原圖
out_raw.jpg
一、灰度算法
彩色照片每一個像素的顏色值由紅萧求、綠其兴、藍(lán)三種值混合而成，紅綠藍(lán)的取值分別由很多種夸政，于是像素的顏色值也可以有很多種顏色值元旬，這就是彩色圖片的原理，而灰度照片則只有256種顏色守问，一般的處理方法是將圖片顏色值的RGB三個通道值設(shè)為一樣匀归，這樣圖片的顯示效果就會是灰色。
灰度處理一般有三種算法：
- 1 最大值法：即新的顏色值R＝G＝B＝Max(R酪碘，G朋譬，B)，這種方法處理后的圖片看起來亮度值偏高兴垦。
- 2 平均值法：即新的顏色值R＝G＝B＝(R＋G＋B)／3，這樣處理的圖片十分柔和
- 3 加權(quán)平均值法：即新的顏色值R＝G＝B＝(R ＊ Wr＋G＊Wg＋B＊Wb)，一般由于人眼對不同顏色的敏感度不一樣探越，所以三種顏色值的權(quán)重不一樣狡赐，一般來說綠色最高，紅色其次钦幔，藍(lán)色最低枕屉，最合理的取值分別為Wr ＝ 30％，Wg ＝ 59％鲤氢，Wb ＝ 11％
下面是加權(quán)平均值法的Ruby實(shí)現(xiàn)：
#灰度化圖片
#取RGB三色平均值
def self.grey(bmp)
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
rgb = bmp.getRGB(i, j)
grey = rgb.r.to_f * 0.3+rgb.g.to_f *0.59 +rgb.b.to_f * 0.11.to_i
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(grey, grey, grey))
end
end
end
灰度效果：
out_grey.jpg
二搀擂、二值化
圖像二值化就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果卷玉。所有灰度大于或等于閾值的像素被判定為屬于特定物體哨颂，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外相种，灰度值為0威恼，表示背景或者例外的物體區(qū)域。
圖像二值化常常用于破解驗(yàn)證碼等圖片識別應(yīng)用上
#二值化圖片
#小于一定閾值設(shè)為0 0 0寝并，大于設(shè)置為255 255 255
def self.binarization(bmp)
imageGreyLevel = bmp.getGreyLevel
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
rgb = bmp.getRGB(i, j)
if rgb.getGreyLevel<imageGreyLevel
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(0, 0, 0))
else
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(255, 255, 255))
end
end
end
end
二值化效果
out_binary.jpg
三箫措、底片
底片效果的實(shí)現(xiàn)很簡單，就是將RGB的每一個通道值取反衬潦，就是用255去減
#底片化圖片
#RGB取反色255-
def self.contraryColor(bmp)
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
rgb = bmp.getRGB(i, j)
bmp.setRGB(i, j, rgb.getContrary)
end
end
end
底片效果
out_contrary.jpg
四斤蔓、浮雕效果
浮雕的算法相對復(fù)雜一些，用當(dāng)前點(diǎn)的RGB值減去相鄰點(diǎn)的RGB值并加上128作為新的RGB值镀岛。由于圖片中相鄰點(diǎn)的顏色值是比較接近的弦牡，因此這樣的算法處理之后，只有顏色的邊沿區(qū)域哎媚，也就是相鄰顏色差異較大的部分的結(jié)果才會比較明顯喇伯，而其他平滑區(qū)域則值都接近128左右，也就是灰色拨与，這樣
就具有了浮雕效果稻据。
在實(shí)際的效果中，這樣處理后买喧，有些區(qū)域可能還是會有”彩色”的一些點(diǎn)或者條狀痕跡捻悯，所以最好再對新的RGB值做一個灰度處理。
#浮雕效果
#浮雕的算法相對復(fù)雜一些淤毛，用當(dāng)前點(diǎn)的RGB值減去相鄰點(diǎn)的RGB值并加上128作為新的RGB值今缚。由于圖片中相鄰點(diǎn)的顏色值是比較接近的，
#因此這樣的算法 處理之后低淡，只有顏色的邊沿區(qū)域姓言，也就是相鄰顏色差異較大的部分的結(jié)果才會比較明顯瞬项，而其他平滑區(qū)域則值都接近128左右，
#也就是灰色何荚，這樣就具有了浮雕效果囱淋。
#在實(shí)際的效果中，這樣處理后餐塘，有些區(qū)域可能還是會有”彩色”的一些點(diǎn)或者條狀痕跡妥衣，所以最好再對新的RGB值做一個灰度處理。
def self.emboss(bmp)
preRGB=RGB.new(128, 128, 128)
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
currentRGB=bmp.getRGB(i, j)
r=(currentRGB.r-preRGB.r)*1+128
g=(currentRGB.g - preRGB.g)*1+128
b=(currentRGB.b-preRGB.b)*1+128
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(r,g,b).getGreyRGB)
preRGB = currentRGB
end
end
end
浮雕效果
out_emboss.jpg
