两种思路,第一种思路是通过对Bitmap进行操作,将Bitmap的像素值get到一个int[]数组里,因为在android里Bitmap通常是ARGB8888格式,所以最高位就是A通道的值,对齐进行改变后再新建一个Bitmap即可.第二种思路是通过设置canvas的paint的透明度,然后通过canvas.drawBitmap()来改变View的透明度.具体代码如下: 第一种思路: public static Bitmap getTransparentBitmap(Bitmap sourceIm

Android Bitmap 载入与像素操作 一:载入与像素读写 在Android SDK中,图像的像素读写能够通过getPixel与setPixel两个Bitmap的API实现. Bitmap API读取像素的代码例如以下: int pixel = bitmap.getPixel(col, row);// ARGB int red = Color.red(pixel); // same as (pixel >> 16) &0xff int green = Color.green(pi

一.涉及到的jni编程知识 Java基本类型的数组,在JNI中都是jArray的类型格式.具体类型如下: typedef jarray jbooleanArray; typedef jarray jbyteArray; typedef jarray jcharArray; typedef jarray jshortArray; typedef jarray jintArray; typedef jarray jlongArray; typedef jarray jfloatArray; type

一.View转换为Bitmap         在Android中所有的控件都是View的直接子类或者间接子类,通过它们可以组成丰富的UI界面.在窗口显示的时候Android会把这些控件都加载到内存中,形成一个以ViewRoot为根节点的控件树,然后由根节点开始逐级把控件绘制到屏幕上. 可以通过调用控件的setDrawingCacheEnabled(true)方法,开启绘图缓存功能,在绘制View的时候把图像缓存起来,然后通过getDrawingCache()方法获取这个缓存的Bitmap.需要

本文主要对彩色图片灰度化的方法及其实现过程进行总结,最终给出Emgu CV实现的代码. 一.灰度化原理及数学实现(转载自——<图像灰度化方法总结及其VC实现> 该篇文章使用opencv实现,后面附有代码,可以好好学习一下,比我写的好\(^o^)/~) 图像处理时,通常第一个步骤就是对采集到的彩色图像进行灰度化,这是因为黑白照片数据量小,相比彩照更易实现实时算法,另一方面黑白照片是由未处理的光线所形成的照片,因此从图像处理学角度来看,这种未经特殊滤光处理的图片所涵盖的信息更有价值. 目前,在图像

灰度化一幅图像就是将图像的色彩信息全部丢掉,将24位的位图信息,用8位来表示,灰度图共有256级灰度等级,也就是将24位位图的一点如(255,255,255)转换成255,所以R,G,B三个值所乘的系数和为1用伪语句可以表示如下 public bitmap GrayScal(bitmap orgbmp){    建立一个与原图片等大的8位的图片    取出原图像中的每一个点    新图像的点=原图像点的红色量*系数1+绿色量*系数2+黄色量*系统3    返回新图像} Code/// <summ

图像灰度化:将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色有R.G.B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围.而灰度图像是R.G.B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些.灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征.图像的灰度

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

在.net中,如何简单快捷地实现Photoshop滤镜组中的灰度化呢?答案是调用SharpImage!专业图像特效滤镜和合成类库.下面开始演示关键代码,您也可以在文末下载全部源码: 设置授权 第一步:在引用了SharpImage.dll之后,调用SharpImage方法之前,一定要先通过下面代码来设置授权信息,如果是试用版,直接输入Test即可. KeyMgr.SetKey("Test"); 初始化一个ImageEngine 从之前的一篇博文中,我们介绍了一张图看懂SharpImage

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰

内容概述 本文内容来自开发文档"Traning > Displaying Bitmaps Efficiently",包括大尺寸Bitmap的高效加载,图片的异步加载和数据缓存. Bitmap的处理和加载非常重要,这关系到app的流畅运行和内存占用,如果方法不当,很容易导致界面卡顿和OOM.其中的原因大致有: android系统对进程的内存分配限制,移动设备的配置较低. Bitmap会消耗很大内存.比如相机拍下的 2592x1936 像素的照片,以ARGB_8888 格式一次加载到

前言: 前面分析了APP的现状以及业务组件化的一些探讨(Android业务组件化之现状分析与探讨),以及通信的桥梁Scheme的使用(Android业务组件化之URL Scheme使用),今天重点来聊下子模块SubModule的拆分以及它们之间的路由Router实现.本篇涉及的相关知识比较多,阅读本篇之间需要大致了解一下Java的注解(Java学习之注解Annotation实现原理).Java的动态代理机制(Java设计模式之代理模式(Proxy))等.业务组件化是一个循序渐进的过程,一开始很难

前言: 从个人经历来说的话,从事APP开发这么多年来,所接触的APP的体积变得越来越大,业务的也变得越来越复杂,总来来说只有一句话:这是一个APP臃肿的时代!所以为了告别APP臃肿的时代,让我们进入一个U盘时代,每个业务模块都是一个具备独立运行的U盘,插在哪里都可以完美运行,这就是推进业务组件化的初衷也是一个美好的愿景. 业务组件化相关文章地址: Android业务组件化之现状分析与探讨 Android业务组件化之URL Scheme使用 Android业务组件化之子模块SubModule的拆分

前言: 最近公司业务发展迅速,单一的项目工程不再适合公司发展需要,所以开始推进公司APP业务组件化,很荣幸自己能够牵头做这件事,经过研究实现组件化的通信方案通过URL Scheme,所以想着现在还是在预研阶段,很有必要先了解一下URL Scheme,看看是如何使用的?其实在之前做Hybrid混合编程的时候就接触过URL Scheme,总来的来说还不算陌生,今天就来回顾总结一下.业务组件化相关博客地址(Android业务组件化之现状分析与探讨) 业务组件化相关文章地址: Android业务组件化之

Gradle 实现 Android 多渠道定制化打包 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近在项目中遇到需要实现 Apk 多渠道.定制化打包, Google .百度查找了一些资料,成功实现了上述功能,在此记录以备不时之需,温故而知新,可以为师矣~ 需求可以总结如下:  如何实现多个 Apk 安装在同一设备 在之前的印象中,同一个应用在同一设备上只能安装一个,除非手动修改 AndroidManifest.xml 文件中的包名( package ),但这么做的后果就是新的应用真

Android Bitmap 和 ByteArray的互相转换 移动平台图像处理,需要将图像传给native处理,如何传递?将bitmap转换成一个 byte[] 方便传递也方便cpp代码直接处理图像内容. Bitmap -> byte[] 创建一个ByteBuffer用于接收数据.首先需要爲buffer开辟内存空间,内存空间的大小就是图片的大小.将bitmap的数据写入buffer,然后调用buffer的 array() 方法得到array. int bytes = bmp.getByteCo

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论 详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非

/*在研究Java实现将一张图片转成字符画的时候,发现将图像转化字符串是根据照片的灰度采用不同的字符画出来,形成一个灰度表.于是就研究了下关于灰度值这个东西,于是跳了一个大坑...因为鄙人用的ubuntu,所以我的代码路径会有所不同.直接贴出原博文代码.故事的开始是这样的...*/ 1.关于Java实现将一张图片转成字符画(原文地址:http://blog.csdn.net/zhouli_05/article/details/7913263) 怎么样用Java实现将一张图片转成字符画?? 输入:

Atitit 图像处理 灰度图片 灰度化的原理与实现 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1].     在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255[2].这样就得到一幅图片

Android Small插件化框架源码分析 目录 概述 Small如何使用 插件加载流程 待改进的地方 一.概述 Small是一个写得非常简洁的插件化框架,工程源码位置:https://github.com/wequick/Small 插件化的方案,说到底要解决的核心问题只有三个: 1.1 插件类的加载 这个问题的解决和其它插件化框架的解决方法差不多.Android的类是由DexClassLoader加载的,通过反射可以将插件包动态加载进去.Small的gradle插件生成的是.so包,在初始

转载:http://www.chinasb.org/archives/2013/01/5053.shtml 1: package org.chinasb.client; 2: 3: import java.awt.Color; 4: import java.awt.image.BufferedImage; 5: import java.io.File; 6: import java.io.IOException; 7: 8: import javax.imageio.ImageIO; 9: 10