在Java中，将彩色图像逐渐随机更改为灰度？

我做了一些研究并找到了一些线索，但我需要帮助确定将彩色图像转换为灰度的最佳方法。虽然有很多快速转换的例子，但我正在寻找一个渐进的和随机的转换。所以，我想显示一个图像，随着时间的推移，它会变成一个灰度图像，从图像表面的0-100%到随机像素

我不需要完整的代码，只需要一些方法，也许这会引导我走向正确的方向

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我的一个想法是将不同灰度的图像进行交换。这是我能做的最好的了吗？没有实时转换？

谢谢大家。这就是我所拥有的和它目前所做的

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.awt.image.BufferedImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.util.*;

public class Color2GrayscaleImage{
  public static void main(String args[])throws IOException{

    Scanner input= new Scanner(System.in);

    System.out.println("What percent of the image do you want grayscaled?");

    int percentCover=input.nextInt();
    double per=(percentCover/100);
    BufferedImage img = null;
    File f = null;

    try{
      f = new File("media/mini0n.jpg");
      img = ImageIO.read(f);
    }catch(IOException e){
      System.out.println(e);
    }

    //get image width and height
    int width = img.getWidth();
    int height = img.getHeight();

System.out.println(width+"x"+height+". "+width*height+ " total pixels.");

    //convert entire image to grayscale
    //for(int y = 0; y < height; y++){
      //for(int x = 0; x < width; x++){
        //int p = img.getRGB(x,y);
        int num;
        for (num=0; num<5; num++){
        //randomly select pixels to be converted to grayscale
      for(int heightY = 0; heightY < height*(1+per); heightY++){
      for(int widthX = 0; widthX < width*(1+per); widthX++){

    Random random=new Random();
    int x= random.nextInt((width));
      int y= random.nextInt((height));

        int p = img.getRGB(x,y);

        int a = (p>>24)&0xff;
        int r = (p>>16)&0xff;
        int g = (p>>8)&0xff;
        int b = p&0xff;

        //calculate average
        int avg = (r+g+b)/3;

        //replace RGB value with avg
        p = (a<<24) | (avg<<16) | (avg<<8) | avg;

        img.setRGB(x, y, p);

        }
   }
    //write image
    try{
      f = new File("media/altered/new_IMAGE"+num+".jpg");
      ImageIO.write(img, "jpg", f);
    }catch(IOException e){
      System.out.println(e);
    }}
   num++;
  }
}

导入java.io.File；
导入java.io.IOException；
导入java.awt.image.buffereImage；
导入javax.imageio.imageio；
导入java.util.*；
公共类Color2GrayscaleImage{
公共静态void main（字符串args[]）引发IOException{
扫描仪输入=新扫描仪（System.in）；
System.out.println（“您希望灰度化图像的百分比是多少？”）；
int percentCover=input.nextInt（）；
每增加一倍=（覆盖率/100%）；
BuffereImage img=null；
文件f=null；
试一试{
f=新文件（“media/mini0n.jpg”）；
img=图像读取（f）；
}捕获（IOE异常）{
系统输出打印ln（e）；
}
//获取图像宽度和高度
int width=img.getWidth（）；
int height=img.getHeight（）；
System.out.println（宽度+x+高度+宽度*高度+总像素）；
//将整个图像转换为灰度
//对于（int y=0；y24）&0xff；
int r=（p>>16）和0xff；
int g=（p>>8）和0xff；
intb=p&0xff；
//计算平均数
国际平均值=（r+g+b）/3；
//用平均值替换RGB值
p=（a据我所知，这个想法是逐渐的灰度化；即逐渐收敛到灰度图像。这可以通过收敛到它来实现；收敛问题

如果数量大于收敛值，则减少；如果数量较小，则增加

在第一个循环中，我们找到平均值（收敛值）

int[]avg=newint[pix.length]；
对于（i=0；i16，p2=（p&0x0000ff00）>>8，p3=p&0x000000ff；
平均值[i+j*wc]=（p1+p2+p3）/3；
}

在第二个循环中，我们执行收敛：

我们增加/减少三个颜色分量中的每一个，直到所有颜色分量都收敛：在这种情况下，您可以选择10的小步

如果该值在收敛的一个单位内（例如小于10），我们将该值设置为收敛值。如果所有像素都出现这种情况，我们将达到灰度

boolean f1=false, f2=false, f3=false;
while(true) {
    f1=false; f2=false; f3=false;
    for(i=0; i<wc; i++)
    for(j=0; j<hc; j++) {
      int p=bim.getRGB(i, j);
      int p1=(p&0x00ff0000)>>16, p2=(p&0x0000ff00)>>8, p3=p&0x000000ff;
      if(p1>avg[i+j*wc]+10) { p1-=10; if(p1<avg[i+j*wc]) p1=avg[i+j*wc]; f1=true; }
      else if(p1<avg[i+j*wc]-10) { p1+=10; if(p1>avg[i+j*wc]) p1=avg[i+j*wc]; f1=true; }
      if(p2>avg[i+j*wc]+10) { p2-=10; if(p2<avg[i+j*wc]) p2=avg[i+j*wc]; f2=true; }
      else if(p2<avg[i+j*wc]-10) { p2+=10; if(p2>avg[i+j*wc]) p2=avg[i+j*wc]; f2=true; }
      if(p3>avg[i+j*wc]+10) { p3-=10; if(p3<avg[i+j*wc]) p3=avg[i+j*wc]; f3=true; }
      else if(p3<avg[i+j*wc]-10) { p3+=10; if(p3>avg[i+j*wc]) p3=avg[i+j*wc]; f3=true; }
      bim.setRGB(i, j, 0xff000000|(p1<<16)|(p2<<8)|p3);
    }
    if(f1 || f2 || f3) ; else   {    System.err.println("no change"); break; }
}

boolean f1=false，f2=false，f3=false；
while（true）{
f1=假；f2=假；f3=假；
对于（i=0；i16，p2=（p&0x0000ff00）>>8，p3=p&0x000000ff；
如果（p1>avg[i+j*wc]+10{p1-=10；如果（p1avg[i+j*wc]+10{p2-=10；如果（p2avg[i+j*wc]+10）{p3-=10；如果（P3）你能说得更具体些吗？那么，你想知道如何选择一个以前没有选择过的随机像素，并将其更改为灰度？0%100%的所有像素都是按比例选择的？展示你的想法示例。使用gimp或photoshop等工具创建它们。感谢你的回答。因此，我希望图像逐渐改变from颜色从其表面的0%到100%的灰度，但选择随机像素（到灰度）每次从0到100%。希望这更清晰。我想不出任何解决方案不包括为每个像素保留进度值。抱歉，伙计们，这是图像。好的，图像显示了你想要的：这不是随机改变灰度像素-这是逐渐灰度化-这是如下效果visible@gpasch.好极了谢谢！这是我从你的帮助中得到的。我当然可以解决这个问题！@gpash。如果你没有看到我在下面对此的回应，我深表歉意，但谢谢你！这是我本不会考虑的事情，比我原来想的更适合我的需要。干杯！
boolean f1=false, f2=false, f3=false;
while(true) {
    f1=false; f2=false; f3=false;
    for(i=0; i<wc; i++)
    for(j=0; j<hc; j++) {
      int p=bim.getRGB(i, j);
      int p1=(p&0x00ff0000)>>16, p2=(p&0x0000ff00)>>8, p3=p&0x000000ff;
      if(p1>avg[i+j*wc]+10) { p1-=10; if(p1<avg[i+j*wc]) p1=avg[i+j*wc]; f1=true; }
      else if(p1<avg[i+j*wc]-10) { p1+=10; if(p1>avg[i+j*wc]) p1=avg[i+j*wc]; f1=true; }
      if(p2>avg[i+j*wc]+10) { p2-=10; if(p2<avg[i+j*wc]) p2=avg[i+j*wc]; f2=true; }
      else if(p2<avg[i+j*wc]-10) { p2+=10; if(p2>avg[i+j*wc]) p2=avg[i+j*wc]; f2=true; }
      if(p3>avg[i+j*wc]+10) { p3-=10; if(p3<avg[i+j*wc]) p3=avg[i+j*wc]; f3=true; }
      else if(p3<avg[i+j*wc]-10) { p3+=10; if(p3>avg[i+j*wc]) p3=avg[i+j*wc]; f3=true; }
      bim.setRGB(i, j, 0xff000000|(p1<<16)|(p2<<8)|p3);
    }
    if(f1 || f2 || f3) ; else   {    System.err.println("no change"); break; }
}