Java实现抠图片文字或签名的完整代码

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

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");
   }
}

来源：https://blog.csdn.net/zhongjianboy/article/details/125423018