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org.dromara.hutool.swing.img.BackgroundRemoval Maven / Gradle / Ivy
/*
* Copyright (c) 2013-2024 Hutool Team and hutool.cn
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
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* limitations under the License.
*/
package org.dromara.hutool.swing.img;
import org.dromara.hutool.core.array.ArrayUtil;
import org.dromara.hutool.core.io.IORuntimeException;
import org.dromara.hutool.core.io.file.FileTypeUtil;
import org.dromara.hutool.core.lang.Assert;
import org.dromara.hutool.core.text.StrUtil;
import org.dromara.hutool.swing.img.color.ColorUtil;
import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.ImageIcon;
import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* 图片背景识别处理、背景替换、背景设置为矢量图，根据一定规则算出图片背景色的RGB值，进行替换
*
* @author Dai Yuanchuan
**/
public class BackgroundRemoval {
/**
* 目前暂时支持的图片类型数组
* 其他格式的不保证结果
*/
public static String[] IMAGES_TYPE = {ImgUtil.IMAGE_TYPE_JPG, ImgUtil.IMAGE_TYPE_JPEG, ImgUtil.IMAGE_TYPE_PNG};
/**
* 背景移除
* 图片去底工具
* 将 "纯色背景的图片" 还原成 "透明背景的图片"
* 将纯色背景的图片转成矢量图
* 取图片边缘的像素点和获取到的图片主题色作为要替换的背景色
* 再加入一定地容差值,然后将所有像素点与该颜色进行比较
* 发现相同则将颜色不透明度设置为0,使颜色完全透明.
*
* @param inputPath 要处理图片的路径
* @param outputPath 输出图片的路径
* @param tolerance 容差值[根据图片的主题色,加入容差值,值的范围在0~255之间]
*/
public static void backgroundRemoval(final String inputPath, final String outputPath, final int tolerance) {
backgroundRemoval(new File(inputPath), new File(outputPath), tolerance);
}
/**
* 背景移除
* 图片去底工具
* 将 "纯色背景的图片" 还原成 "透明背景的图片"
* 将纯色背景的图片转成矢量图
* 取图片边缘的像素点和获取到的图片主题色作为要替换的背景色
* 再加入一定地容差值,然后将所有像素点与该颜色进行比较
* 发现相同则将颜色不透明度设置为0,使颜色完全透明.
*
* @param input 需要进行操作的图片
* @param output 最后输出的文件
* @param tolerance 容差值[根据图片的主题色,加入容差值,值的取值范围在0~255之间]
*/
public static void backgroundRemoval(final File input, final File output, final int tolerance) {
backgroundRemoval(input, output, null, tolerance);
}
/**
* 背景移除
* 图片去底工具
* 将 "纯色背景的图片" 还原成 "透明背景的图片"
* 将纯色背景的图片转成矢量图
* 取图片边缘的像素点和获取到的图片主题色作为要替换的背景色
* 再加入一定地容差值,然后将所有像素点与该颜色进行比较
* 发现相同则将颜色不透明度设置为0,使颜色完全透明.
*
* @param input 需要进行操作的图片
* @param output 最后输出的文件，必须为.png
* @param override 指定替换成的背景颜色 为null时背景为透明
* @param tolerance 容差值[根据图片的主题色,加入容差值,值的取值范围在0~255之间]
*/
public static void backgroundRemoval(final File input, final File output, final Color override, final int tolerance) {
fileTypeValidation(input, IMAGES_TYPE);
BufferedImage bufferedImage = null;
try {
// 获取图片左上、中上、右上、右中、右下、下中、左下、左中、8个像素点rgb的16进制值
bufferedImage = ImgUtil.read(input);
// 图片输出的格式为 png
ImgUtil.write(backgroundRemoval(bufferedImage, override, tolerance), output);
} finally {
ImgUtil.flush(bufferedImage);
}
}
/**
* 背景移除
* 图片去底工具
* 将 "纯色背景的图片" 还原成 "透明背景的图片"
* 将纯色背景的图片转成矢量图
* 取图片边缘的像素点和获取到的图片主题色作为要替换的背景色
* 再加入一定地容差值,然后将所有像素点与该颜色进行比较
* 发现相同则将颜色不透明度设置为0,使颜色完全透明.
*
* @param bufferedImage 需要进行处理的图片流
* @param override 指定替换成的背景颜色 为null时背景为透明
* @param tolerance 容差值[根据图片的主题色,加入容差值,值的取值范围在0~255之间]
* @return 返回处理好的图片流
*/
public static BufferedImage backgroundRemoval(final BufferedImage bufferedImage, final Color override, int tolerance) {
// 容差值 最大255 最小0
tolerance = Math.min(255, Math.max(tolerance, 0));
// 绘制icon
final ImageIcon imageIcon = new ImageIcon(bufferedImage);
final BufferedImage image = new BufferedImage(imageIcon.getIconWidth(), imageIcon.getIconHeight(),
BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);
// 绘图工具
final Graphics graphics = image.getGraphics();
graphics.drawImage(imageIcon.getImage(), 0, 0, imageIcon.getImageObserver());
// 需要删除的RGB元素
final String[] removeRgb = getRemoveRgb(bufferedImage);
// 获取图片的大概主色调
final String mainColor = getMainColor(bufferedImage);
final int alpha = 0;
for (int y = image.getMinY(); y < image.getHeight(); y++) {
for (int x = image.getMinX(); x < image.getWidth(); x++) {
// 获取像素的16进制
int rgb = image.getRGB(x, y);
final String hex = ColorUtil.toHex((rgb & 0xff0000) >> 16, (rgb & 0xff00) >> 8, (rgb & 0xff));
final boolean isTrue = ArrayUtil.contains(removeRgb, hex) ||
areColorsWithinTolerance(hexToRgb(mainColor), new Color(Integer.parseInt(hex.substring(1), 16)), tolerance);
if (isTrue) {
rgb = override == null ? ((alpha + 1) << 24) | (rgb & 0x00ffffff) : override.getRGB();
}
image.setRGB(x, y, rgb);
}
}
graphics.drawImage(image, 0, 0, imageIcon.getImageObserver());
return image;
}
/**
* 背景移除
* 图片去底工具
* 将 "纯色背景的图片" 还原成 "透明背景的图片"
* 将纯色背景的图片转成矢量图
* 取图片边缘的像素点和获取到的图片主题色作为要替换的背景色
* 再加入一定地容差值,然后将所有像素点与该颜色进行比较
* 发现相同则将颜色不透明度设置为0,使颜色完全透明.
*
* @param outputStream 需要进行处理的图片字节数组流
* @param override 指定替换成的背景颜色 为null时背景为透明
* @param tolerance 容差值[根据图片的主题色,加入容差值,值的取值范围在0~255之间]
* @return 返回处理好的图片流
*/
public static BufferedImage backgroundRemoval(final ByteArrayOutputStream outputStream, final Color override, final int tolerance) {
try {
return backgroundRemoval(ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(outputStream.toByteArray())), override, tolerance);
} catch (final IOException e) {
throw new IORuntimeException(e);
}
}
/**
* 获取要删除的 RGB 元素
* 分别获取图片左上、中上、右上、右中、右下、下中、左下、左中、8个像素点rgb的16进制值
*
* @param image 图片流
* @return String数组 包含 各个位置的rgb数值
*/
private static String[] getRemoveRgb(final BufferedImage image) {
// 获取图片流的宽和高
final int width = image.getWidth() - 1;
final int height = image.getHeight() - 1;
// 左上
final int leftUpPixel = image.getRGB(1, 1);
final String leftUp = ColorUtil.toHex((leftUpPixel & 0xff0000) >> 16, (leftUpPixel & 0xff00) >> 8, (leftUpPixel & 0xff));
// 上中
final int upMiddlePixel = image.getRGB(width / 2, 1);
final String upMiddle = ColorUtil.toHex((upMiddlePixel & 0xff0000) >> 16, (upMiddlePixel & 0xff00) >> 8, (upMiddlePixel & 0xff));
// 右上
final int rightUpPixel = image.getRGB(width, 1);
final String rightUp = ColorUtil.toHex((rightUpPixel & 0xff0000) >> 16, (rightUpPixel & 0xff00) >> 8, (rightUpPixel & 0xff));
// 右中
final int rightMiddlePixel = image.getRGB(width, height / 2);
final String rightMiddle = ColorUtil.toHex((rightMiddlePixel & 0xff0000) >> 16, (rightMiddlePixel & 0xff00) >> 8, (rightMiddlePixel & 0xff));
// 右下
final int lowerRightPixel = image.getRGB(width, height);
final String lowerRight = ColorUtil.toHex((lowerRightPixel & 0xff0000) >> 16, (lowerRightPixel & 0xff00) >> 8, (lowerRightPixel & 0xff));
// 下中
final int lowerMiddlePixel = image.getRGB(width / 2, height);
final String lowerMiddle = ColorUtil.toHex((lowerMiddlePixel & 0xff0000) >> 16, (lowerMiddlePixel & 0xff00) >> 8, (lowerMiddlePixel & 0xff));
// 左下
final int leftLowerPixel = image.getRGB(1, height);
final String leftLower = ColorUtil.toHex((leftLowerPixel & 0xff0000) >> 16, (leftLowerPixel & 0xff00) >> 8, (leftLowerPixel & 0xff));
// 左中
final int leftMiddlePixel = image.getRGB(1, height / 2);
final String leftMiddle = ColorUtil.toHex((leftMiddlePixel & 0xff0000) >> 16, (leftMiddlePixel & 0xff00) >> 8, (leftMiddlePixel & 0xff));
// 需要删除的RGB元素
return new String[]{leftUp, upMiddle, rightUp, rightMiddle, lowerRight, lowerMiddle, leftLower, leftMiddle};
}
/**
* 十六进制颜色码转RGB颜色值
*
* @param hex 十六进制颜色码
* @return 返回 RGB颜色值
*/
public static Color hexToRgb(final String hex) {
return new Color(Integer.parseInt(hex.substring(1), 16));
}
/**
* 判断颜色是否在容差范围内
* 对比两个颜色的相似度，判断这个相似度是否小于 tolerance 容差值
*
* @param color1 颜色1
* @param color2 颜色2
* @param tolerance 容差值
* @return 返回true:两个颜色在容差值之内 false: 不在
*/
public static boolean areColorsWithinTolerance(final Color color1, final Color color2, final int tolerance) {
return areColorsWithinTolerance(color1, color2, new Color(tolerance, tolerance, tolerance));
}
/**
* 判断颜色是否在容差范围内
* 对比两个颜色的相似度，判断这个相似度是否小于 tolerance 容差值
*
* @param color1 颜色1
* @param color2 颜色2
* @param tolerance 容差色值
* @return 返回true:两个颜色在容差值之内 false: 不在
*/
public static boolean areColorsWithinTolerance(final Color color1, final Color color2, final Color tolerance) {
return (color1.getRed() - color2.getRed() < tolerance.getRed() && color1
.getRed() - color2.getRed() > -tolerance.getRed())
&& (color1.getBlue() - color2.getBlue() < tolerance
.getBlue() && color1.getBlue() - color2.getBlue() > -tolerance
.getBlue())
&& (color1.getGreen() - color2.getGreen() < tolerance
.getGreen() && color1.getGreen()
- color2.getGreen() > -tolerance.getGreen());
}
/**
* 获取图片大概的主题色
* 循环所有的像素点,取出出现次数最多的一个像素点的RGB值
*
* @param input 图片文件路径
* @return 返回一个图片的大概的色值 一个16进制的颜色码
*/
public static String getMainColor(final String input) {
return getMainColor(new File(input));
}
/**
* 获取图片大概的主题色
* 循环所有的像素点,取出出现次数最多的一个像素点的RGB值
*
* @param input 图片文件
* @return 返回一个图片的大概的色值 一个16进制的颜色码
*/
public static String getMainColor(final File input) {
try {
return getMainColor(ImageIO.read(input));
} catch (final IOException e) {
throw new IORuntimeException(e);
}
}
/**
* 获取图片大概的主题色
* 循环所有的像素点,取出出现次数最多的一个像素点的RGB值
*
* @param bufferedImage 图片流
* @return 返回一个图片的大概的色值 一个16进制的颜色码
*/
public static String getMainColor(final BufferedImage bufferedImage) {
if (bufferedImage == null) {
throw new IllegalArgumentException("图片流是空的");
}
// 存储图片的所有RGB元素
final List list = new ArrayList<>();
for (int y = bufferedImage.getMinY(); y < bufferedImage.getHeight(); y++) {
for (int x = bufferedImage.getMinX(); x < bufferedImage.getWidth(); x++) {
final int pixel = bufferedImage.getRGB(x, y);
list.add(((pixel & 0xff0000) >> 16) + "-" + ((pixel & 0xff00) >> 8) + "-" + (pixel & 0xff));
}
}
final Map map = new HashMap<>(list.size(), 1);
for (final String string : list) {
Integer integer = map.get(string);
if (integer == null) {
integer = 1;
} else {
integer++;
}
map.put(string, integer);
}
String max = StrUtil.EMPTY;
long num = 0;
for (final Map.Entry entry : map.entrySet()) {
final String key = entry.getKey();
final Integer temp = entry.getValue();
if (StrUtil.isBlank(max) || temp > num) {
max = key;
num = temp;
}
}
final String[] strings = max.split("-");
// rgb 的数量只有3个
final int rgbLength = 3;
if (strings.length == rgbLength) {
return ColorUtil.toHex(Integer.parseInt(strings[0]), Integer.parseInt(strings[1]),
Integer.parseInt(strings[2]));
}
return StrUtil.EMPTY;
}
// -------------------------------------------------------------------------- private
/**
* 文件类型验证
* 根据给定文件类型数据，验证给定文件类型.
*
* @param input 需要进行验证的文件
* @param imagesType 文件包含的类型数组
*/
private static void fileTypeValidation(final File input, final String[] imagesType) {
Assert.isTrue(input.exists(), "File {} not exist!", input);
// 获取图片类型
final String type = FileTypeUtil.getType(input);
// 类型对比
if (!ArrayUtil.contains(imagesType, type)) {
throw new IllegalArgumentException(StrUtil.format("Format {} of File not supported!", type));
}
}
}
