Java 如何计算图像中的矩形
我看到了下图。我想得到(x,y)和矩形的宽度和高度。 我在下面发布了我到目前为止所做的尝试,但没有给出好的结果。所以,如果有人知道,请告诉我一个好的算法来解决这个问题。提前谢谢Java 如何计算图像中的矩形,java,image,Java,Image,我看到了下图。我想得到(x,y)和矩形的宽度和高度。 我在下面发布了我到目前为止所做的尝试,但没有给出好的结果。所以,如果有人知道,请告诉我一个好的算法来解决这个问题。提前谢谢 public static List<Rectangle> targetLists(final BufferedImage image) { final List<List<Integer>> getPixels = getPixels(image);
public static List<Rectangle> targetLists(final BufferedImage image) {
final List<List<Integer>> getPixels = getPixels(image);
final List<Rectangle> rectangleList = new ArrayList<Rectangle>();
final List<Integer> setX = new ArrayList<Integer>(new HashSet<Integer>(
getPixels.get(0)));
final List<Integer> setY = new ArrayList<Integer>(new HashSet<Integer>(
getPixels.get(1)));
List<Integer> xPointsList;
List<Integer> yPointsList;
if (setX != null) {
xPointsList = getListOfExactXandYpoints(setX);
if (xPointsList != null) {
yPointsList = getListOfExactXandYpoints(setY);
if (xPointsList.size() >= yPointsList.size()) {
return getRectangleListInXmostPoint(xPointsList,
yPointsList, rectangleList);
} else {
return getRectangleListInYmostPoint(yPointsList,
xPointsList, rectangleList);
}
}
}
return null;
}
private static List<List<Integer>> getPixels(BufferedImage image) {
final List<List<Integer>> lists = new ArrayList<List<Integer>>();
final List<Integer> targetsListX = new ArrayList<Integer>();
final List<Integer> targetsListY = new ArrayList<Integer>();
for(int y=0; y<image.getHeight(); y++) {
for(int x=0; x<image.getWidth(); x++) {
if(Color.BLACK.getRGB() == image.getRGB(x, y)) {
targetsListX.add(x);
targetsListY.add(y);
}
}
}
lists.add(targetsListX);
lists.add(targetsListY);
return lists;
}
private static List<Rectangle> getRectangleListInYmostPoint(
final List<Integer> list1, final List<Integer> list2,
final List<Rectangle> rectangleList) {
int step = 0;
for (int i = 0; i < list1.size(); i += 2) {
rectangleList.add(new Rectangle(new Point(list2.get(step), list1
.get(i)), new Dimension(Math.abs(list2.get(step)
- list2.get(step + 1)) + 1, Math.abs(list1.get(i)
- list1.get(i + 1) + 1))));
if (!((step + 2) >= list2.size())) {
step += 2;
}
}
return rectangleList;
}
private static List<Rectangle> getRectangleListInXmostPoint(
final List<Integer> list1, final List<Integer> list2,
final List<Rectangle> rectangleList) {
int step = 0;
for (int i = 0; i < list1.size(); i += 2) {
rectangleList.add(new Rectangle(new Point(list1.get(i), list2
.get(step)), new Dimension(Math.abs(list1.get(i)
- list1.get(i + 1)) + 1, Math.abs(list2.get(step)
- list2.get(step + 1) + 1))));
if (!((step + 2) >= list2.size())) {
step += 2;
}
}
return rectangleList;
}
private static List<Integer> getListOfExactXandYpoints(
final List<Integer> set) {
final List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(set);
Collections.sort(list);
final ListIterator<Integer> iterator = list.listIterator();
final List<Integer> pointsSet = new ArrayList<Integer>();
int prev = 0;
while (iterator.hasNext()) {
final int i = iterator.next();
if (pointsSet.size() != 0) {
if (Math.abs(i - prev) > 15) {
pointsSet.add(prev);
pointsSet.add(i);
prev = i;
} else {
prev = i;
}
} else {
pointsSet.add(i);
prev = i;
}
}
if (pointsSet.size() != 0) {
if (pointsSet.size() % 2 == 0) {
pointsSet.remove(pointsSet.size() - 1);
}
pointsSet.add(list.get(list.size() - 1));
}
return pointsSet;
}
公共静态列表目标列表(最终BuffereImage图像){
最终列表getPixels=getPixels(图像);
最终列表矩形列表=新的ArrayList();
最终列表setX=新的ArrayList(新的HashSet(
getPixels.get(0));
最终列表setY=newarraylist(newhashset(
getPixels.get(1));
列表xPointsList;
列表点列表;
如果(setX!=null){
xPointsList=getListOfExactXandYpoints(setX);
如果(xPointsList!=null){
yPointsList=getListOfExactXandYpoints(setY);
如果(xPointsList.size()>=yPointsList.size()){
返回getRectangleListInXmostPoint(xPointsList,
点列表、矩形列表);
}否则{
返回getRectangleListInYmostPoint(yPointsList,
xPointsList、矩形列表);
}
}
}
返回null;
}
私有静态列表getPixels(BuffereImage图像){
最终列表列表=新的ArrayList();
最终列表targetsListX=新的ArrayList();
最终列表targetsListY=new ArrayList();
对于(int y=0;y=list2.size()){
步骤+=2;
}
}
返回矩形列表;
}
私有静态列表getListOfExactXandYpoints(
最终列表集){
最终列表=新的ArrayList(集合);
集合。排序(列表);
最终ListIterator迭代器=list.ListIterator();
最终列表点set=new ArrayList();
int prev=0;
while(iterator.hasNext()){
final int i=iterator.next();
如果(pointsSet.size()!=0){
如果(数学绝对值(i-上一个)>15){
点集添加(上一个);
点集。添加(i);
prev=i;
}否则{
prev=i;
}
}否则{
点集。添加(i);
prev=i;
}
}
如果(pointsSet.size()!=0){
if(pointsSet.size()%2==0){
pointsSet.remove(pointsSet.size()-1);
}
pointsSet.add(list.get(list.size()-1));
}
返回点集合;
}
假设您只处理均匀背景中颜色一致的矩形,那么以下方法应该有效:对于以下两个步骤,请将遇到的每个像素标记为“已访问”,这样您就不会看同一个像素两次。
p
(换句话说,直到找到一个矩形)我已经为此制作了一个java程序
因为JPEG是一种有损格式,所以我对黑色的RGB进行了30个单位的参考
我已编辑源以打印坐标。对于三角形ABCD,顶点A和C的坐标将在此处打印为
现在您知道了这两个坐标,您可以轻松地计算高度和宽度以及其他两个坐标
import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.util.*;
class GetPixelColor {
static List rectList=new ArrayList();
//int y, x, tofind, col;
/**
* @param args the command line arguments
* @throws IOException
*/
public static void main(String args[]) throws IOException {
int x1=0,x2=0,y1=0,y2=0;
try {
//read image file
File file1 = new File("pic.jpg");
BufferedImage image1 = ImageIO.read(file1);
for (int y = 0; y < image1.getHeight(); y++) {
for (int x = 0; x < image1.getWidth(); x++) {
int c = image1.getRGB(x,y);
Color color = new Color(c);
if(color.getRed()<30 &&color.getGreen()<30 &&color.getBlue()<30 && !contains(new Coordinate(x,y)))
{
x1=x;
y1=y;
for(int i=x;i< image1.getWidth(); i++)
{
c = image1.getRGB(i,y);
color = new Color(c);
if(!(color.getRed()<30 && color.getGreen()<30 && color.getBlue()<30) || i==image1.getWidth())
{
x2=i;
break;
}
}
for(int i=y;i<image1.getHeight();i++)
{
c = image1.getRGB(x,i);
color = new Color(c);
if(!(color.getRed()<30 &&color.getGreen()<30 &&color.getBlue()<30) || i==image1.getHeight())
{
y2=i;
break;
}
}
rectList.add(new Rectangle(new Coordinate(x1,y1),new Coordinate(x2,y2)));
}
}
}} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("No of rectangles = "+rectList.size()+"\n");
printRect();
}
static void printRect()
{
Rectangle r=null;
for(int i=0;i<rectList.size();i++)
{
r=(Rectangle)rectList.get(i);
System.out.println("("+r.a.x+","+r.a.y+") ("+r.b.x+","+r.b.y+")");
}
}
static boolean contains(Coordinate a)
{
Rectangle r=null;
for(int i=0;i<rectList.size();i++)
{
r=(Rectangle)rectList.get(i);
if(a.x>=r.a.x && a.x<=r.b.x && a.y>=r.a.y && a.y<=r.b.y)
return true;
}
return false;
}
}
class Rectangle
{
Coordinate a,b;
Rectangle(Coordinate a,Coordinate b)
{
this.a=a;
this.b=b;
}
}
class Coordinate
{
int x,y;
Coordinate(int x,int y)
{
this.x=x;
this.y=y;
}
}
导入java.awt.Color;
导入java.awt.image.buffereImage;
导入java.io.BufferedWriter;
导入java.io.File;
导入java.io.FileWriter;
导入java.io.IOException;
导入javax.imageio.imageio;
导入java.util.*;
类获取像素颜色{
静态列表rectList=newarraylist();
//int y,x,tofind,col;
/**
*@param指定命令行参数
*@抛出异常
*/
公共静态void main(字符串args[])引发IOException{
int-x1=0,x2=0,y1=0,y2=0;
试一试{
//读取图像文件
文件file1=新文件(“pic.jpg”);
BuffereImage image1=ImageIO.read(文件1);
对于(int y=0;y 如果(color.getRed(),也许一个好的起点是边缘检测算法?代码很长,放在这里只是把相关的代码放在这里,而不是完整的代码。或者至少是你尝试过的代码的一部分。还要解释为什么你得到的结果不好请定义“没有给出好的结果”.你的算法是什么样子的。高级伪代码和它不起作用的地方将帮助我们。在你的输入图像中除了黑色矩形之外还有什么其他东西吗?一旦你找到了一个矩形,你就不需要填充它。只需尽可能沿每个主方向填充。你是对的,我忘记了它对于某些r来说是严格意义上的矩形伊森。编辑以包含您的建议。