在这个 project 中, 你将使用 Java 进行一些简单的图像处理任务: 包括修改图像颜色, 尺寸以及为图像增加滤镜效果等. 你将看到, 一个好的包通过提供恰当的接口 (API) 能够帮助程序员在不了解底层实现的情况下便捷高效的完成工作. 在具体描述作业之前, 我们首先介绍 Java 内置的颜色类 (java.awt.Color), 以及一个由其他开发者提供的图像类 (Picture.java).
Java将颜色抽象成为 Color 类. 如果需要进行与颜色相关的操作, 需要在源文件开头处出加入以下语句:
Color 类使用RGB模型表示颜色. 每种颜色被三个整数确定. 每个整数的取值范围是 0 到 255, 分别表示红, 绿, 蓝三种颜色的强度. 这三种颜色的不同组合可以产生 256^3 种不同的颜色. 下表是一些颜色的 RGB 表示:
| Color | Red | Green | Blue |
|---|---|---|---|
| 红 | 255 | 0 | 0 |
| 绿 | 0 | 255 | 0 |
| 蓝 | 0 | 0 | 255 |
| 黑 | 0 | 0 | 0 |
| 深灰 | 100 | 100 | 100 |
| 白 | 0 | 0 | 0 |
| 黄 | 255 | 255 | 0 |
| 品红 | 255 | 0 | 255 |
| 褐 | 160 | 82 | 45 |
创建不同的颜色需要通过 Color 类的构造函数和new操作符:
Color red = new Color(255, 0, 0);
Color white = new Color(255, 255, 255);
Color sienna = new Color(160, 82, 45);Color 类的提供所有方法 (API) 在 Java文档 中可以查询到. 其中我们可能会用到的方法总结如下. 我们建议在开始作业之前, 你可以尝试创建一些颜色, 并对所创建的颜色对象调用这些方法, 输出它们的返回值, 以便帮助你理解这些 API 的作用.
| 方法 \ | 说明 |
|---|---|
| Color(int r, int g, int b) | Color 对象的构造函数 |
| int getRed() | 获得红色的强度 |
| int getGreen() | 获得绿色的强度 |
| int getBlue() | 获得蓝色的强度 |
| Color brighter() | 返回一个更深的颜色 |
| Color darker() | 返回一个更浅的颜色 |
| String toString() | 该颜色的String表示 |
| boolean equals(Color c) | 是否与颜色c相同 |
下面我们将以计算颜色的亮度 (Luminance) 为例, 说明如何使用 Color 类. 颜色的亮度表征了显示该颜色时需要使用多少强度的光. 直观上亮度越大, 该颜色越明亮. 严格的定义如下:
亮度 = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b其中, r, g, b分别代表该颜色的红, 绿, 蓝强度. 以下为对应的 Java 函数:
import java.awt.Color;
public class Luminance {
// return the monochrome luminance of given color
public static double lum(Color color) {
int r = color.getRed();
int g = color.getGreen();
int b = color.getBlue();
return .299*r + .587*g + .114*b;
}
// test
public static void main(String[] args) {
int[] a = new int[3];
for (int i = 0; i < 3; i++) {
a[i] = Integer.parseInt(args[i]);
}
Color c = new Color(a[0], a[1], a[2]);
System.out.println("c = " + c);
System.out.println("lum(c) = " + lum(c));
}
}一幅数字图像 (digital image) 在计算机内部被表示成像素矩阵 (pixel matrix). 每一个像素都有自己的颜色. 类比来说, 每个像素好比拼图玩具中的一块, 它们单个看起来都只是简单的色块, 但不同的块组合在一起就能构成完整的图画.
在本次作业中, 我们将使用一个名为 Picture.java 的包. 它提供了对图像操作的封装. 它的详细的文档在这里. 我们将会用到的部分方法总结如下:
| 方法 \ | 说明 |
|---|---|
| Picture(String s) | 从文件 s 创建一个图像对象 |
| Picture(int w, int h) | 创建一个宽为 w, 高为 h 的空白图像 |
| int width() | 获得图像的宽度 |
| int height() | 获得图像的高度 |
| Color get(int i, int j) | 返回像素 (i, j) 的颜色 |
| void set(int i, int j, Color c) | 设置像素 (i, j) 的颜色为 c |
| void show() | 将该图像显示在一个窗口中 |
| void save(String s) | 将该图像保存为文件 s |
通过命令行参数给定一个图片文件, 输出它的长和宽. (以下各题中的图片文件, 参数都通过命令行参数形式给出).
给定一个图片文件, 将其转换成为相应的灰度图 (Grayscale). 当 RGB 颜色模型中红绿蓝三色强度取相同值 v 时, 该颜色为灰色, 其灰度值为 v (0<= v <= 255). 图片的灰度图可以通过如下方法得到: 将图中每个像素点的颜色置为灰色, 且这些灰色的灰度值等于该颜色亮度.
给定一个图片文件, 以及参数 w, h, 将其转换成为宽为 w, 高为 h 的图片.
给定一个图片文件, 以及参数N. 输出 N 张图片, 其中第n张图片为从输入图片和其对应灰度图的一个渐变图.
给定一个图片文件, 以及参数x, y, E. 输出原始图片的一个正方形裁剪, 其中正方形的中心在 (x, y), 边长是 E. x, y, E 为百分比. 例如 x=10, y=20, E=20, 表示中心位于 原始图片宽的10%, 高20%处. 边长为原始宽度的20%.
给定一个图片文件, 产生该图片的一个镜像图片(关于 y 轴对称)
滤镜 (filters) 可以看作对像素矩阵的某种变换. 通过添加滤镜, 我们可以改变图片的视觉效果. 请实现以下滤镜.
提升一张图片的亮度 (Brightness).
图片的滤镜效果可以看成像素矩阵的一种变换. 相比于使用固定的卷积矩阵, 这些复杂的滤镜可能经过了美工设计师的设计. 但无论怎样, 确定某种滤镜对应的变换, 只需确定每种颜色经过滤镜后被变换成了哪一种颜色. 选择一款手机App(比如Instagram, 足迹, 美图秀秀等) 以及其中的一个内置滤镜, 编写一个java程序来实现这个滤镜.