java边缘检测代码边缘检测的目标

java数字图像处理常用算法

前些时候做毕业设计用java做的数字图像处理方面的东西这方面的资料ms比较少发点东西上来大家共享一下主要就是些算法有自己写的有人家的还有改人家的有的算法写的不好大家不要见笑

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一读取bmp图片数据

// 获取待检测图像数据保存在数组 nData[] nB[] nG[] nR[]中

public void getBMPImage(String source) throws Exception { clearNData(); //清除数据保存区 FileInputStream fs = null; try { fs = new FileInputStream(source); int bfLen = ; byte bf[] = new byte[bfLen]; fs read(bf bfLen); // 读取字节BMP文件头 int biLen = ; byte bi[] = new byte[biLen]; fs read(bi biLen); // 读取字节BMP信息头

// 源图宽度 nWidth = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;

// 源图高度 nHeight = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;

// 位数 nBitCount = (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;

// 源图大小 int nSizeImage = (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (((int) bi[ ] xff) ) | (int) bi[ ] xff;

// 对位BMP进行解析 if (nBitCount == ){ int nPad = (nSizeImage / nHeight) nWidth * ; nData = new int[nHeight * nWidth]; nB=new int[nHeight * nWidth]; nR=new int[nHeight * nWidth]; nG=new int[nHeight * nWidth]; byte bRGB[] = new byte[(nWidth + nPad) * * nHeight]; fs read(bRGB (nWidth + nPad) * * nHeight); int nIndex = ; for (int j = ; j nHeight; j++){ for (int i = ; i nWidth; i++) { nData[nWidth * (nHeight j ) + i] = ( xff) | (((int) bRGB[nIndex + ] xff) ) | (((int) bRGB[nIndex + ] xff) ) | (int) bRGB[nIndex] xff; nB[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex] xff; nG[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex+ ] xff; nR[nWidth * (nHeight j ) + i]=(int) bRGB[nIndex+ ] xff; nIndex += ; } nIndex += nPad; } // Toolkit kit = Toolkit getDefaultToolkit(); // image = kit createImage(new MemoryImageSource(nWidth nHeight // nData nWidth));

/* //调试数据的读取

FileWriter fw = new FileWriter( C:\\Documents and Settings\\Administrator\\My Documents\\nDataRaw txt );//创建新文件 PrintWriter out = new PrintWriter(fw); for(int j= ;jnHeight;j++){ for(int i= ;inWidth;i++){ out print(( * +nData[nWidth * (nHeight j ) + i])+ _ +nR[nWidth * (nHeight j ) + i]+ _ +nG[nWidth * (nHeight j ) + i]+ _ +nB[nWidth * (nHeight j ) + i]+ ); } out println( ); } out close();*/ } } catch (Exception e) { e printStackTrace(); throw new Exception(e); } finally { if (fs != null) { fs close(); } } // return image; }

二由r g b 获取灰度数组

public int[] getBrightnessData(int rData[] int gData[] int bData[]){ int brightnessData[]=new int[rData length]; if(rData length!=gData length || rData length!=bData length || bData length!=gData length){ return brightnessData; } else { for(int i= ;ibData length;i++){ double temp= *rData[i]+ *gData[i]+ *bData[i]; brightnessData[i]=(int)(temp)+((temp (int)(temp)) ? : ); } return brightnessData; } }

三直方图均衡化

public int [] equilibrateGray(int[] PixelsGray int width int height) { int gray; int length=PixelsGray length; int FrequenceGray[]=new int[length]; int SumGray[]=new int[ ]; int ImageDestination[]=new int[length]; for(int i = ; i length ;i++) { gray=PixelsGray[i]; FrequenceGray[gray]++; } // 灰度均衡化 SumGray[ ]=FrequenceGray[ ]; for(int i= ;i ;i++){ SumGray[i]=SumGray[i ]+FrequenceGray[i]; } for(int i= ;i ;i++) { SumGray[i]=(int)(SumGray[i]* /length); } for(int i= ;iheight;i++) { for(int j= ;jwidth;j++) { int k=i*width+j; ImageDestination[k]= xFF | ((SumGray[PixelsGray[k]] ) | (SumGray[PixelsGray[k]] ) | SumGray[PixelsGray[k]]); } } return ImageDestination; }

四 laplace 阶滤波增强边缘图像锐化

public int[] laplace DFileter(int []data int width int height){ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i==height || j== || j==width ) filterData[i*width+j]=data[i*width+j]; else filterData[i*width+j]= *data[i*width+j] data[i*width+j ] data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j] data[(i )*width+j ] data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j] data[(i+ )*width+j ] data[(i+ )*width+j+ ]; if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } }// System out println( max: +max);// System out println( min: +min); for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } return filterData; }

五 laplace 阶增强滤波增强边缘增强系数delt

public int[] laplaceHigh DFileter(int []data int width int height double delt){ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i==height || j== || j==width ) filterData[i*width+j]=(int)(( +delt)*data[i*width+j]); else filterData[i*width+j]=(int)(( +delt)*data[i*width+j] data[i*width+j ]) data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j] data[(i )*width+j ] data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j] data[(i+ )*width+j ] data[(i+ )*width+j+ ]; if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } } for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } return filterData; } 六局部阈值处理值化

// 局部阈值处理值化 niblack s method /*原理 T(x y)=m(x y) + k*s(x y) 取一个宽度为w的矩形框 (x y)为这个框的中心统计框内数据 T(x y)为阈值 m(x y)为均值 s(x y)为均方差 k为参数(推荐 )计算出t再对(x y)进行切割 / 这个算法的优点是速度快效果好缺点是 niblack s method会产生一定的噪声 */ public int[] localThresholdProcess(int []data int width int height int w int h double coefficients double gate){ int[] processData=new int[data length]; for(int i= ;idata length;i++){ processData[i]= ; } if(data length!=width*height) return processData; int wNum=width/w; int hNum=height/h; int delt[]=new int[w*h]; //System out println( w; +w+ h: +h+ wNum: +wNum+ hNum: +hNum); for(int j= ;jhNum;j++){ for(int i= ;iwNum;i++){ //for(int j= ;j ;j++){ // for(int i= ;i ;i++){ for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ delt[n*w+k]=data[(j*h+n)*width+i*w+k]; //System out print( delt[ +(n*w+k)+ ]: +delt[n*w+k]+ ); } //System out println(); /* for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ System out print( data[ +((j*h+n)*width+i*w+k)+ ]: +data[(j*h+n)*width+i*w+k]+ ); } System out println(); */ delt=thresholdProcess(delt w h coefficients gate); for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ processData[(j*h+n)*width+i*w+k]=delt[n*w+k]; // System out print( delt[ +(n*w+k)+ ]: +delt[n*w+k]+ ); } //System out println(); /* for(int n= ;nh;n++) for(int k= ;kw;k++){ System out print( processData[ +((j*h+n)*width+i*w+k)+ ]: +processData[(j*h+n)*width+i*w+k]+ ); } System out println(); */ } } return processData; }

七全局阈值处理值化

public int[] thresholdProcess(int []data int width int height double coefficients double gate){ int [] processData=new int[data length]; if(data length!=width*height) return processData; else{ double sum= ; double average= ; double variance= ; double threshold; if( gate!= ){ threshold=gate; } else{ for(int i= ;iwidth*height;i++){ sum+=data[i]; } average=sum/(width*height); for(int i= ;iwidth*height;i++){ variance+=(data[i] average)*(data[i] average); } variance=Math sqrt(variance); threshold=average coefficients*variance; } for(int i= ;iwidth*height;i++){ if(data[i]threshold) processData[i]= ; else processData[i]= ; } return processData; } }

八垂直边缘检测 sobel算子

public int[] verticleEdgeCheck(int []data int width int height int sobelCoefficients) throws Exception{ int filterData[]=new int[data length]; int min= ; int max= ; if(data length!=width*height) return filterData; try{ for(int i= ;iheight;i++){ for(int j= ;jwidth;j++){ if(i== || i== || i==height || i==height ||j== || j== || j==width || j==width ){ filterData[i*width+j]=data[i*width+j]; } else{ double average; //中心的九个像素点 //average=data[i*width+j] Math sqrt( )*data[i*width+j ]+Math sqrt( )*data[i*width+j+ ] average=data[i*width+j] sobelCoefficients*data[i*width+j ]+sobelCoefficients*data[i*width+j+ ] data[(i )*width+j ]+data[(i )*width+j+ ] data[(i+ )*width+j ]+data[(i+ )*width+j+ ]; filterData[i*width+j]=(int)(average); } if(filterData[i*width+j]min) min=filterData[i*width+j]; if(filterData[i*width+j]max) max=filterData[i*width+j]; } } for(int i= ;iwidth*height;i++){ filterData[i]=(filterData[i] min)* /(max min); } } catch (Exception e) { e printStackTrace(); throw new Exception(e); } return filterData; }

九图像平滑 * 掩模处理（平均处理）降低噪声

lishixinzhi/Article/program/Java/hx/201311/26286

如何对BMP格式图像进行边缘检测或轮廓提取?

文件名称: 图象的边沿检测与提取，轮廓跟踪算法代码下载收藏√ [ 5 4 3 2 1 ] 所属分类: GDI-Bitmap 开发工具: C-C++ 文件大小: 31 KB 上传时间: 2005-04-07 下载次数: 66 提供者: 罗丁详细说明：图像处理程序代码，图像边缘检测与提取，轮廓跟踪算法-image processing code, edge detection and extraction, contour tracking algorithm

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Scanner在java中有什么用法怎么用

1、首先在一个java工程下创建一个类名的ScannerDemo的类。

2、然后创建一个Scanner类对象，让它接收从键盘输入的数据。

3、这里利用的nextLine方法接收字符串。next方法其实也是可以获取字符串的。但是next不能获取空格，比如输入Hello World，使用next方法只会得到Hello；而使用nextLine方法会得到完整的Hello World；因为nextLine方法是以回车键为结束标识的。

4、在程序窗口空白处，点击右键，选择Run As ——Java Application。

5、这时在控制台中，输入字符串，按回车。可以看到利用Scanner类的nextLine成功接收到字符串。

6、当然Scanner除能接收字符串之外，像整数，浮点数也是可以接收的，都有对应的方法。下面就以接收整数为例，其他类型的也差不多，可以自己尝试一下。

7、运行查看结果，可以看到nextInt()只能接收整数。想要接收其他类型的数据就得用其他方法了。

扩展资料：

Scanner类常用方法

1、String next():接收控制台输入的字符串（备注：不能将空格作为字符串接收）；

2、String nextLine()：接收控制台输入的字符串；

3、int nextInt():接收控制台输入的int类型的数据；

4、double nextDouble:接收控制台输入的double 类型的数据；

5、boolean nextBoolean():接收控制台输入的boolean 类型的数据；

6、输入char类型的数据；

Scanner类没有直接输入char类型的方法，可以通过charAt()方法从next()或nexyLine()获取。

参考资料：百度百科-计算机编程语言

一段java的canny边缘检测代码，求详细注解，越详细越好

汗个，这段代码倒是有点像android的

就是将图片大小排放计算出来显示；

要注释啊，传源文件上来才好搞哦。里面有不少自定义的类和方法

如：image2pixels();

当前名称：java边缘检测代码边缘检测的目标
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