web-dev-qa-db-ja.com

BufferedImageアルファマスクをJava

Pngからロードした2つのBufferedImagesがあります。 1つ目は画像を含み、2つ目は画像のアルファマスクを含みます。

アルファマスクを適用して、2つから組み合わせた画像を作成したいと思います。私のグーグルフーは私に失敗します。

私は画像をロード/保存する方法を知っています。2つのBufferedImagesから正しいアルファチャネルを持つ1つのBufferedImageに移動するビットが必要です。

javagraphicsalphacompositing
21
Zarkonnen

一度に複数のピクセルでRGBデータをフェッチすることでソリューションを改善できます（ http://Java.Sun.com/javase/6/docs/api/Java/awt/image/BufferedImage.htmlを参照） ）、および内部ループのすべての反復で3つのColorオブジェクトを作成しないことによって。

final int width = image.getWidth();
int[] imgData = new int[width];
int[] maskData = new int[width];

for (int y = 0; y < image.getHeight(); y++) {
    // fetch a line of data from each image
    image.getRGB(0, y, width, 1, imgData, 0, 1);
    mask.getRGB(0, y, width, 1, maskData, 0, 1);
    // apply the mask
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        int color = imgData[x] & 0x00FFFFFF; // mask away any alpha present
        int maskColor = (maskData[x] & 0x00FF0000) << 8; // shift red into alpha bits
        color |= maskColor;
        imgData[x] = color;
    }
    // replace the data
    image.setRGB(0, y, width, 1, imgData, 0, 1);
}
11
Michael Myers

私はこの答えには遅すぎますが、とにかく誰かのために役立つかもしれません。これは、MichaelMyersの方法のより単純で効率的なバージョンです。

public void applyGrayscaleMaskToAlpha(BufferedImage image, BufferedImage mask)
{
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();

    int[] imagePixels = image.getRGB(0, 0, width, height, null, 0, width);
    int[] maskPixels = mask.getRGB(0, 0, width, height, null, 0, width);

    for (int i = 0; i < imagePixels.length; i++)
    {
        int color = imagePixels[i] & 0x00ffffff; // Mask preexisting alpha
        int alpha = maskPixels[i] << 24; // Shift blue to alpha
        imagePixels[i] = color | alpha;
    }

    image.setRGB(0, 0, width, height, imagePixels, 0, width);
}

最初にすべてのピクセルを配列に読み込むため、必要なforループは1つだけです。また、最初に赤のバイトをマスクしてからシフトするのではなく、青のバイトを（マスクカラーの）アルファに直接シフトします。

他の方法と同様に、両方の画像のサイズが同じであると想定しています。

23
Meyer

私は最近、このようなもので少し遊んで、画像を別の画像の上に表示し、画像をグレーにフェードさせました。
また、透明度のあるマスクで画像をマスクします（このメッセージの以前のバージョンです！）。

私は自分の小さなテストプログラムを取り、それを少し調整して希望の結果を得ました。

関連するビットは次のとおりです。

TestMask() throws IOException
{
    m_images = new BufferedImage[3];
    m_images[0] = ImageIO.read(new File("E:/Documents/images/map.png"));
    m_images[1] = ImageIO.read(new File("E:/Documents/images/mapMask3.png"));
    Image transpImg = TransformGrayToTransparency(m_images[1]);
    m_images[2] = ApplyTransparency(m_images[0], transpImg);
}

private Image TransformGrayToTransparency(BufferedImage image)
{
    ImageFilter filter = new RGBImageFilter()
    {
        public final int filterRGB(int x, int y, int rgb)
        {
            return (rgb << 8) & 0xFF000000;
        }
    };

    ImageProducer ip = new FilteredImageSource(image.getSource(), filter);
    return Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(ip);
}

private BufferedImage ApplyTransparency(BufferedImage image, Image mask)
{
    BufferedImage dest = new BufferedImage(
            image.getWidth(), image.getHeight(),
            BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);
    Graphics2D g2 = dest.createGraphics();
    g2.drawImage(image, 0, 0, null);
    AlphaComposite ac = AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.DST_IN, 1.0F);
    g2.setComposite(ac);
    g2.drawImage(mask, 0, 0, null);
    g2.dispose();
    return dest;
}

残りは、小さなスイングパネルに画像を表示するだけです。
マスク画像はグレーレベルであり、黒は完全に透明になり、白は完全に不透明になることに注意してください。

あなたはあなたの問題を解決しましたが、私はそれについての私の見解を共有することができました。標準クラスを使用して画像を処理/フィルタリングする、もう少しJava風のメソッドを使用します。
実際、私の方法はもう少しメモリを使用し（追加の画像を作成）、高速かどうかはわかりません（それぞれのパフォーマンスを測定することは興味深いかもしれません）が、少し抽象的です。
少なくとも、あなたには選択肢があります！ :-)

12
PhiLho

元の画像でアルファを使用している人向け。

このコードはKoltinで作成しました。ここで重要なのは、元の画像にアルファがある場合は、これらのチャネルを乗算する必要があるということです。

Koltinバージョン：

    val width = this.width
    val imgData = IntArray(width)
    val maskData = IntArray(width)

    for(y in 0..(this.height - 1)) {

      this.getRGB(0, y, width, 1, imgData, 0, 1)
      mask.getRGB(0, y, width, 1, maskData, 0, 1)

      for (x in 0..(this.width - 1)) {

        val maskAlpha = (maskData[x] and 0x000000FF)/ 255f
        val imageAlpha = ((imgData[x] shr 24) and 0x000000FF) / 255f
        val rgb = imgData[x] and 0x00FFFFFF
        val alpha = ((maskAlpha * imageAlpha) * 255).toInt() shl 24
        imgData[x] = rgb or alpha
      }
      this.setRGB(0, y, width, 1, imgData, 0, 1)
    }

Javaバージョン（Kotlinから翻訳されたばかり）

    int width = image.getWidth();
    int[] imgData = new int[width];
    int[] maskData = new int[width];

    for (int y = 0; y < image.getHeight(); y ++) {

        image.getRGB(0, y, width, 1, imgData, 0, 1);
        mask.getRGB(0, y, width, 1, maskData, 0, 1);

        for (int x = 0; x < image.getWidth(); x ++) {

            //Normalize (0 - 1)
            float maskAlpha = (maskData[x] & 0x000000FF)/ 255f;
            float imageAlpha = ((imgData[x] >> 24) & 0x000000FF) / 255f;

            //Image without alpha channel
            int rgb = imgData[x] & 0x00FFFFFF;

            //Multiplied alpha
            int alpha = ((int) ((maskAlpha * imageAlpha) * 255)) << 24;

            //Add alpha to image
            imgData[x] = rgb | alpha;
        }
        image.setRGB(0, y, width, 1, imgData, 0, 1);
    }
1
Thiago Medeiros dos Santos

実際、私はそれを理解しました。これはおそらくfastの方法ではありませんが、機能します。

for (int y = 0; y < image.getHeight(); y++) {
    for (int x = 0; x < image.getWidth(); x++) {
        Color c = new Color(image.getRGB(x, y));
        Color maskC = new Color(mask.getRGB(x, y));
        Color maskedColor = new Color(c.getRed(), c.getGreen(), c.getBlue(),
            maskC.getRed());
        resultImg.setRGB(x, y, maskedColor.getRGB());
    }
}
0
Zarkonnen