Java2D的图形图像处理技术
graphics2d rotate 函数说明 -回复
graphics2d rotate 函数说明-回复[graphics2d rotate 函数说明]Graphics2D类是Java中用于绘制2D图形的重要类之一。
它提供了许多强大的功能和方法，用于绘制和操作2D图形。
其中，rotate函数是Graphics2D类中的一个重要方法，用于实现图形的旋转效果。
在本文中，我们将详细介绍rotate函数的使用方法和注意事项，并通过一步一步的示例来帮助读者理解。
一、rotate函数的基本介绍rotate函数是Graphics2D类中的一个方法，用于实现图形的旋转。
它的定义如下：public void rotate(double theta)rotate函数接受一个参数theta，表示要旋转的角度。
角度的单位可以是弧度或度，取决于所选择的坐标系统，默认情况下，Java使用弧度作为角度的单位。
二、rotate函数的使用方法要使用rotate函数，我们需要在Graphics2D对象上调用该方法，并将要旋转的角度作为参数传递给它。
下面是一个使用rotate函数的简单示例：import java.awt.*;import java.awt.geom.*;public class RotateExample extends Frame {public void paint(Graphics g) {Graphics2D g2d = (Graphics2D) g;g2d.clearRect(0, 0, 500, 500); 清除绘图区域设置旋转角度double angle = Math.toRadians(45);进行旋转g2d.rotate(angle);绘制矩形Rectangle2D rect = new Rectangle2D.Double(100, 100, 200, 150);g2d.fill(rect);}public static void main(String[] args) {RotateExample example = new RotateExample();example.setSize(500, 500);example.setVisible(true);}}在上述示例中，我们创建了一个自定义的继承自Frame的类RotateExample，在其paint方法中，我们首先将Graphics对象强制转换为Graphics2D对象g2d。
JAVA2DGraphics2D
JAVA2DGraphics2Djava.awt类 Graphics2D/doc/641005070.htmlng.Objectjava.awt.Graphicsjava.awt.Graphics2Dpublic abstract class Graphics2Dextends Graphics此 Graphics2D 类扩展Graphics类，以提供对⼏何形状、坐标转换、颜⾊管理和⽂本布局更为复杂的控制。
它是⽤于在Java(tm) 平台上呈现⼆维形状、⽂本和图像的基础类。
坐标空间所有传递到 Graphics2D 对象的坐标都在⼀个与设备⽆关并且名为⽤户空间的坐标系中指定，⽤户空间由应⽤程序使⽤。
Graphics2D 对象包含⼀个AffineTransform对象作为其呈现状态的⼀部分，后者定义了如何将坐标从⽤户空间转换到设备空间中与设备有关的坐标。
设备空间中的坐标通常是指单个设备像素，并根据这些像素之间⽆限⼩的间距对齐。
某些 Graphics2D 对象可⽤于捕获对存储器的呈现操作并存⼊图形元⽂件，以后可在未知物理分辨率的具体设备上重放。
由于在捕获呈现操作时分辨率可能未知，所以Graphics2D Transform 的设置可将⽤户坐标转换为虚拟设备空间，该设备空间与⽬标设备的预期分辨率接近。
如果估计值不正确，则在重放时可能需要进⼀步转换。
某些由呈现属性对象执⾏的操作发⽣在设备空间中，但所有 Graphics2D ⽅法都采⽤⽤户空间坐标。
每个 Graphics2D 对象都与⼀个定义呈现位置的⽬标关联。
GraphicsConfiguration对象定义呈现⽬标的特征，如像素格式和分辨率。
在Graphics2D 对象的整个⽣命周期中都使⽤相同的呈现⽬标。
创建 Graphics2D 对象时，GraphicsConfiguration 将为 Graphics2D 的⽬标(Component或Image）指定默认转换，此默认转换将⽤户空间坐标系映射到屏幕和打印机设备坐标，使原点映射到设备⽬标区域的左上⾓，并将 X 坐标轴向右⽅延伸，将 Y 坐标轴向下⽅延伸。
sun.java2d.uiscale 原理
sun.java2d.uiscale 原理
sun.java2d.uiscale是Java 2D 系统属性，用于在Java 应用程序中调整用户界面元素的缩放比例。
这在高分辨率显示器（如Retina 显示器）上特别有用，因为默认情况下，Java 应用程序可能不会以适当的比例渲染用户界面元素，导致它们看起来太小或模糊。
Java 2D 是Java 平台的一部分，用于处理二维图形和图像。
它提供了一套API，允许开发人员绘制形状、文本和图像，以及执行各种图形操作，如缩放、旋转和裁剪。
sun.java2d.uiscale属性的工作原理是通过改变Java 2D 渲染引擎的缩放因子来影响图形和图像的渲染。
这个属性接受一个浮点数作为值，表示缩放比例。
例如，如果sun.java2d.uiscale设置为2.0，则所有Java 2D 渲染的元素将以两倍的尺寸渲染。
然而，请注意，sun.java2d.uiscale是一个非标准的、特定于实现的系统属性，这意味着它可能不在所有Java 运行时环境或所有操作系统中都受支持。
此外，使用这个属性可能会引入一些副作用，比如性能下降或渲染问题。
对于需要处理高分辨率显示器的Java 应用程序，更好的做法是使用JavaFX 而不是依赖于特定于实现的系统属性。
JavaFX 是一个更现代、更强大的图形和用户界面框架，它提供了更好的高分辨率显示器支持，以及更广泛的操作系统和Java 运行时环境兼容性。
javafx image的用法
javafx image的用法JavaFX是Java平台上的一种图形界面工具包，用于创建丰富的桌面应用程序。
其中，在JavaFX中，可以使用Image类来处理和显示图像。
Image类提供了获取、加载和操作图像的功能，本文将详细介绍JavaFX中Image类的用法，包括加载本地图像、加载网络图像、调整图像大小、旋转和翻转图像等。
一共将分为以下几个部分进行讲解：一、加载本地图像：1. 导入必要的JavaFX类库。
2. 创建Image对象，并指定要加载的图像文件的路径。
3. 使用ImageView类将图像显示在JavaFX应用程序的窗口中。
二、加载网络图像：1. 使用JavaFX的Image类的构造函数，通过URL加载网络图像。
2. 将加载的图像显示在JavaFX窗口中。
三、调整图像大小：1. 使用Image类的构造函数加载图像。
2. 使用ImageView类和setFitWidth()和setFitHeight()方法调整图像的大小。
3. 在JavaFX应用程序的窗口中显示调整后的图像。
四、旋转和翻转图像：1. 使用JavaFX的Image类加载图像。
2. 使用ImageView类和setRotate()方法旋转图像。
3. 使用ImageView类和setScaleX()和setScaleY()方法翻转图像。
4. 在JavaFX应用程序的窗口中显示旋转和翻转后的图像。
接下来，我们将通过实例演示以上步骤的具体实现过程。
一、加载本地图像：1. 导入必要的JavaFX类库。
import javafx.application.Application;import javafx.scene.Scene;import javafx.scene.image.Image;import javafx.scene.image.ImageView;import yout.StackPane;import javafx.stage.Stage;2. 创建Image对象，并指定要加载的图像文件的路径。
Java图像处理：使用Java 2D API实现图片处理
Java图像处理：使用Java 2D API实现图片处理引言：随着数字摄影技术的发展，我们每天都会拍摄大量的照片。
然而，有时候我们可能需要对这些照片进行一些处理，以使它们更加美观或符合特定的需求。
在本文中，我们将介绍如何使用Java 2D API来实现图片处理，帮助您更好地处理和优化您的图片。
第一部分：Java 2D API简介Java 2D API是Java平台中用于处理图形和图像的强大工具。
它提供了一组丰富的类和方法，使我们能够创建和操作各种图形对象，如线条、矩形、多边形和图像。
Java 2D API还支持图形渲染、颜色管理和图像转换等高级功能。
第二部分：加载和显示图片在开始处理图片之前，我们首先需要加载和显示图片。
Java 2D API提供了Image类来处理图像。
我们可以使用ImageIO类的静态方法read()来从文件中读取图像，并将其保存在一个Image对象中。
然后，我们可以使用Graphics类的drawImage()方法将图像绘制到指定的位置上。
第三部分：图片缩放有时候，我们可能需要调整图片的大小，使其适应特定的显示区域或满足特定的要求。
Java 2D API提供了AffineTransform类来处理图像的变换操作。
我们可以使用AffineTransform类的scale()方法来缩放图像。
通过指定缩放因子，我们可以按比例增加或减小图像的大小。
第四部分：图片旋转除了缩放，有时候我们还需要将图片旋转一定角度。
Java 2D API同样提供了AffineTransform类来实现图像的旋转操作。
我们可以使用AffineTransform类的rotate()方法来指定旋转的角度，并将其应用于图像。
第五部分：图片滤镜效果为了给图片增加一些特殊的效果，Java 2D API提供了一些内置的滤镜类。
我们可以使用这些滤镜类来对图像进行模糊、锐化、亮度调整等操作。
通过创建一个Filter对象，并将其应用于图像，我们可以很容易地实现这些效果。
java 生成gif方法总结
java 生成gif方法总结（原创实用版3篇）目录（篇1）1.java生成gif方法的概述2.各种生成gif方法的详细介绍3.总结和展望正文（篇1）一、java生成gif方法的概述Java提供了多种生成gif的方法，其中最常用的包括：1.ImageIO.write()方法：使用该方法可以将多个BufferedImage对象转换为GIF格式。
2.ImageIO.write()方法：使用该方法可以将单个BufferedImage对象转换为GIF格式。
3.ImageIO.write()方法：使用该方法可以将单个BufferedImage对象转换为GIF格式。
4.ImageIO.write()方法：使用该方法可以将单个BufferedImage对象转换为GIF格式。
5.ImageIO.write()方法：使用该方法可以将单个BufferedImage对象转换为GIF格式。
6.ImageIO.write()方法：使用该方法可以将单个BufferedImage对象转换为GIF格式。
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java;translate方法
java;translate方法在Java编程语言中，`translate`方法是一个常用的功能，用于在图形界面编程中变换组件的位置。
以下将详细介绍Java中`translate`方法的相关知识，包括其在不同场景下的应用。
### Java中的`translate`方法`translate`方法在Java中主要用于图形界面的坐标变换。
它常见于`Component`类和`AffineTransform`类中，下面分别进行介绍。
#### 1.`Component`中的`translate`方法在Java Swing中，`Component`类提供了`translate`方法，用于移动组件。
这个方法可以改变组件在容器中的位置。
**示例代码：**```javacomponent.translate(int x, int y);```- `x`：组件水平方向移动的距离。
- `y`：组件垂直方向移动的距离。
这个方法实际上是将组件的左上角坐标移动指定的(x, y)距离。
#### 2.`AffineTransform`中的`translate`方法在Java的2D图形API中，`AffineTransform`类提供了一个变换方法，用于平移图形。
**示例代码：**```javaAffineTransform affineTransform = new AffineTransform();affineTransform.translate(double tx, double ty);```- `tx`：图形在x轴方向平移的距离。
- `ty`：图形在y轴方向平移的距离。
这个方法通常用于在绘制图形之前，对图形进行坐标变换。
#### 应用场景1.**图形界面开发**：在Swing等图形界面开发中，`translate`方法可以用于动态地移动窗口、按钮等组件。
2.**游戏开发**：在游戏开发中，可以通过`translate`方法来移动角色或游戏元素，实现动画效果。
图像处理函数大全
图像处理函数大全图像显示colorbar显示彩条getimage由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM）交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc缩放数据并显示为图像immovie由多帧图像制作电影imshow显示图像imview在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube显示一个彩色RGB立方体subimage在单个图形中显示多幅图像truesize调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread读一幅DICOM图像Dicomwrite写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid产生DICOM唯一的识别器Imfinfo返回关于图像的文件的信息Imread读图像文件Imwrite写图像文件图像算术Imabsdiff计算两幅图像的绝对差Imadd两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement图像求补Imdivide两幅图像相除，或用常数除图像Imlincomb计算图像的线性组合Immultiply两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract两幅图像相减，或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds求几何变换的输出范围Fliptform颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop修剪图像Imresize调整图像大小Imrotate旋转图像Imtransform对图像应用几何变换Intline整数坐标线绘制算法Makersampler创建重取样器结构Maketform创建几何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素Tformarray对N-D数组应用几何变换Tformfwd应用正向几何变换Tforminv应用反向几何变换Vstformfwd（DIPUM）可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr使用互相关校准控制点位置Cpselect控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix（DIPUM）计算向量族的协方差矩阵Imcontour创建图像数据的轮廓线Imhist显示图像数据的直方图Impixel确定像素的彩色点Improfile计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval显示关于像素的信息Regionprops测量图像区域的属性Statmoments（DIPUM）计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析（包括分割、描述和识别）Bayesgauss（DIPUM）高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight（DIPUM）将4连接边界转换为8连接边界Bound2four（DIPUM）将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries追踪区域边界Bwtraceboundary追踪单个边界Bound2im（DIPUM）将边界转换为图像Boundaries（DIPUM）追踪区域边界Bsubsamp（DIPUM）对边界二次取样Colorgrad（DIPUM）计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq （DIPUM）分割一幅彩色图像Connectpoly（DIPUM）连接多边形的顶点Diameter（DIPUM）测量图像区域的直径Edge（DIPUM）在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode（DIPUM）计算边界的freeman链码Frdescp（DIPUM）计算傅里叶描绘子Graythresh使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough（DIPUM）Hough变换Houghlines（DIPUM）基于Hough变换提取线段Houghpeaks （DIPUM）在Hough变换中检测峰值Houghpixels（DIPUM）计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp（DIPUM）计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors（DIPUM）从图像堆栈提取向量Invmoments（DIPUM）计算图像不变距Mahalanobis（DIPUM）计算Mahalanobis距离Minperpoly（DIPUM）计算最小周长多边形Polyangles（DIPUM）计算多边形内角Princomp（DIPUM）得到主分量向量和相关量Qtdecomp执行四叉树分解Qtgetblk得到四叉树分解中的块值Qtsetblk在四叉树中设置块值Randvertex（DIPUM）随机置换多边形顶点Regiongrow （DIPUM）由区域生长来执行分割Signature（DIPUM）计算边界的标记Specxture（DIPUM）计算图像的谱纹理Splitmerge（DIPUM）使用分离-合并算法分割图像Statxture（DIPUM）计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity（DIPUM）两个串间的相似性度量X2majoraxis（DIPUM）以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare（DIPUM）计算和显示两个矩阵间的误差Entropy （DIPUM）计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat（DIPUM）解码霍夫曼编码矩阵Huffman（DIPUM）为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg（DIPUM）使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k（DIPUM）使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio（DIPUM）计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im（DIPUM）解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im（DIPUM）解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat（DIPUM）解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff（DIPUM）霍夫曼编码矩阵Mat2lpc（DIPUM）使用一维有损预测编码矩阵Quantize （DIPUM）量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq自适应直方图量化Decorrstretch对多通道图像应用去相关拉伸Gscale（DIPUM）按比例调整输入图像的亮度Histeq使用直方图均衡化来增强对比度Intrans（DIPUM）执行亮度变换Imadjust调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise给一幅图像添加噪声Imnoise2（DIPUM）使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3（DIPUM）生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian（DIPUM）执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr（DIPUM）执行频率域相关Dftfilt（DIPUM）执行频率域滤波Fspecial创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt（DIPUM）执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter（DIPUM）计算频率域高通滤波器Lpfilter（DIPUM）计算频率域低通滤波器图像去模糊（复原）Deconvblind使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr使用维纳滤波器去模糊Edgetaper使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray（DIPUM）显示小波分解系数Waveback（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy（DIPUM）存取小波分解结构的系数Wavecut（DIPUM）在小波分解结构中置零系数Wavefast（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter（DIPUM）构造小波分解和重构滤波器Wavepaste（DIPUM）在小波分解结构中放置系数Wavework （DIPUM）编辑小波分解结构Wavezero（DIPUM）将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk为块处理选择块大小Blkproc为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter执行一般的滑动邻域操作形态学操作（亮度和二值图像）Conndef默认连通性Imbothat执行底帽滤波Imclearborder抑制与图像边框相连的亮结构Imclose关闭图像Imdilate膨胀图像Imerode腐蚀图像Imextendedmax最大扩展变换Imextendedmin最小扩展变换Imfill填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin强制最小Imopen打开图像Imreconstruct形态学重构Imregionalmax局部最大区域Imregionalmin局部最小区域Imtophat执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作（二值图像）Applylut使用查表法执行邻域操作Bwarea计算二值图像中的对象面积Bwareaopen打开二值区域（删除小对象）Bwdist计算二值图像的距离变换Bweuler计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss二值击不中操作Bwlabel在二维图像中标记连接分量Bwlabeln在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph对二值图像执行形态学操作Bwpack打包二值图像Bwperim确定二值图像中的对象的周长Bwselect选择二值图像中的对象Bwulterode最终腐蚀Bwunpack解包二值图像Endpoints（DIPUM）计算二值图像的端点Makelut构建applylut使用的查找表结构元素（STREL）的创建和操作Getheight得到strel的高度Getneighbors得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood得到strel邻域Getsequence得到分解的strel序列Isflat对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi（DIPUM）计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor基于颜色选择ROIRoifill在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute在彩色映射中重排颜色Cmunique寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap设置或得到彩色查找表Imapprox以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi（DIPUM）将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb （DIPUM）将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift循环地移位数组Dftuv（DIPUM）计算网格数组Padarray填充数组Paddedsize（DIPUM）计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws（DIPUM）对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist（DIPUM）交互地生成2模式直方图Twomodegauss（DIPUM）生成一个2模式高斯函数Uintlut基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref设置图像处理工具箱参数的值Otus算法进行二值化（可省略为level=graythresh(K);I2=im2bw(I1,level); ）G = imread('1.jpg');I = rgb2gray(G);[m,n] = size(I);Hist = zeros(255);%直方图dHist = zeros(255);variance = zeros(255);%方差PXD = 0;for i = 1:mfor j = 1:nHist(uint8(I(i,j))) = Hist(uint8(I(i,j))) + 1; endendfor i = 1:255dHist(i) = Hist(i)/(m*n);endfor PXD = 1:255w0 = 0;w1 = 0;g0 = 0;g1 = 0;for i = 1:PXDg0 = g0 + i*dHist(i);w0 = w0 + dHist(i);endfor i = PXD+1 : 255g1 = g1 + i*dHist(i);w1 = w1 + dHist(i);endvariance(PXD) = w0*w1*(g0 - g1)*(g0 - g1); end PXD = 1;for i = 1:255if variance(PXD) < variance(i)PXD = i;endendfor i = 1:mfor j = 1:nif I(i,j) > PXDI(i,j) = 255;elseI(i,j) = 0;endendendimagBW = I;matlab图像处理形态学操作相关函数及用法实例下面是算法实现的程序代码：I1=imread('tire.tif'); %读灰度图tire.tifI2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。
探讨利用SwingJava2D实现矢量图效果
计 算机 与 网络
搽 ｉ 利 用 Ｓ ｎ Ｊ ｖ ２ 实 坝 矢 量 国 效 果 习 ｗｉｇ ａ ａ Ｄ
徐 州广播 电视 大 学 张 强
［ 摘 要］ 本文 阐述 了如何利用 Ｓ ｉｇＪｖ２ ｗ ｎ／ａａＤ绘 制图形， 并着重论述 了如何 实现矢量图的缩放、 拖拽等基本操作。 ［ 关键词 ］ 矢量 图 Ｊｖ２ ａａＤ 绘制 图形 拖拽 缩放
１什 么 矢量 图 ．
别加上长 、 的一半长度 ， 宽 得到逻辑原点 。 ５加入格栅 ． 创 建 新 类 ｃａｓＣ ｏｄｎｔ，包 含 两 个 方 法 ：ｏｄ Ｄａ Ｃ ｏｄｎ ｔ ｌ ｏｒｉａｅ ｓ ｖｉ ｒｗ ｏｒｉａｅ
（ ｒｐ ｉ ２ ｃ ｅ ｔ ｇｅ ｃｉ ｔ ｅ ， ｏｏ ｏｏ，ｉｔｇ ｐｉｔ ｍ ｖ＿ ， Ｇ ａ ｈ ｃ Ｄ ｇ ，Ｒ ｃａ ｌ ｌ ｎＡｒａ Ｃ ｌ ｃ ｌ ｎ ａ ， ｏ ｅ ｘｍｔ ｓ ｎ ｅ ｒ ｒ ｎ
引 言
Ｊｖ ａａ的 Ｓ ｉｇ自诞 生以来 因其 速度慢 一直为大家所 嘲笑。 ｗｎ 这是 因为 它是运行在 Ｊｖ ａａ虚拟机上 的， 因此 Ｓ ｉｇ ｗｎ 无法充分利用硬件 加速 器。但 是 ，ａａ Ｊｖ 语言本身具有 的简单 、 向对象 、 面 安全以及多线程 等特 点 ， 却可 以把程序开发者从操作系统 的底层解放 出来 ，专注于应用 程序本身 的 开 发 。令 人 兴 奋 的是 Ｓ ｎ公 司花 费 了大 量 的精 力 来 改 进 Ｓ ｉｇ的性 能 ， ｕ ｗｎ 速 度 慢 的 问 题 正 在 变 得 日益 微 弱 。本 文 除 了讨 论 怎样 利 用 Ｊｖ２ ａａ Ｄ矢 量 图外 ， 主 要 的 是 讨 论 了怎 么 实 现 矢 量 图 的 一 些 特 征 ， 如 ， 更 譬 如何 绘 制 背景格栅 、 如何实现缩放 、 画布拖拽等效果 。
java2drenderer 原理
文章标题：深入探析Java 2D渲染器的原理与应用1.引言在计算机图形学领域，渲染器是一个重要的概念，它负责将抽象的图形数据转化为具体的图像。
而Java 2D渲染器作为Java语言中的图形处理核心，其原理和应用显得尤为重要。
本文将从深度和广度兼具的角度，全面评估Java 2D渲染器的原理与应用，并探讨其在实际开发中的价值与意义。
2. Java 2D渲染器概述Java 2D渲染器是Java评台的2D图形引擎，它提供了一种在屏幕、打印机和图像缓冲区上呈现2D图形的能力。
Java 2D渲染器基于Java AWT（Abstract Windows Toolkit）和Java 2D API构建，支持图形、图像和文本的渲染，以及颜色管理和字体管理等功能。
3. Java 2D渲染器的原理Java 2D渲染器的原理主要包括图形数据处理、图像缓冲和像素操作等。
在图形数据处理方面，Java 2D渲染器采用了基于路径的矢量图形模型，通过Graphics2D类来实现图形的创建和绘制。
Java 2D渲染器还通过图像缓冲技术来实现双缓冲区渲染，以避免图像闪烁和撕裂等问题。
在像素操作方面，Java 2D渲染器提供了丰富的像素处理方法，包括颜色填充、图像合成、像素复制和变换等功能。
4. Java 2D渲染器的应用Java 2D渲染器在实际开发中有着广泛的应用价值。
它可以用于开发图形用户界面（GUI）程序，绘制图形和图像，实现动画效果，以及进行打印和打印预览等功能。
Java 2D渲染器还能够通过Java图形库（Java Graphics Library）来扩展，以支持更多的图形和效果。
5. 个人观点与理解作为Java 2D渲染器的文章写手，我深知其在图形学和软件开发中的重要性。
在我的理解中，Java 2D渲染器不仅仅是一个图形引擎，更是一种图形学思想的体现。
它的原理和应用不仅可以帮助程序员更好地理解图形处理的本质，也可以为他们在实际开发中提供强大的工具和支持。
色彩管理系统的设计与开发
色彩管理系统的设计与开发第一章绪论色彩是视觉艺术中不可或缺的元素。
在如今的数字化时代，色彩的表现和管理显得更加重要。
因此，色彩管理系统的设计和开发成为了一种必要的技术。
色彩管理系统（CMS）是用来控制和管理色彩在数字设备或者不同媒介之间的一致性和准确度的软件系统。
本文将探讨一种基于色彩空间转换技术的设计和开发方案。
第二章相关技术2.1 色彩空间色彩空间是指数学模型，用以表示颜色。
通过描述颜色元素和解释其组成方式，它们可以对不同颜色进行标准化和比较。
常见的色彩空间有RGB、CMYK、Lab等。
在本方案中，我们选用了ICC（国际色彩组织）所定义的色彩空间模型 -CIE Lab作为统一的标准。
2.2 色彩流程色彩管理系统中的色彩流程是指将不同设备或媒介下产生的色彩值，通过协同转化到指定的色彩空间，保证色彩在各个领域内的准确度和一致性。
在本方案中，我们采用了基于ICC的色彩管理技术，使用ICC配置文件实现不同设备或媒介下的色彩空间转化。
第三章设计方案3.1 系统结构本色彩管理系统由四个部分组成，包含了输入、配置、转化和输出的环节。
其中，输入模块用于将图片或者图形数据加载到系统中，配置模块用于加载设备的ICC配置文件，转化模块实现基于ICC的色彩空间转换技术，输出模块则将转换后的颜色输出到指定的媒介或者设备。
3.2 设计原理在转换颜色时，系统会根据ICC配置文件读取相应的设备标准色彩空间，并将此转化为所需要的标准色彩空间。
系统运行时，首先通过输入模块读取输入图像数据，然后进行预处理。
接着，通过配置模块确定需要转化的目标色彩空间，再通过转化模块将输入颜色从原先的设备颜色空间转移至目标颜色空间。
最后，通过输出模块将颜色值输出。
第四章实现过程在实现CMS系统的过程中，我们采用了Java编程语言，利用Java2D和Java Advanced Imaging库来调用ICC的转换模块实现色彩空间转换的功能。
具体实现步骤如下：通过Java Advanced Imaging库读取需要处理的图像；通过Java2D库对图像进行处理，用于提高图像质量和可处理性；读取目标ICC文件，确定目标设备的色彩空间参数并加载它们；通过内置色彩转换引擎，对输入图像进行色彩空间转换；输出图像并保存到指定设备或者媒介中。
Java游戏编程原理与实践教程课件 第3章--陈锐 夏敏捷主编
3.5 Java 2D简介 3.5.3 Graphics2D的图形绘制 Graphics2D是Graphics类的子类，也是一个抽象类，不能实例化Graphics2D对象， 为了使用Graphics2D,可以通过Graphics对象传递一个组件的绘制方法给 Graphics2D对象。方法如下面代码段所示： public void paint(Graphics g){ Graphics2D g2=(Graphics 2D)g; …… } Java 2D API 提供了几种定义点、直线、曲线、矩形和椭圆等常用几何对象的类， 这些新几何类是 java.awt.geom 包的组成部分，包括如Point2D、Line2D、Arc2D、 Rectangle2D、Ellipse2D等。每个类都有单精度和双精度两种象素定义方式，如 Point2D.double和Point2D.float，Line2D.double和Lint2D.float等，用这些类可以 很容易的绘制基本的二维图形对象。 【例3-5】使用Graphics 2D绘制直线、矩形和椭圆。程序运行结果见图3-11。
3.5 Java 2D简介 3.5.1 Java 2D API Java 2D API（Application Programming Interface） 增强了抽象窗口工具包 (AWT) 的图形、文本和图像功能，可以创建高级图形库，开发更为强大的用户接口和 新型的 Java 应用程序。Java 2D API 对 AWT 进行了扩展，提供了更加灵活、功 能更全面的绘制包，使其支持更多的图形绘制操作。 Java 2D是Java核心类库的一部分，它包含的包有： • java.awt • java.awt.image • java.awt.color • java.awt.font • java.awt.geom • java.awt.print • java.awt.image.renderable • com.sun.image.codec.jpeg
thumbnails 实现原理
thumbnails 实现原理
Thumbnails是一个用于生成图像缩略图的Java库。
它的实现原理主要包括以下几个步骤：
1. 打开原始图像文件：使用Java的ImageIO包中的read()方法打开原始图像文件，并将其加载到内存中。
2. 调整图像大小：通过使用Java 2D API中的AffineTransform 类创建一个变换矩阵，将原始图像的像素坐标映射到新的坐标系上，从而实现图像大小的调整。
3. 缩放图像：使用Java 2D API中的RescaleOp类对图像进行缩放操作。
该类接受一个源图像、一个目标尺寸和一个缩放因子作为输入，并返回一个缩放后的新图像。
4. 裁剪图像：如果需要，可以使用Java的ImageIO包中的read()方法读取原始图像的一个子区域，从而得到一个缩略图。
5. 保存缩略图：使用Java的ImageIO包中的write()方法将缩略图保存到磁盘上。
总的来说，Thumbnails库通过使用Java的内置图像处理API，实现了快速、高效的图像缩略图生成。
Java_Graphics2D
1）颜色Color类：没有变化。
2）填充方式：
Paint（油漆桶）接口有几个具体的实现，它们允许用纯色、渐变色或图案来填充形状。
1，纯色填充（Color类）：对java.awt.Color类做了一些调整以实现Paint，并且可以用于纯色填充。
2，渐变色来填充（梯度填充GradientPaint类）：java.awt.GradientPaint类允许用线性颜色渐变色来填充形状，线性颜色渐变色允许在两个指定的Color对象之间创建过渡。可以将渐变色设置成“周期性的”，这将导致渐变色图案重复出现。
5）FontMetrics：java.awt.FontMetrics类型的只读特性。该对象含有关于图形环境中当前起作用的Font的信息。如同我们将看到的那样，获取此信息的这种机制已被LineMetrics类所取代
6）Paint Mode：该特性控制环境使用当前颜色的方式。如果调用了setPaintMode()方法，那么所有绘制操作都将使用当前颜色。如果调用了setXORMode()方法（该方法获取一个Color类型的参数），那么就用指定的颜色对像素做“XOR”操作。XOR具有在重新绘制时恢复初始位模式的特性，因此它被用作橡皮擦除和动画操作。
知识要：
第一节Java 2D的增强功能
概述、AWT图形能力的不足、Java 2D API
第二节图形绘制的基本方法
转换Graphics2D对象、Graphics类特性、绘图的属性和基本编程方法
第三节曲线问题的高级应用开发
直线问题深入研究、贝塞尔(Bezier)曲线、自定义样条曲线编程、
用户数据的曲线显示、曲线用Applet显示的数据来源问题
java.awt.geom包中的Areas类支援联集（union）、交集（intersection）、差集（subtraction）、Exclusive OR（XOR）等布尔运算。最後，AffineTransform类别则提供图形物件做Scale（比例）、Shear（剪裁）、Rotate（旋转）等座标上的转换。
Java中的Graphics2D类基本使用的教程
Java中的Graphics2D类基本使用的教程Java中的Graphics2D类基本使用的教程Java语言在Graphics类提供绘制各种基本的几何图形的基础上,扩展Graphics类提供一个Graphics2D类,它拥用更强大的二维图形处理能力,提供、坐标转换、颜色管理以及文字布局等更精确的控制。
绘图属性Graphics2D定义了几种方法，用于添加或改变图形的状态属性。
可以通过设定和修改状态属性，指定画笔宽度和画笔的连接方式；设定平移、旋转、缩放或修剪变换图形；以及设定填充图形的颜色和图案等。
图形状态属性用特定的对象存储。
1. stroke属性stroke属性控制线条的宽度、笔形样式、线段连接方式或短划线图案。
该属性的设置需要先创建BasicStroke对象，再调用setStroke()方法来设置。
创建BasicStroke对象的方法有：BasicStroke(float w)：指定线条宽w。
BasicStroke(float w,int cap, int join)：cap是端点样：CAP_BUTT(无修饰)，CAP_ROUND(半圆形末端)，CAP_SQUARE(方形末端，默认值)。
Join定义两线段交汇处的连接方式：JOIN_BEVEL(无修饰),JOIN_MTTER(尖形末端，默认值),JOIN_ROUND(圆形末端)。
2. paint属性paint属性控制填充效果。
先调用以下方法确定填充效果，理用setPaint()方法设置。
GradientPaint(float x1,float y1,Color c1,float x2,flaot y2,Color c2)：从(x1,y1)到(x2,y2)颜色从c1渐变到c2。
其中：参数c1,c2决定这个渐变色是从颜色c1渐变到颜色c2。
参数x1,y1,x2,y2决定了渐变的强弱，即要求从点(x1,y1)出发到达点(x2,y2)，颜色从c1变成c2。
419210$zhaoyanxing$Lesson8图形界面编程
布局管理器
容器里组件的位置和大小是由布局管理器来决定 的。容器对布局管理器的特定实例保持一个引用。 当容器需要定位一个组件时，它将调用布局管理 器来完成。当决定一个组件的大小时，也是如此。 在AWT中，给我们提供了五种布局管理器： BorderLayout FlowLayout GridLayout CardLayout GridBagLayout
Action handlers
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Java基础类
JFC(Java Foundation Classes)：Java基础类，是关于GUI组件和服务的完 整集合，主要包含5个API：AWT、Java2D、Accessibility、Drag ＆ Drop、Swing。JFC提供了帮助开发人员设计复杂应用程序的一整套应 用程序开发包。 Java2D是一套图形API，它为Java应用程序提供了一套高级的有关二维 （2D）图形图像处理的类。Java2D API扩展了java.awt和java.awt.image 类，并提供了丰富的绘图风格，定义了复杂图形的机制和精心调节绘 制过程的方法和类。这些API使得独立于平台的图形应用程序的开发 更加简便。 Accessibility API提供了一套高级工具，用以辅助开发使用非传统输入 和输出的应用程序。它提供了一个辅助的技术接口，如：屏幕阅读器， 屏幕放大器，听觉文本阅读器（语音处理）等等。 Drag & Drop技术提供了Java和本地应用程序之间的互操作性，用来在 Java应用程序和不支持Java技术的应用程序之间交换数据。 JFC模块的重点在Swing。Swing用来进行基于窗口的应用程序开发，它 提供了一套丰富的组件和工作框架，以指定GUI如何独立于平台地展 现其视觉效果。
java 图像的锐化与模糊
java 图像的锐化与模糊
对用Java 2D进行图像处理技术，包括有坐标变换、图像模糊、锐化、边缘检测等几方面。
本实例，主要介绍通过在面板中显示一张图片，通过单击不同的按钮，来改变图像的锐化度和模糊度。
操作步骤：
（1）导入所面的类包，并创建Blur主类。
该类继承了Jframe类和ActionListener 类，其中implements ActionListener主要用来实现动作事件监听。
然后，将各按钮添加到面板中，再将面板添加到容器中，并设置容器的布局方式。
（3）创建监听事件方法，并获取事件源，如e.getSource( )方法获取组件名称。
然后，通过if else if else语句，来判断是哪一个按钮事件，并执行语句体中的
（4）创建主方法，并实例化Blur( )方法。
然后，在创建ImagePanel类，并继承JPanel面板类。
在该类中，先设置图像处理的相关参数，如显示缓冲区图像、原始缓冲区图像和图形环境等。
境等等。
（6）创建applyFilter( )方法，并通过传递的data数组值，来改变图像的模糊度与锐化度。
在整个图像处理过程中，主要通过图像中颜色的过滤起到模糊与锐化效果。
过滤效果。
再创建reset( )方法，通过“g2D.drawImage(image, 0, 0, this);”语句将源图像数据到缓冲区图像中，以恢复图像源效果。
像的效果，如图11-1所示。
图像源始效果与还原效果 图像模糊效果
图像锐化效果
图11-1 图像模糊与锐化。
图像处理之霍夫变换（直线检测算法）_java
图像处理之霍夫变换（直线检测算法）_java图像处理之霍夫变换（直线检测算法）霍夫变换是图像变换中的经典手段之一，主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。
霍夫变换寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰。
经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。
霍夫变换算法思想：以直线检测为例，每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量，一个简单的例子如下：一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下：X *cos(theta) + y * sin(theta) = r 其中角度theta指r与X轴之间的夹角，r为到直线几何垂直距离。
任何在直线上点，x, y都可以表达，其中 r， theta是常量。
该公式图形表示如下：然而在实现的图像处理领域，图像的像素坐标P(x, y)是已知的，而r, theta则是我们要寻找的变量。
如果我们能绘制每个(r, theta)值根据像素点坐标P(x, y)值的话，那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统，这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。
变换通过量化霍夫参数空间为有限个值间隔等分或者累加格子。
当霍夫变换算法开始，每个像素坐标点P(x, y)被转换到(r, theta)的曲线点上面，累加到对应的格子数据点，当一个波峰出现时候，说明有直线存在。
同样的原理，我们可以用来检测圆，只是对于圆的参数方程变为如下等式：(x –a ) ^2 + (y-b) ^ 2 = r^2其中(a, b)为圆的中心点坐标，r圆的半径。
这样霍夫的参数空间就变成一个三维参数空间。
给定圆半径转为二维霍夫参数空间，变换相对简单，也比较常用。
编程思路解析：1. 读取一幅带处理二值图像，最好背景为黑色。
2. 取得源像素数据3. 根据直线的霍夫变换公式完成霍夫变换，预览霍夫空间结果4. 寻找最大霍夫值，设置阈值，反变换到图像RGB值空间(程序难点之一)5. 越界处理，显示霍夫变换处理以后的图像关键代码解析：直线的变换角度为[0 ~ PI]之间，设置等份为500为PI/500，同时根据参数直线参数方程的取值范围为[-r, r]有如下霍夫参数定义：[java]view plaincopy1.// prepare for hough transform2.int centerX = width / 2;3.int centerY = height / 2;4.double hough_interval = PI_VALUE/(double)hough_space;5.6.int max = Math.max(width, height);7.int max_length = (int)(Math.sqrt(2.0D) * max);8.hough_1d = new int[2 * hough_space * max_length];实现从像素RGB空间到霍夫空间变换的代码为：[java]view plaincopy1.// start hough transform now....2.int[][] image_2d = convert1Dto2D(inPixels);3.for (int row = 0; row < height; row++) {4.for (int col = 0; col < width; col++) {5.int p = image_2d[row][col] & 0xff;6.if(p == 0) continue; // which means background color7.8.// since we does not know the theta angle and r value,9.// we have to calculate all hough space for each pixel poi nt10.// then we got the max possible theta and r pair.11.// r = x * cos(theta) + y * sin(theta)12.for(int cell=0; cell < hough_space; cell++ ) {13.max = (int)((col - centerX) * Math.cos(cell * hough_int erval) + (row - centerY) * Math.sin(cell * hough_interval));14.max += max_length; // start from zero, not (-max_length)15.if (max < 0 || (max >= 2 * max_length)) {// make sure r did not out of scope[0, 2*max_lenght]16.continue;17.}18.hough_2d[cell][max] +=1;19.}20.}21.}寻找最大霍夫值计算霍夫阈值的代码如下：[java]view plaincopy1.// find the max hough value2.int max_hough = 0;3.for(int i=0; i<hough_space; i++) {4.for(int j=0; j<2*max_length; j++) {5.hough_1d[(i + j * hough_space)] = hough_2d[i][j];6.if(hough_2d[i][j] > max_hough) {7.max_hough = hough_2d[i][j];8.}9.}10.}11.System.out.println("MAX HOUGH VALUE = " + max_h ough);12.13.// transfer back to image pixels space from hough par ameter space14.int hough_threshold = (int)(threshold * max_hough);从霍夫空间反变换回像素数据空间代码如下：[java]view plaincopy1.// transfer back to image pixels space from hough param eter space2.int hough_threshold = (int)(threshold * max_hough);3.for(int row = 0; row < hough_space; row++) {4.for(int col = 0; col < 2*max_length; col++) {5.if(hough_2d[row][col] < hough_threshold) // discard it6.continue;7.int hough_value = hough_2d[row][col];8.boolean isLine = true;9.for(int i=-1; i<2; i++) {10.for(int j=-1; j<2; j++) {11.if(i != 0 || j != 0) {12.int yf = row + i;13.int xf = col + j;14.if(xf < 0) continue;15.if(xf < 2*max_length) {16.if (yf < 0) {17.yf += hough_space;18.}19.if (yf >= hough_space) {20.yf -= hough_space;21.}22.if(hough_2d[yf][xf] <= hough_value) {23.continue;24.}25.isLine = false;26.break;27.}28.}29.}30.}31.if(!isLine) continue;32.33.// transform back to pixel data now...34.double dy = Math.sin(row * hough_interval);35.double dx = Math.cos(row * hough_interval);36.if ((row <= hough_space / 4) || (row >= 3 * hough_spa ce / 4)) {37.for (int subrow = 0; subrow < height; ++subrow) {38.int subcol = (int)((col - max_length - ((subrow - center Y) * dy)) / dx) + centerX;39.if ((subcol < width) && (subcol >= 0)) {40.image_2d[subrow][subcol] = -16776961;41.}42.}43.} else {44.for (int subcol = 0; subcol < width; ++subcol) {45.int subrow = (int)((col - max_length - ((subcol - center X) * dx)) / dy) + centerY;46.if ((subrow < height) && (subrow >= 0)) {47.image_2d[subrow][subcol] = -16776961;48.}49.}50.}51.}52.}霍夫变换源图如下：霍夫变换以后，在霍夫空间显示如下：（白色表示已经找到直线信号）最终反变换回到像素空间效果如下：一个更好的运行监测直线的结果(输入为二值图像)：完整的霍夫变换源代码如下：[java]view plaincopy1.package com.gloomyfish.image.transform;2.3.import java.awt.image.BufferedImage;4.5.import com.process.blur.study.AbstractBufferedImageOp;6.7.public class HoughLineFilter extends AbstractBufferedIma geOp {8.public final static double PI_VALUE = Math.PI;9.private int hough_space = 500;10.private int[] hough_1d;11.private int[][] hough_2d;12.private int width;13.private int height;14.15.private float threshold;16.private float scale;17.private float offset;18.19.public HoughLineFilter() {20.// default hough transform parameters21.// scale = 1.0f;22.// offset = 0.0f;23.threshold = 0.5f;24.scale = 1.0f;25.offset = 0.0f;26.}27.28.public void setHoughSpace(int space) {29.this.hough_space = space;30.}31.32.public float getThreshold() {33.return threshold;34.}35.36.public void setThreshold(float threshold) {37.this.threshold = threshold;38.}39.40.public float getScale() {41.return scale;42.}43.44.public void setScale(float scale) {45.this.scale = scale;46.}47.48.public float getOffset() {49.return offset;50.}51.52.public void setOffset(float offset) {53.this.offset = offset;54.}55.56.@Override57.public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {58.width = src.getWidth();59.height = src.getHeight();60.61.if ( dest == null )62.dest = createCompatibleDestImage( src, null );63.64.int[] inPixels = new int[width*height];65.int[] outPixels = new int[width*height];66.getRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );67.houghTransform(inPixels, outPixels);68.setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );69.return dest;70.}71.72.private void houghTransform(int[] inPixels, int[] outPix els) {73.// prepare for hough transform74.int centerX = width / 2;75.int centerY = height / 2;76.double hough_interval = PI_VALUE/(double)hough_sp ace;77.78.int max = Math.max(width, height);79.int max_length = (int)(Math.sqrt(2.0D) * max);80.hough_1d = new int[2 * hough_space * max_length];81.82.// define temp hough 2D array and initialize the hough 2D83.hough_2d = new int[hough_space][2*max_length];84.for(int i=0; i<hough_space; i++) {85.for(int j=0; j<2*max_length; j++) {86.hough_2d[i][j] = 0;87.}88.}89.90.// start hough transform now....91.int[][] image_2d = convert1Dto2D(inPixels);92.for (int row = 0; row < height; row++) {93.for (int col = 0; col < width; col++) {94.int p = image_2d[row][col] & 0xff;95.if(p == 0) continue; // which means background color96.97.// since we does not know the theta angle and r value,98.// we have to calculate all hough space for each pixel point99.// then we got the max possible theta and r pair.100.// r = x * cos(theta) + y * sin(theta)101.for(int cell=0; cell < hough_space; cell++ ) {102.max = (int)((col - centerX) * Math.cos(cell * hough_int erval) + (row - centerY) * Math.sin(cell * hough_interval));103.max += max_length; // start from zero, not (-max_length)104.if (max < 0 || (max >= 2 * max_length)) {// make sure r did not out of scope[0, 2*max_lenght]105.continue;106.}107.hough_2d[cell][max] +=1;108.}109.}110.}111.112.// find the max hough value113.int max_hough = 0;114.for(int i=0; i<hough_space; i++) {115.for(int j=0; j<2*max_length; j++) {116.hough_1d[(i + j * hough_space)] = hough_2d[i][j];117.if(hough_2d[i][j] > max_hough) {118.max_hough = hough_2d[i][j];119.}120.}121.}122.System.out.println("MAX HOUGH VALUE = " + max_h ough);123.124.// transfer back to image pixels space from hough par ameter space125.int hough_threshold = (int)(threshold * max_hough);126.for(int row = 0; row < hough_space; row++) {127.for(int col = 0; col < 2*max_length; col++) {128.if(hough_2d[row][col] < hough_threshold) // discard it129.continue;130.int hough_value = hough_2d[row][col];131.boolean isLine = true;132.for(int i=-1; i<2; i++) {133.for(int j=-1; j<2; j++) {134.if(i != 0 || j != 0) {135.int yf = row + i;136.int xf = col + j;137.if(xf < 0) continue;138.if(xf < 2*max_length) {139.if (yf < 0) {140.yf += hough_space;141.}142.if (yf >= hough_space) {143.yf -= hough_space;144.}145.if(hough_2d[yf][xf] <= hough_value) {146.continue;147.}148.isLine = false;149.break;150.}151.}152.}153.}154.if(!isLine) continue;155.156.// transform back to pixel data now...157.double dy = Math.sin(row * hough_interval);158.double dx = Math.cos(row * hough_interval);159.if ((row <= hough_space / 4) || (row >= 3 * hough_spa ce / 4)) {160.for (int subrow = 0; subrow < height; ++subrow) { 161.int subcol = (int)((col - max_length - ((subrow - center Y) * dy)) / dx) + centerX;162.if ((subcol < width) && (subcol >= 0)) {163.image_2d[subrow][subcol] = -16776961;164.}165.}166.} else {167.for (int subcol = 0; subcol < width; ++subcol) {168.int subrow = (int)((col - max_length - ((subcol - center X) * dx)) / dy) + centerY;169.if ((subrow < height) && (subrow >= 0)) {170.image_2d[subrow][subcol] = -16776961;171.}172.}173.}174.}175.}176.177.// convert to hough 1D and return result178.for (int i = 0; i < this.hough_1d.length; i++)179.{180.int value = clamp((int)(scale * this.hough_1d[i] + offset )); // scale always equals 1181.this.hough_1d[i] = (0xFF000000 | value + (value << 16 ) + (value << 8));182.}183.184.// convert to image 1D and return185.for (int row = 0; row < height; row++) {186.for (int col = 0; col < width; col++) {187.outPixels[(col + row * width)] = image_2d[row][col];188.}189.}191.192.public BufferedImage getHoughImage() {193.BufferedImage houghImage = new BufferedImage(ho ugh_2d[0].length, hough_space, BufferedImage.TYPE_4BYTE_AB GR);194.setRGB(houghImage, 0, 0, hough_2d[0].length, hough _space, hough_1d);195.return houghImage;196.}197.198.public static int clamp(int value) {199.if (value < 0)200.value = 0;201.else if (value > 255) {202.value = 255;203.}204.return value;205.}206.207.private int[][] convert1Dto2D(int[] pixels) {208.int[][] image_2d = new int[height][width];209.int index = 0;210.for(int row = 0; row < height; row++) {211.for(int col = 0; col < width; col++) {212.index = row * width + col;213.image_2d[row][col] = pixels[index];214.}215.}216.return image_2d;218.219.}转载文章请务必注明出自本博客！！。
javacv 的frame转二进制
javacv 的frame转二进制Frame是指电脑屏幕或视频监控中的一帧图像，而二进制是一种数字编码系统，只有0和1两个值。
在计算机视觉领域，将Frame转换为二进制是一种常见的需求，通常用于图像处理、图像分析以及计算机视觉算法的实现。
本文将介绍如何使用JavaCV将Frame转换为二进制数据。
JavaCV是一个基于Java的计算机视觉库，它是OpenCV和其他计算机视觉库的Java接口。
JavaCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，使开发者能够方便地进行图像和视频处理。
要将Frame转换为二进制数据，首先需要导入JavaCV库并创建一个Frame对象。
然后，使用JavaCV提供的方法将Frame转换为Mat对象，Mat是OpenCV中表示图像数据的类。
接下来，可以使用Mat对象的toByteBuffer方法将图像数据转换为字节缓冲区。
最后，通过字节缓冲区的get方法获得二进制数据。
下面是示例代码：```javaimport org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;import org.bytedeco.javacv.Frame;import org.bytedeco.javacv.Java2DFrameConverter;import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;import java.nio.ByteBuffer;public class FrameToBinary {public static void main(String[] args) {// 创建Frame对象Frame frame = new Frame();// 假设frame已经被设置为要处理的图像帧// 将Frame转换为Mat对象Java2DFrameConverter java2DFrameConverter = newJava2DFrameConverter();OpenCVFrameConverter.ToMat openCVFrameConverter = new OpenCVFrameConverter.ToMat();Mat mat =openCVFrameConverter.convert(java2DFrameConverter.convert(frame));// 将Mat对象转换为字节缓冲区ByteBuffer buffer = mat.createBuffer();// 获取二进制数据byte[] binaryData = buffer.array();// 在这里可以根据需要使用二进制数据进行后续处理}}```在上述代码中，使用了Java2DFrameConverter将Frame对象转换为Java 2D图像，并使用OpenCVFrameConverter将Java 2D图像转换为Mat对象。
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个通道中都执行此操作。下列 公式显示当执行变换操作时内 核中的权数如何与源图像中的 像素相关联。内核中每个值都 与图像中 （下转第 38 页）
３８ Journal of Civil 三、充分利用强制报告位 置点和各类程序的特点，监控 飞机位置，防止飞机飞错程 序，造成冲突 由于本场飞机多，无线电 通话频繁，加之又是程序指 挥，所以对每架飞机的位置一 定要掌握准确。而要准确掌握 飞机位置，就只能根据其位置 点报告、各种程序特点和飞行 时间加以监控，否则，飞机一 旦程序飞错，而本场飞机又 多，就会出大问题。特别是对 航班飞机的监控，十分必要， 最易飞错程序的是航班和备降 航班机组，因该机组对训练特 点了解不多，对程序不是十分熟 悉。这个问题，应引起注意。 四、严格执行条例、条令 和间隔规定，杜绝飞行过程中 的随意性，是防相撞的根本
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转 30 度后显示： AffineTransform t; t.setToScale(1.5, 2); t.setToRotation(Math.toRadi ans(30)); 四、图像处理与增强功能 图像程序包提供一对接 口，用来定义 BufferedImage 和 Raster 对象上的操作： BufferedImageOp 和 RasterOp。 实现这些接口的类包括 AffineTransformOp、BandCombineOp 、 ColorConvertOp 、 ConvolveOp 和 LookupOp、 RescaleOp。这些类 用于图像的几何变换、模糊、 锐化、增强对比、阈值和图像 颜色校正。 ConvolveOp 类使用核心矩 阵 (kernel) 在源图像上执行变换 (Convolve) 。变换是构成空间过 滤算法的基础。 变换将图像中每个像素的 值与相邻像素的值进行加权或 平均，从而使每个输出像素按 照内核算法指定的方式被相邻 像素所影响。这种变换，从数 学上讲可以表示为核心矩阵的 卷积操作。卷积的核心矩阵是 一个说明应该给予相邻值多大 份量的矩阵。 要创建一个卷积操作，首 先创建一个将构成核心矩阵值 的数组，并创建一个 Kernel 对 象。然后利用这个 Kernel 对象 创建一个 ConvolveOp 对象，并 利用它过滤。通过设置不同的 核心矩阵即可执行不同类型的 变换，包括模糊、锐化和平滑 等操作。
每个像素的值都通过以内核矩阵 为权数将该像素值与周围像素的 值 平均而计算出来。图像的每
xnew a b y new = d e z 0 0
c x f • y 1 z
如果知道某一特定变换矩阵的 组件，那么可以直接用下列方 式创建它： AffineTransform t = new AffineTransform(a, b, c, d, e, f)； 下面的代码将图形横向放 大 1.5 倍，纵向放大 2 倍，并旋
１．模糊（Ｂｌｕｒ） 用一个像素和它八个相邻 像素的平均值代替该像素就可 以达到模糊的效果。下面的核 心矩阵可以产生模糊效果：
1 9 1 9 1 9 1 1 1 9 9 9 1 9 1 9 1 9
实现模糊效果的代码片断 如下： float weight = 1.0f/9.0f; float[] elements = new float[9]; // 建立二维数组 // 将九个相等元素添入矩阵 for (i = 0; i < 9; i++) { elements[i] = weight;} // 使用矩阵元素作为参数 创建一个 Kernel private Kernel myKernel = new Kernel(3, 3, elements); public ConvolveOp simplelur = new ConvolveOp(myKernel); //sourceImage 和 destImage 是 BufferedImage 的实例 simpleBlur.filter(sourceImag e, destImage) // 模糊图像 当图像变换时，目标图像中
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Ｊａｖａ ２Ｄ 的图形图像处理技术
适应和转换的过程，加之军航 飞机还继续使用场面气压，这 就容易造成军民航飞机同场飞 行时，由于气压面的不同，易 调错气压值，可能造成飞行冲 突和相撞危险。对于这一点， 应引起注意。 防止飞行冲突和空中飞机 相撞，是管制工作的首要任 务。我们必须从政治的高度看 待这一问题，清醒地知道我们 肩负的责任，增强事业心和责 任心，严格执行管制条令、条撞危险的安全网，确 保洛阳机场飞行训练和航班运 输正常进行。
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从造成飞行冲突和飞机空 中相撞的多起事例分析，除飞 机本身问题和不可抗拒的自然 力外，造成飞行冲突和飞机相 撞，大多数都是人为原因，主 要是没有认真执行管制条令、 条例和间隔规定，以及飞行中 机组的随意性。如：分院 “５・３０”两机碰挂，就是一起 典型的严重违反飞行纪律和管 制条令、条例的事例。没有造 成机毁人亡，实属侥幸。这一惨 痛教训，值得我们认真的吸取。 五、注意进离港飞机气压 面的转换，防止调错气压值 随着民用机场过渡高度和 过渡高度层改革的不断进行， 民用机场从过去本场使用场面 气压到现在的修正海压，以及 飞机进出机场水平区域气压面 的转换，在观念上有一个逐步
杜 冬 喻德军 唐旭东 （1
摘 关 键
１ ２ １
中国民航飞行学院
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四川大学计算机学院）
要：对用 Java 2D 进行图像处理的一些技术进行了探讨，内容包括坐标变换、图 词：Java 2D 图像处理 程序设计
像模糊、锐化、边缘检测等几方面的图像处理技术。 中图分类号：TP391.4 一、简介 Java 2D API 是 Java 基础库 （JFC）的一部分，增强了抽象 窗口工具包 (AWT) 的图形、文 本和图像功能。在 JDK1.2 中已 经支持 Java 2D 的使用。通过 Java 2D API，程序员可以轻松 地描绘出任意的几何图形、运 用不同的颜色填充效果、对图 形做旋转、缩放、剪切等。 2D API 还有许多增强 AWT 能力的 部分，比如处理图像可以采用 不同的过滤器得到不同的效 果、对于任意的几何图形也能 做碰撞检测、重叠图形颜色的 复合等功能。文中将会对坐标 变换、图像处理等技术进行一 些探讨。 二、Java 2D API 包 下面对 JDK1.2 中与坐标变 换和图像处理相关的包作简要 的叙述： 1．java.awt java.awt 包含了一些新增的 2D API 类 和 界 面 。 其 中 Graphics2D 继 承 于 java.awt.Graphics ，是描绘 2D 图形的对象。与前面版本的 文献标识码：A JDK 所使用的绘图模式一样， 当有对象要被描绘时， paint 或 是 update 方法会自动根据适当 的图形上下文，然后调用 Graphics 对象的绘制方法。与 Graphics2D 有关的状态属性集 称为 Graphics2D 上 下 文 。 Graphics2D 对 Graphics 进行了 扩展，可支持更多的图形属 性 ， 像 是 Stroke 、 Clip、 Transform 等。 2．java.awt.geom java.awt.geom 则 包 含 可 以 勾画出任何形状的 GeneralPath 类。它可以由许多不同种类的 subpath 构成，像是直线和二次 曲线等。此包中还定义了许多 基本几何图形，包括 Arc2D 、 CubicCurve2D、 Line2D 等。此 外，还有一种特别的图形类： Area，它支持对已有图形做布尔 运算而产生新图形的过程。最 后 ， AffineTransform 类 则 提 供 对图形作 Scale 、 Shear 、Rotate 等坐标上的变换。 3．java.awt.image Java 2D API 的即时模式图 像处理类和接口提供处理像素 Paint 、 映射图像的技术，其中的像素 映射图像的数据存储在内存 中。该 API 支持用多种存储格 式访问数据，也支持通过几种 过滤操作来操作图像。在 java.awt.image 包 中 ， Java 2D API 中 的 即 时 模 式 图 像 处 理 API 可以分为六组：接口、图 像数据类、图像操作类、样本 模型类、颜色模型类和异常。 其中图像操作类定义了许多过 滤器，源图像经过过滤器过 滤，产生出新的图像。 4．java.awt.color java.awt.color 包 定 义 了 ColorSpace 类。该类包含在当 前颜色空间和两个标准颜色空 间 CIEXYZ 和 RGB 之间进行 转换的方法。 三、坐标变换 坐标变换在实际中经常使 用，它们允许你采用易懂的坐 标值，而图形环境负责把它们 转换为像素。有四种基本的变 换方式： ●按比例缩放（ｓｃａｌｉｎｇ）： 从一固定点向各个方向扩大或 收缩。
３６ Journal of Civil ● 旋 转 （ｒｏｔａｂｉｏｎ） ： 围 绕 一个固定点旋转所有点。 ●移动（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）： 把 所有点移动一定距离。 ● 剪 切 （ｓｈｅａｒ） ： 固 定 一 边，“滑动”与之平行的各条 线，使滑动的距离与固定线成 正比。 Graphics2D 类中的 scale、 rotate 、 translate 和 shear 方法 可将图形环境的坐标变换确定 为这四种基本变换中的一种。 Java 2D API 有一种统一的 坐标变换方式——仿射变换。 所有坐标变换（包括从用户到 设 备 空 间 的 变 换 ） 都 由 AffineTransform 对 象 表 示 。 AffineTransform 定 义 了 用 矩 阵 绘 制 坐 标 的 规 则 。 将 AffineTransform 添 加 到 图 形 上 下文中，以便旋转、平移或修 剪需要绘制的几何形状、文本 或图像。加入的变换将应用到 上下文中的任意图形对象中。 用户空间坐标向设备空间坐标 转换时将执行此变换。 仿射变换建立在如下形式 的二维矩阵基础上：