[英]Image Processing and comparing in java
我需要比较两种相似类型的图像,但是在JAVA中它们都具有不同的大小,即一个图像的背景宽度较小,而另一个图像的背景宽度较大。 并且图像的大小也不同。 我已经附上了两个文件。 在哪个人和T恤相同的情况下,我需要显示“图像相同”的结果。 但是当我进行逐像素图像匹配时,由于背景宽度不同,它无法显示真实结果。 然后,我尝试删除背景,然后比较仍然是同一问题。 请对所附的图像和代码进行罚款。 请帮助链接到图像: 图像一和图像二
码:
import java.awt.Canvas;
import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.RenderingHints;
import java.awt.color.ColorSpace;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.ImageIcon;
import javax.swing.JFrame;
import static javax.swing.JFrame.EXIT_ON_CLOSE;
import javax.swing.JOptionPane;
public class ImageProcesing extends Canvas {
private static int x1 = 0, y1 = 0;
private static int h, w;
private static final Random random = new Random();
private Color mycolor;
BufferedImage img, img1;
public BufferedImage scaleImage(int WIDTH, int HEIGHT, String filename) {
BufferedImage bi = null;
try {
ImageIcon ii = new ImageIcon(filename);//path to image
h = 512;
w = 512;
bi = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics2D g2d = (Graphics2D) bi.createGraphics();
g2d.addRenderingHints(new RenderingHints(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY));
g2d.drawImage(ii.getImage(), 0, 0, w, h, null);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
return bi;
}
public BufferedImage scaleImage2(String filename) {
BufferedImage bi = null;
try {
ImageIcon ii = new ImageIcon(filename);//path to image
bi = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics2D g2d = (Graphics2D) bi.createGraphics();
g2d.addRenderingHints(new RenderingHints(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY));
g2d.drawImage(ii.getImage(), 0, 0, w, h, null);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
return bi;
}
public ImageProcesing() {
try {
this.img = scaleImage(512, 512, "D:\\I Tech Solutions\\Rahul Ratda\\Experiments\\1.jpeg");
this.img1 = scaleImage2("D:\\I Tech Solutions\\Rahul Ratda\\Experiments\\3.jpeg");
} catch (Exception ex) {
Logger.getLogger(ImageProcesing.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
}
}
@Override
public void paint(Graphics g) {
int n = 0, k = 0, l = 0;
int tp = 0;
super.paint(g);
Color oldColor = new Color(img1.getRGB(0, 0));
for (int x = 0; x < h; x++) {
tp = 0;
w=512;
for (int y = 0; y < w; y++) {
oldColor = new Color(img1.getRGB(y, x));
mycolor = new Color(img.getRGB(y, x));
if (tp == 0 && oldColor.equals(Color.WHITE)) {
continue;
} else {
if (tp == 0) {
tp = 1;
w = w - y;
}
k++;
if ((mycolor.equals(oldColor))) {
g.setColor(mycolor);
g.drawLine(y, x, y, x);
n++;
}
}
}
}
System.out.println("K : "+k+"\n N : "+n);
if (n >= (k * 0.70)) {
System.out.println("Same");
}
else
System.out.println("Not Same");
/* oldColor=new Color(img1.getRGB(0,0));
for(int i = 0 ; i < WIDTH1; i++) {
for(int y = 0; y < HEIGHT1; y++) {
mycolor=new Color(img1.getRGB(i,y));
if((mycolor.equals(oldColor))){
y1++;
g.setColor(mycolor);
g.drawLine(i, y, i, y);
}
else
oldColor=mycolor;
}
}*/
/*if(x1>y1)
{
if(x1*0.6<y1)
JOptionPane.showMessageDialog(null,"Images are More than 60% Equal.");
else
JOptionPane.showMessageDialog(null,"Images are Less than 60% Equal.");
}
else{
if(y1*0.6<x1)
JOptionPane.showMessageDialog(null,"Images are More than 60% Equal.");
else
JOptionPane.showMessageDialog(null,"Images are Less than 60% Equal.");
}*/
}
/* private Color randomColor() {
return new Color(random.nextInt(256), random.nextInt(256), random.nextInt(256));
}*/
public static void main(String[] args) {
JFrame frame = new JFrame();
System.out.println("width = " + w);
System.out.println("height = " + h);
frame.setSize(1000, 1000);
frame.add(new ImageProcesing());
frame.setVisible(true);
frame.setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE);
}
}
您可以为这种结构开发自己的算法。 如我所见,图像的背景是白色的,因此首先对图像执行背景去除操作。
然后,将图像调整为较低的级别,例如256x256或类似的大小。 不,因为颜色已经移出,所以图像中只有对象。 因此,您可以逐像素进行比较,并且将阈值保持在84-90%即可获得所需的预期结果。
由于图像大小不同以及背景空间也不同并且对象大小也不同,因此无法逐像素进行直接图像比较。
在比较图像之前,您需要应用一些图像处理技术,例如直方图。 opencv的Java API是执行此类操作的好工具。 见链接
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