原圖

一、灰度算法

彩色照片每一個(gè)像素的顏色值由紅、綠、藍(lán)三種值混合而成，紅綠藍(lán)的取值分別由很多種，于是像素的顏色值也可以有很多種顏色值，這就是彩色圖片的原理，而灰度照片則只有256種顏色，一般的處理方法是將圖片顏色值的RGB三個(gè)通道值設(shè)為一樣，這樣圖片的顯示效果就會(huì)是灰色。

灰度處理一般有三種算法：

1. 最大值法：即新的顏色值R＝G＝B＝Max(R，G，B)，這種方法處理后的圖片看起來亮度值偏高。
2. 平均值法：即新的顏色值R＝G＝B＝(R＋G＋B)／3，這樣處理的圖片十分柔和
3. 加權(quán)平均值法：即新的顏色值R＝G＝B＝(R ＊ Wr＋G＊Wg＋B＊Wb)，一般由于人眼對(duì)不同顏色的敏感度不一樣，所以三種顏色值的權(quán)重不一樣，一般來說綠色最高，紅色其次，藍(lán)色最低，最合理的取值分別為Wr ＝ 30％，Wg ＝ 59％，Wb ＝ 11％

下面是加權(quán)平均值法的Ruby實(shí)現(xiàn)：

 #灰度化圖片
 #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

圖像二值化就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。所有灰度大于或等于閾值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。

圖像二值化常常用于破解驗(yàn)證碼等圖片識(shí)別應(yīng)用上

#二值化圖片
 #小于一定閾值設(shè)為0 0 0，大于設(shè)置為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

底片效果的實(shí)現(xiàn)很簡(jiǎn)單，就是將RGB的每一個(gè)通道值取反，就是用255去減

#底片化圖片
 #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

浮雕的算法相對(duì)復(fù)雜一些，用當(dāng)前點(diǎn)的RGB值減去相鄰點(diǎn)的RGB值并加上128作為新的RGB值。由于圖片中相鄰點(diǎn)的顏色值是比較接近的，因此這樣的算法處理之后，只有顏色的邊沿區(qū)域，也就是相鄰顏色差異較大的部分的結(jié)果才會(huì)比較明顯，而其他平滑區(qū)域則值都接近128左右，也就是灰色，這樣
就具有了浮雕效果。

在實(shí)際的效果中，這樣處理后，有些區(qū)域可能還是會(huì)有”彩色”的一些點(diǎn)或者條狀痕跡，所以最好再對(duì)新的RGB值做一個(gè)灰度處理。

#浮雕效果
 #浮雕的算法相對(duì)復(fù)雜一些，用當(dāng)前點(diǎn)的RGB值減去相鄰點(diǎn)的RGB值并加上128作為新的RGB值。由于圖片中相鄰點(diǎn)的顏色值是比較接近的，
 #因此這樣的算法 處理之后，只有顏色的邊沿區(qū)域，也就是相鄰顏色差異較大的部分的結(jié)果才會(huì)比較明顯，而其他平滑區(qū)域則值都接近128左右，
 #也就是灰色，這樣就具有了浮雕效果。
 #在實(shí)際的效果中，這樣處理后，有些區(qū)域可能還是會(huì)有”彩色”的一些點(diǎn)或者條狀痕跡，所以最好再對(duì)新的RGB值做一個(gè)灰度處理。
 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

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geekeren/RubyImageProcess

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