度化，但是如何验证图片是否已经进行了灰度化？
更新：
我试图读取一张图片，因为它是 8 位值。有用。然后我尝试用相同的值保存图片。图片变得很暗。
我想展示一个 matlab 示例。 首先我阅读了我的照片：
image = imread("subject01.normal");
然后我保存图片。
imwrite(uint8(image), "theSameImage.gif")
如果我尝试使用最小的 Java 代码来读取图像。
private static void imageData(File picture) {
try {
BufferedImage image = ImageIO.read(picture);
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
DataBuffer buffer = image.getRaster().getDataBuffer();
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = 0; x < width; x++) {
int p = buffer.getElem(x + y * width);
image.setRGB(x, y, p);
}
}
File output = new File(picture.getName());
ImageIO.write(image, "gif", output);
return data;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
我会得到这张照片：
因此，即使这个问题有一个明确的答案，它仍然对你没有帮助。
【问题讨论】：
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addToEntry(countRows, 0, avg)??你的意思是addToEntry(y, x, avg)吗？ -
@Andreas 不抱歉。我正在使用 Apache Common Math 库将 0..255 值保存到列矩阵中。
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矩阵开始时所有单元格的值为 0（黑色）。
addToEntry(int row, int column, double increment)将增加给定单元格的值。由于您对给定图像行中的所有像素使用column = 0调用它，因此 第一个单元格 在多次溢出后会以某个值结束，并且该行中的所有其余单元格都保持 0（黑色）。 -
@DanielMårtensson 那么也许你应该编辑这个问题并澄清，因为我显然不是唯一一个错过了矩阵是一个向量。
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@DanielMårtensson 我刚刚测试了你的代码，它对我来说工作得很好。我通过该方法放置了一个测试图像，结果
RealMatrx包含0到255之间的值。我还将结果avg写回图像并保存，结果是黑白版本的原图。