Java中的图像处理S6（将彩色图像转换为棕褐色图像） _图像

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Java中的图像处理设置1(读和写)
Java中的图像处理设置2(获取并设置像素)

在此设置中, 我们将把彩色图像转换为棕褐色图像。
在一个棕褐色image图像的Alpha分量将与原始图像相同(因为alpha分量表示透明度), 但RGB将更改, 它将通过以下公式计算。

newRed = 0.393*R + 0.769*G + 0.189*BnewGreen = 0.349*R + 0.686*G + 0.168*BnewBlue = 0.272*R + 0.534*G + 0.131*BIf any of these output values is greater than 255, simply set it to 255.These specific values are the values for sepia tone that are recommended by Microsoft.

算法：

获取像素的RGB值。
使用以上公式计算newRed, newGree, newBlue(取整数值)
根据以下条件设置像素的新RGB值：
- 如果newRed> 255, 则R = 255, 否则R = newRed
- 如果newGreen> 255, 则G = 255, 否则G = newGreen
- 如果newBlue> 255, 则B = 255, 否则B = newBlue
将R, G和B的值替换为我们为像素计算的新值。
对图像的每个像素重复步骤1至步骤4。

实现以上算法的：

//Java program to demonstrate colored to sepia conversion import java.io.File; import java.io.IOException; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.imageio.ImageIO; public class Sepia { public static void main(String args[]) throws IOException { BufferedImage img = null ; File f = null ; //read image try { f = new File( "G:\\Inp.jpg" ); img = ImageIO.read(f); } catch (IOException e) { System.out.println(e); }//get width and height of the image int width = img.getWidth(); int height = img.getHeight(); //convert to sepia for ( int y = 0 ; y < height; y++) { for ( int x = 0 ; x < width; x++) { int p = img.getRGB(x, y); int a = (p> > 24 )& 0xff ; int R = (p> > 16 )& 0xff ; int G = (p> > 8 )& 0xff ; int B = p& 0xff ; //calculate newRed, newGreen, newBlue int newRed = ( int )( 0.393 *R + 0.769 *G + 0.189 *B); int newGreen = ( int )( 0.349 *R + 0.686 *G + 0.168 *B); int newBlue = ( int )( 0.272 *R + 0.534 *G + 0.131 *B); //check condition if (newRed> 255 ) R = 255 ; else R = newRed; if (newGreen> 255 ) G = 255 ; else G = newGreen; if (newBlue> 255 ) B = 255 ; else B = newBlue; //set new RGB value p = (a< < 24 ) | (R< < 16 ) | (G< < 8 ) | B; img.setRGB(x, y, p); } }//write image try { f = new File( "G:\\Out.jpg" ); ImageIO.write(img, "jpg" , f); } catch (IOException e) { System.out.println(e); } } }

注意注意：此代码无法在在线IDE上运行, 因为它需要磁盘上的映像。
输出如下：