发布于 2017-07-17 08:58:03 | 44 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Ruby教程,程序狗速度看过来!

Ruby编程语言

Ruby,一种为简单快捷的面向对象编程(面向对象程序设计)而创的脚本语言,在20世纪90年代由日本人松本行弘开发,遵守GPL协议和Ruby License。它的灵感与特性来自于 Perl、Smalltalk、Eiffel、Ada以及 Lisp 语言。


本文给大家分享的是使用ruby实现的几种图片滤镜的算法,包括灰度、二值、底片、浮雕。非常的简单实用,有需要的小伙伴可以参考下

原图


一、灰度算法

彩色照片每一个像素的颜色值由红、绿、蓝三种值混合而成,红绿蓝的取值分别由很多种,于是像素的颜色值也可以有很多种颜色值,这就是彩色图片的原理,而灰度照片则只有256种颜色,一般的处理方法是将图片颜色值的RGB三个通道值设为一样,这样图片的显示效果就会是灰色。

灰度处理一般有三种算法:

  1. 最大值法:即新的颜色值R=G=B=Max(R,G,B),这种方法处理后的图片看起来亮度值偏高。
  2. 平均值法:即新的颜色值R=G=B=(R+G+B)/3,这样处理的图片十分柔和
  3. 加权平均值法:即新的颜色值R=G=B=(R * Wr+G*Wg+B*Wb),一般由于人眼对不同颜色的敏感度不一样,所以三种颜色值的权重不一样,一般来说绿色最高,红色其次,蓝色最低,最合理的取值分别为Wr = 30%,Wg = 59%,Wb = 11%

下面是加权平均值法的Ruby实现:


 #灰度化图片
 #取RGB三色平均值
 def self.grey(bmp)
  for i in 0 .. bmp.height - 1
   for j in 0 .. bmp.width - 1
    rgb = bmp.getRGB(i, j)
    grey = rgb.r.to_f * 0.3+rgb.g.to_f *0.59 +rgb.b.to_f * 0.11.to_i
    bmp.setRGB(i, j, RGB.new(grey, grey, grey))
   end
  end
 end

灰度效果:


二、二值化

图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体,其灰度值为255表示,否则这些像素点被排除在物体区域以外,灰度值为0,表示背景或者例外的物体区域。

图像二值化常常用于破解验证码等图片识别应用上


#二值化图片
 #小于一定阈值设为0 0 0,大于设置为255 255 255
 def self.binarization(bmp)
  imageGreyLevel = bmp.getGreyLevel
  for i in 0 .. bmp.height - 1
   for j in 0 .. bmp.width - 1
    rgb = bmp.getRGB(i, j)
    if rgb.getGreyLevel<imageGreyLevel
     bmp.setRGB(i, j, RGB.new(0, 0, 0))
    else
     bmp.setRGB(i, j, RGB.new(255, 255, 255))
    end
   end
  end
 end

二值化效果


 三、底片

底片效果的实现很简单,就是将RGB的每一个通道值取反,就是用255去减


#底片化图片
 #RGB取反色255-
 def self.contraryColor(bmp)
  for i in 0 .. bmp.height - 1
   for j in 0 .. bmp.width - 1
    rgb = bmp.getRGB(i, j)
    bmp.setRGB(i, j, rgb.getContrary)
   end
  end
 end

底片效果


四、浮雕效果

浮雕的算法相对复杂一些,用当前点的RGB值减去相邻点的RGB值并加上128作为新的RGB值。由于图片中相邻点的颜色值是比较接近的,因此这样的算法处理之后,只有颜色的边沿区域,也就是相邻颜色差异较大的部分的结果才会比较明显,而其他平滑区域则值都接近128左右,也就是灰色,这样
就具有了浮雕效果。

在实际的效果中,这样处理后,有些区域可能还是会有”彩色”的一些点或者条状痕迹,所以最好再对新的RGB值做一个灰度处理。


#浮雕效果
 #浮雕的算法相对复杂一些,用当前点的RGB值减去相邻点的RGB值并加上128作为新的RGB值。由于图片中相邻点的颜色值是比较接近的,
 #因此这样的算法 处理之后,只有颜色的边沿区域,也就是相邻颜色差异较大的部分的结果才会比较明显,而其他平滑区域则值都接近128左右,
 #也就是灰色,这样就具有了浮雕效果。
 #在实际的效果中,这样处理后,有些区域可能还是会有”彩色”的一些点或者条状痕迹,所以最好再对新的RGB值做一个灰度处理。
 def self.emboss(bmp)
  preRGB=RGB.new(128, 128, 128)
  for i in 0 .. bmp.height - 1
   for j in 0 .. bmp.width - 1
    currentRGB=bmp.getRGB(i, j)
    r=(currentRGB.r-preRGB.r)*1+128
    g=(currentRGB.g - preRGB.g)*1+128
    b=(currentRGB.b-preRGB.b)*1+128
    bmp.setRGB(i, j, RGB.new(r,g,b).getGreyRGB)
    preRGB = currentRGB
   end
  end
 end

浮雕效果


项目主页

geekeren/RubyImageProcess



相关阅读 :
Ruby实现的图片滤镜算法代码
Ruby实现的矩阵连乘算法
Ruby实现的各种排序算法
Ruby实现的合并排序算法
Ruby实现的最长公共子序列算法
Ruby实现的最优二叉查找树算法
Ruby实现的3种快速排序算法
ruby实现的文件自删除代码分享
ruby实现的插入排序和冒泡排序算法
Ruby实现二分搜索(二分查找)算法的简单示例
ruby实现网页图片抓取
Ruby实现的最短编辑距离计算方法
最新网友评论  共有(0)条评论 发布评论 返回顶部
月排行榜

Copyright © 2007-2017 PHPERZ.COM All Rights Reserved   冀ICP备14009818号  版权声明  服务