获取图片每个像素点的RGB并计算灰度值

主要通过获取本地的一张图片，分析图片每一像素点的RGB值，由此获得每一像素点的灰度值，并对这些灰度值进行熵的计算。

import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.Color;
import java.awt.event.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.JFileChooser;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JMenu;
import javax.swing.JMenuItem;
import javax.swing.JMenuBar;
import javax.swing.ImageIcon;
import javax.swing.JPanel;


public class ImageTest {
	public static void main(String args[]) {
		new MyFrame();
	}
}

class MyFrame extends JFrame{
	JPanel panel = null;
	JLabel label = null;
	
	JPanel panel2 = null;
	JLabel label2 = null;
	
	public MyFrame(){
		super("测试图片灰度值的熵值");
		this.setBounds(400,100, 400, 400);
		this.setBackground(Color.gray);
		
		this.addWindowListener(new WindowAdapter() {
			public void windowClosing(WindowEvent e) {
				setVisible(false);
				System.exit(0);
			}
		});
		
		JMenu fileMenu = new JMenu("选择图片");
		JMenuItem openItem = new JMenuItem("打开");
		openItem.addActionListener(new ActionListener() {
			public void actionPerformed(ActionEvent e) {
				openFile();
			}
		}) ;
		
		fileMenu.add(openItem);
		JMenuBar bar = new JMenuBar();
		bar.add(fileMenu);
		this.setJMenuBar(bar);
		
		this.panel = new JPanel();
		this.label = new JLabel();
		label.setText("请选择一张图片！");
		panel.add(label);
		
		this.panel2 = new JPanel();
		this.label2 = new JLabel();
		panel2.add(label2);
		
		this.add(panel, BorderLayout.CENTER);
		this.add(panel2, BorderLayout.SOUTH);
		
		this.setVisible(true);
		this.setResizable(true);
	}
	
	public void openFile() {
		JFileChooser  chooser = new JFileChooser();
		chooser.showOpenDialog(this);
		File f = chooser.getSelectedFile();
		//文件是否存在或者是否选择
		if(f == null) {
			return;
		}
		
		BufferedImage bi = null;
		try {
			bi = ImageIO.read(f);
			/*获取文件是否为图片，如果能够正常的获取到一张图片的宽高属性，
			那肯定这是一张图片，因为非图片文件我们是获取不到它的宽高属性的*/
			if(bi == null || bi.getHeight() <=0 || bi.getWidth() <=0){
				label.setText("您选择的不是一张图片，请从新选择！");
				return;
			} else {
				calculate(bi);
				String path = f.getPath();
				ImageIcon image = new ImageIcon(path);
				label.setIcon(image);			//设置JLabel的显示图片
				label.setText("");
				this.pack();
				validate();				//使有效
			}
		} catch (IOException e) {
//			e.printStackTrace();
			return;
		}
		
	}
	
	public void calculate(BufferedImage bi) {
		int sgray[] = new int[256];
		for(int i=0; i<256; i++) {
			sgray[i] = 0;
		}
		
		double sum = 0;
		
		int width = bi.getWidth();
		int height = bi.getHeight();
		
		for(int i=0; i> 16;
				int g = (rgb & 0xff00) >> 8;
				int b = (rgb & 0xff);
				int gray = (int)(r * 0.3 + g * 0.59 + b * 0.11);	//计算灰度值
				sgray[gray] ++;
			}
		}
		
		for(int i=0; i<256; i++) {
			if(sgray[i] != 0) {
				double p = sgray[i] * 1.0 / (width * height);	//每一灰度值出现的概率
				sum += p * (Math.log(1/p) / Math.log(2));		//熵
			}
		}

		String result = "该图片的灰度值的熵为：" + sum;
		label2.setText(result);				//设置JLabel的显示文字
		validate();
	}
}

 

java对RGB的值进行转换时有偏差，怎样才能减少或者消除这个偏差呢？求指教。。

 

前面所说的偏差，通过牛人的指教，已经得到改正。主要是将calculate()这个方法进行了更改。用Raster获取图片的像素。因为要看图像的类型，看看它是多少位的.如果是32位就要考虑aphal值通道,通过Raster对象来读取/写入像素，
它将自动帮你处理成为32位的.

下面附上更改部分的代码：

 

public void calculate(BufferedImage bi) {
		int sgray[] = new int[256];
		for(int i=0; i<256; i++) {
			sgray[i] = 0;
		}
		
		double sum = 0;
		
		int width = bi.getWidth();
		int height = bi.getHeight();
		
		Raster ra = bi.getData();	
		/*图像的类型，看看它是多少位的.如果是32位
		的要考虑aphal值通道,通过Raster对象来读取/写入像素，
		它自动帮你处理成为32位的. */
		
		/*Rectangle rect = ra.getBounds();
		int w = (int) rect.getWidth();
		int h = (int) rect.getHeight();*/
//System.out.println(width + ":" + height);
//System.out.println(w + ":" + h);
		
		int pixels[] = new int[width * height];
		pixels = ra.getPixels(0, 0, width, height, pixels); //获得图片每个点的像素
		
		for(int i=0; i> 16;
				int g = (rgb & 0xff00) >> 8;
				int b = (rgb & 0xff);
				int gray = (int)(r * 0.3 + g * 0.59 + b * 0.11);	//计算灰度值
				sgray[gray] ++;
			}
		}