指纹识别-图像二值化

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/**
 *
 * @author charles
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import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filename = "C:\Users\USER\Pictures\1.png";
        File file = new File(filename);
        BufferedImage bi = ImageIO.read(file);
        // 获取当前图片的高,宽,ARGB
        int h = bi.getHeight();
        int w = bi.getWidth();
        int rgb = bi.getRGB(0, 0);
        int arr[][] = new int[w][h];

        // 获取图片每一像素点的灰度值
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                // getRGB()返回默认的RGB颜色模型(十进制)
                arr[i][j] = getImageRgb(bi.getRGB(i, j));//该点的灰度值 BufferedImage里的getRGB得到的是一个ARGB，A代表透明，R代表红色，G代表绿色，B代表蓝色。
            }

        }

        BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);//  构造一个类型为预定义图像类型之一的 BufferedImage，TYPE_BYTE_BINARY（表示一个不透明的以字节打包的 1、2 或 4 位图像。）
        int FZ = 100;//2、定义一个阀值0-255。
        for (int i = 0; i < w; i++) {
            for (int j = 0; j < h; j++) {
                if (getGray(arr, i, j, w, h) > FZ) {
                    int black = new Color(255, 255, 255).getRGB();
                    bufferedImage.setRGB(i, j, black);
                } else {
                    int white = new Color(0, 0, 0).getRGB();
                    bufferedImage.setRGB(i, j, white);
                }
            }

        }
        ImageIO.write(bufferedImage, "png", new File("D:" + File.separator + "new123.png"));
    }

    private static int getImageRgb(int i) {
        String argb = Integer.toHexString(i);// 将十进制的颜色值转为十六进制
        // argb分别代表透明,红,绿,蓝 分别占16进制2位
        int r = Integer.parseInt(argb.substring(2, 4), 16);//后面参数为使用进制
        int g = Integer.parseInt(argb.substring(4, 6), 16);
        int b = Integer.parseInt(argb.substring(6, 8), 16);
        int result = (int) ((r + g + b) / 3);
        return result;
    }

    //自己加周围8个灰度值再除以9，算出其相对灰度值 
    public static int getGray(int gray[][], int x, int y, int w, int h) {
        int rs = gray[x][y]
                + (x == 0 ? 255 : gray[x - 1][y])//左边
                + (x == 0 || y == 0 ? 255 : gray[x - 1][y - 1])//upper left
                + (x == 0 || y == h - 1 ? 255 : gray[x - 1][y + 1])//low left
                + (y == 0 ? 255 : gray[x][y - 1])//middle upper
                + (y == h - 1 ? 255 : gray[x][y + 1])//middle lower
                + (x == w - 1 ? 255 : gray[x + 1][y])//righte
                + (x == w - 1 || y == 0 ? 255 : gray[x + 1][y - 1])
                + (x == w - 1 || y == h - 1 ? 255 : gray[x + 1][y + 1]);
        return rs / 9;
    }
}