java抠图片文字或签名
运行原理
第一步 遍历像素点
BufferedImage image = ImageIO.read(new File(input));
// 图片透明度
int alpha = 0;
// 最小
int maxX = 0, maxY = 0;
// 最大
int minX = image.getWidth(), minY = image.getHeight();
for (int y = image.getMinY(); y < image.getHeight(); y++) {
// 内层遍历是X轴的像素
for (int x = image.getMinX(); x < image.getWidth(); x++) {
int rgb = image.getRGB(x, y);
// 对当前颜色判断是否在指定区间内
if (!colorInRange(rgb)) {
minX = minX > x ? x : minX;
minY = minY > y ? y : minY;
maxX = maxX < x ? x : maxX;
maxY = maxY < y ? y : maxY;
}
}
}第二步 判断像素是否是黑色或者指定颜色
// 判断是背景还是内容
public static boolean colorInRange(int color) {
// 获取color(RGB)中R位
int red = (color & 0xff0000) >> 16;
// 获取color(RGB)中G位
int green = (color & 0x00ff00) >> 8;
// 获取color(RGB)中B位
int blue = (color & 0x0000ff);
// 通过RGB三分量来判断当前颜色是否在指定的颜色区间内
if (red >= color_range && green >= color_range && blue >= color_range) {
return true;
}
return false;
}第三步 统计 选取图像的像素点最小坐标或最大坐标
minX = minX > x ? x : minX; minY = minY > y ? y : minY; maxX = maxX < x ? x : maxX; maxY = maxY < y ? y : maxY;
第四步 新建画布（长度和高度=最大像素点-最小像素点）
BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(maxX - minX, maxY - minY, BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);
第五步 画图
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for (int x = bufferedImage.getMinX(); x < bufferedImage.getWidth(); x++) {
// 内层遍历是X轴的像素
for (int y = bufferedImage.getMinX(); y < bufferedImage.getHeight(); y++) {
int rgb = image.getRGB(x + minX, y + minY);
if (!colorInRange(rgb)) {
// 设置为不透明
alpha = 255;
// #AARRGGBB 最前两位为透明度
rgb = (alpha << 24) | (0x000000);//黑色构图
bufferedImage.setRGB(x, y, rgb);
}
}
}
// 生成图片为PNG
ImageIO.write(bufferedImage, "png", new File(output));
// 输出图片坐标
System.out.println(minX + " " + minY + " " + maxX + " " + maxY);完整代码
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class Main {
//识别颜色度数
public static int color_range = 100;
public static void recognize(String input, String output) throws IOException {
BufferedImage image = ImageIO.read(new File(input));
// 图片透明度
int alpha = 0;
// 最小
int maxX = 0, maxY = 0;
// 最大
int minX = image.getWidth(), minY = image.getHeight();
for (int y = image.getMinY(); y < image.getHeight(); y++) {
// 内层遍历是X轴的像素
for (int x = image.getMinX(); x < image.getWidth(); x++) {
int rgb = image.getRGB(x, y);
// 对当前颜色判断是否在指定区间内
if (!colorInRange(rgb)) {
minX = minX > x ? x : minX;
minY = minY > y ? y : minY;
maxX = maxX < x ? x : maxX;
maxY = maxY < y ? y : maxY;
}
}
}
BufferedImage bufferedImage = new BufferedImage(maxX - minX, maxY - minY, BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR);
for (int x = bufferedImage.getMinX(); x < bufferedImage.getWidth(); x++) {
// 内层遍历是X轴的像素
for (int y = bufferedImage.getMinX(); y < bufferedImage.getHeight(); y++) {
int rgb = image.getRGB(x + minX, y + minY);
if (!colorInRange(rgb)) {
// 设置为不透明
alpha = 255;
// #AARRGGBB 最前两位为透明度
rgb = (alpha << 24) | (0x000000);//黑色构图
bufferedImage.setRGB(x, y, rgb);
}
}
}
// 生成图片为PNG
ImageIO.write(bufferedImage, "png", new File(output));
// 输出图片坐标
System.out.println(minX + " " + minY + " " + maxX + " " + maxY);
}
// 判断是背景还是内容
public static boolean colorInRange(int color) {
// 获取color(RGB)中R位
int red = (color & 0xff0000) >> 16;
// 获取color(RGB)中G位
int green = (color & 0x00ff00) >> 8;
// 获取color(RGB)中B位
int blue = (color & 0x0000ff);
// 通过RGB三分量来判断当前颜色是否在指定的颜色区间内
if (red >= color_range && green >= color_range && blue >= color_range) {
return true;
}
return false;
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
recognize("E:/tmp/demo1.jpg","E:/tmp/demo1_1.jpg");
}
} 
