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android将彩图转为黑白_彩图转黑白的12种方法
2021-01-14 14:29:41前几天收拾书架,翻到了几年前上软件课的笔记,其中有一页潦草记了把彩图转成黑白的12种方法。没错,就是辣么多!一张彩图转为黑白很简单,为什么还要用这么多种方法因为不同的操作,转出来的图片区别是很大的,有的...前几天收拾书架,翻到了几年前上软件课的笔记,其中有一页潦草记了把彩图转成黑白的12种方法。没错,就是辣么多!
一张彩图转为黑白很简单,为什么还要用这么多种方法
因为不同的操作,转出来的图片区别是很大的,有的明暗趋同,有的反差太大。
其实写这篇文章有两个目的:
一是通过12种彩转黑的操作,对ps的各项工具有个更深的理解;
二是以防笔记破旧丢失,写成电子文档上传云端保险。
来呲购!
首先需要一张明暗对比拉得开的图,最好有多种颜色。在bing上检索“阳光”,选出下面这张图。
去色
图像—调整—去色
去色跟明度无关,跟饱和度有关。当不同的颜色处于同一饱和度的时候,它们去色后是一样的。不建议使用
灰度
图像—模式—灰度
和上张去色相比,色彩层次上明显拉得开了。灰度能在很大程度上保留细节。
但是图片模式为灰度后,就不能在图片上添加彩色了。
计算
图像—计算
通道灰+灰,模式用正常。得到一个灰色通道
在新的通道Alpha1中全选、复制之后,再新建一个图层中粘贴,就把通道拿到了图层中,得到黑白图。效果不错哦! 和灰度是一样的。
黑白
图像—调整—黑白
执行黑白命令后会出现一个框,有六种颜色,可以单独调节某一颜色的明度,更好的人为控制画面颜色明暗。
渐变映射
工具栏中的前景色设为黑,背景色设为白
图像—调整—渐变映射
画面对比强烈,但是会损失中间层次的过渡。如果彩图中没有纯黑或纯白的地方,渐变映射把图中相对最暗处替换为纯黑,相对最亮处替换为纯白。
知道渐变映射的原理后,我们可以把前景色、背景色换成其他颜色试试。
色相饱和度
图像—调整—色相饱和度
把图片的饱和度减到-100,得到黑白照片。
通道
在RGB通道中按住ctrl得到选区。
RGB通道也有明暗,相当于把图层上亮的部分选出来。
得到选区后新建一层填充白色,在这层下面取消选区后铺一个黑色的底色。相当于在黑色的背景上填充白色的选区。
这个方法得到的黑白图质量不高,但是利用通道来划分选区是个很有用的办法。
定义画笔
编辑—定义画笔
定义一个画笔 在新建白色图层,用黑色去画。
当然也可以用其他各种颜色
定义画笔是把画面上亮的部分定义成画笔,用的就是RGB通道的明亮度,所以它和通道的原理是一模一样的。
lab模式
Lab模式下的通道中有明度、a通道、b通道,a通道是绿到红,b通道是黄到蓝。
把把a、b通都关掉,只保留明度通道,得到黑白图。
照片滤镜
图像—调整—照片滤镜
滤镜改为黑色,并且浓度调为100。它很好的保留了画面原来的明度。
当然我们也可以试试其他的颜色。
或者其他的浓度。
照片滤镜,其实就相当于带着一副有色眼镜,想要什么颜色的图就带什么色的眼镜,觉得颜色太重,还可以调节镜片的色彩浓度
什么泛黄的老照片、泛绿的老照片、泛各种颜色的都不在话下。
海绵工具
用海绵工具涂抹,自然饱和度不要勾选哦。
海绵工具涂抹画布虽然麻烦一些,但是几乎没有损失掉色阶层次。建议有闲人士一试。
图层混合模式
新建一个无色相的层,黑白灰都可以。
把图层的混合模式改为颜色。得到黑白图
照片滤镜、海绵工具、图层混合模式,这三个是相同的原理
它们只改变颜色,不改变画面的明度。
以上就是彩图转黑白的12种方法,通过它们更好的了解PS吧。
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24或者32真彩图转黑白图(即位色为1的方法)
2009-02-03 10:33:00private void ColorBMPToOne(String filename,String toFilename) { FileInfo file = new FileInfo(filename); if (file.Exists) { FileStream fs = file.OpenRead();private void ColorBMPToOne(String filename,String toFilename) {
FileInfo file = new FileInfo(filename);if (file.Exists)
{
FileStream fs = file.OpenRead();
byte[] bmphead = new byte[54];
fs.Read(bmphead, 0, 54);
if (bmphead[0].ToString().Equals("66") && bmphead[1].ToString().Equals("77"))
{int bmpwidth = int.Parse(bmphead[18].ToString()) + int.Parse(bmphead[19].ToString()) * 256 + int.Parse(bmphead[20].ToString()) * 256 * 256 + int.Parse(bmphead[21].ToString()) * 256 * 256 * 256;
int bmpheight = int.Parse(bmphead[22].ToString()) + int.Parse(bmphead[23].ToString()) * 256 + int.Parse(bmphead[24].ToString()) * 256 * 256 + int.Parse(bmphead[25].ToString()) * 256 * 256 * 256; ;
int bit = int.Parse(bmphead[28].ToString());if ((bit == 24) || (bit == 32))
{
}
else {
MessageBox.Show("请确定图位数为24或者32位图");
return;
}int bblength = bmpwidth * 3;
int bbend = 0;
if ((bmpwidth*3 % 4) > 0)
{bbend=4 - ((bmpwidth * 3) % 4);
bblength = bmpwidth * 3 + bbend;
}
int newbmpwidth = 0;if((bmpwidth%32)>0){
newbmpwidth = ((32 - bmpwidth % 32) + bmpwidth) / 8;
}else{newbmpwidth = bmpwidth / 8;
}
int bmpsize = newbmpwidth * bmpheight;//图片所占的大小(算上数据头62位的)
int bmprelsize = bmpsize + 54 + 8; //54是bmp表头数据.8位是颜色表,分别为00,00,00,00,ff,ff,ff,00
byte[] bmpbit = new byte[bmprelsize + newbmpwidth];
Array.Copy(bmphead, bmpbit, 54);#region 写表头的数据
bmpbit[10] = 0x3e;
bmpbit[28] = 0x01;
bmpbit[54] = 0x00;
bmpbit[55] = 0x00;
bmpbit[56] = 0x00;
bmpbit[57] = 0x00;
bmpbit[58] = 0xff;
bmpbit[59] = 0xff;
bmpbit[60] = 0xff;
bmpbit[61] = 0x00;//图所占的空间大小,这个不包括图头的
String bmpsizeString = String.Format("{0:x2}", bmpsize);
String bmpresizeString = String.Format("{0:x2}", bmprelsize);
bmpsizeString = bmpsizeString.PadLeft(8, '0');
bmpresizeString = bmpresizeString.PadLeft(8, '0');Char[] chsize = bmpsizeString.ToCharArray();
Char[] chresize = bmpresizeString.ToCharArray();for (int i = 0; i < 8; i = i + 2)
{
bmpbit[37 - (i / 2)] = (byte)(Uri.FromHex(chsize[i]) * 16 + Uri.FromHex(chsize[i + 1]));
bmpbit[5 - (i / 2)] = (byte)(Uri.FromHex(chresize[i]) * 16 + Uri.FromHex(chresize[i + 1]));
}
#endregionMessageBox.Show(bmpwidth.ToString() + "@@@" + bmpheight.ToString() + "@@@" + newbmpwidth.ToString() + "@@@" + bmprelsize.ToString() + "@@@" + fs.Length+"@@"+bblength.ToString());
#region
byte[] bbrec = new byte[bblength];
byte[] bb = new byte[bmpwidth*3];
int[] ch = new int[8];
int[] chend = new int[8];
int count = 0;
int count2 = 0;
int count3 = 0;
char[] cc = new char[2];
int bmpheightcount = 0;
int bmpendcount = 0;while (fs.Read(bbrec, 0, bblength) > 0)
{
Array.Copy(bbrec, 0, bb, 0, bmpwidth * 3);
for (int k = 0; k < bb.Length-23 ; k = k + 24)
{
bmpendcount = k/24;
for (int j = 0; j < 8; j++)
{
count = k + j * 3;
if ((bb[count].ToString().Equals("255")) && (bb[count + 1].ToString().Equals("255")) && (bb[count + 2].ToString().Equals("255")))
{
ch[j] = 1;
}
else
{
ch[j] = 0;
}
}
count2 = ch[0] * 8 + ch[1] * 4 + ch[2] * 2 + ch[3];
count3 = ch[4] * 8 + ch[5] * 4 + ch[6] * 2 + ch[7];
cc[1] = Convert.ToChar(count3.ToString("x"));
cc[0] = Convert.ToChar(count2.ToString("x"));
int rewrite = k / 24 + newbmpwidth * bmpheightcount + 62;
bmpbit[rewrite] = (byte)(Uri.FromHex(cc[0]) * 16 + Uri.FromHex(cc[1]));
}
#region
int m = bb.Length% 24;
ch = new int[8];
for (int i = 0; i < ch.Length; i++)
{
ch[i] = 1;
}
if (m > 0)
{
bmpendcount = bmpendcount + 1;
for (int i = 0; i < m; i = i + 3)
{
int j = bb.Length - m + i;if ((bb[j].ToString().Equals("255")) && (bb[j + 1].ToString().Equals("255")) && (bb[j + 2].ToString().Equals("255")))
{
ch[i / 3] = 1;
}
else
{ch[i / 3] = 0;
}
}
count2 = ch[0] * 8 + ch[1] * 4 + ch[2] * 2 + ch[3];
count3 = ch[4] * 8 + ch[5] * 4 + ch[6] * 2 + ch[7];
cc[1] = Convert.ToChar(count3.ToString("x"));
cc[0] = Convert.ToChar(count2.ToString("x"));
bmpbit[bmpendcount + newbmpwidth * bmpheightcount + 62] = (byte)(Uri.FromHex(cc[0]) * 16 + Uri.FromHex(cc[1]));
}
#endregion
for (int i = bmpendcount+1; i < newbmpwidth;i++ ) {
bmpbit[i + newbmpwidth * bmpheightcount + 62] = (byte)Convert.ToInt16(255);
}for (int i = bmpbit.Length; i > (bmpbit.Length - newbmpwidth);i--)
{
bmpbit[i-1] = (byte)Convert.ToInt16(255);
}
bmpheightcount = bmpheightcount + 1;
bb = new byte[bmpwidth * 3];}
MessageBox.Show(bmpheightcount.ToString());
FileStream fwrite = new FileStream(toFilename, FileMode.Create);
fwrite.Write(bmpbit, 0, bmpbit.Length);
fwrite.Close();
fs.Close();
#endregion
}
else {
MessageBox.Show("非BMP格式的数据");
}
}
else {
MessageBox.Show("文件路径不对,请确定文件路径");
}
}因为打印机的显示与微软的显示不一样,所以要转的时候要填充后面的补的字节,不然在打印的时候会有一条黑线
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python 转换彩图为黑白图 ,去噪
2014-08-08 13:29:40原图:原图:
转换成:
python代码
# -*- coding: utf-8 -*- import os from PIL import * curdir="E:\\py\\WinPython-32bit-2.7.6.4\\study" os.chdir(curdir) def RGB2BlackWhite(filename): im=Image.open(filename) print "image info,",im.format,im.mode,im.size (w,h)=im.size R=0 G=0 B=0 for x in xrange(w): for y in xrange(h): pos=(x,y) rgb=im.getpixel( pos ) (r,g,b)=rgb R=R+r G=G+g B=B+b rate1=R*1000/(R+G+B) rate2=G*1000/(R+G+B) rate3=B*1000/(R+G+B) print "rate:",rate1,rate2,rate3 for x in xrange(w): for y in xrange(h): pos=(x,y) rgb=im.getpixel( pos ) (r,g,b)=rgb n= r*rate1/1000 + g*rate2/1000 + b*rate3/1000 #print "n:",n if n>=60: im.putpixel( pos,(255,255,255)) else: im.putpixel( pos,(0,0,0)) im.save("blackwhite.bmp") def saveAsBmp(fname): pos1=fname.rfind('.') fname1=fname[0:pos1] fname1=fname1+'_2.bmp' im = Image.open(fname) new_im = Image.new("RGB", im.size) new_im.paste(im) new_im.save(fname1) return fname1 if __name__=="__main__": filename=saveAsBmp("2ujb.bmp") RGB2BlackWhite(filename)
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android将彩图转为黑白_android 彩色图片二值化转可打印的点阵黑白图
2021-01-26 15:03:29一开始我在网上找了一个转黑白图片的方法,这个方法的逻辑是 用127做临界值,来判断灰度图的灰度是否比他大,大就打白,小就打黑,代码和效果图如下/*** 转为二值图像** @param bmp 原图bitmap** @return*/private ...最近有一个需求,需要在手机上生成黑白图传给蓝牙设备显示出来。
一开始我在网上找了一个转黑白图片的方法,这个方法的逻辑是 用127做临界值,来判断灰度图的灰度是否比他大,大就打白,小就打黑,代码和效果图如下
/**
* 转为二值图像
*
* @param bmp 原图bitmap
*
* @return
*/
private fun convertToBMW(bmp: Bitmap, tmp:Int=130): Bitmap {
val width = bmp.width // 获取位图的宽
val height = bmp.height // 获取位图的高
val pixels = IntArray(width * height) // 通过位图的大小创建像素点数组
// 设定二值化的域值,默认值为100
//tmp = 180;
bmp.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height)
var alpha = 0xFF shl 24
for (i in 0 until height) {
for (j in 0 until width) {
val grey = pixels[width * i + j]
// 分离三原色
alpha = grey and -0x1000000 shr 24
var red = grey and 0x00FF0000 shr 16
var green = grey and 0x0000FF00 shr 8
var blue = grey and 0x000000FF
if (red > tmp) {
red = 255
} else {
red = 0
}
if (blue > tmp) {
blue = 255
} else {
blue = 0
}
if (green > tmp) {
green = 255
} else {
green = 0
}
pixels[width * i + j] = (alpha shl 24 or (red shl 16) or (green shl 8)
or blue)
if (pixels[width * i + j] == -1) {
pixels[width * i + j] = -1
} else {
pixels[width * i + j] = -16777216
}
}
}
// 新建图片
val newBmp = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888)
// 设置图片数据
newBmp.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height)
val bitmap = ThumbnailUtils.extractThumbnail(newBmp, width, height)
imageView5.setImageBitmap(bitmap)
return bitmap
}
黑白效果图
这种方式有一个问题,要么一大片白色要么一大片黑色,效果不是很理想。如果打印出来根本认不出来这是谁。
后面了解到Floyd-Steinberg算法,它是利用误差的扩散算法的Floyd-Steinberg抖动算法来对图像进行二值化处理。
例如,灰度如的灰度值为g,误差值为e。遍历每个像素值,灰度如果大于m(127,或者像素灰度平均值,看你喜欢),那么pixels【i】=#ffffffff,打白,e=g-255;否则,打黑,pixels【i】=#ff000000,e=g;然后,这个像素点的右边,下边,和右下方的像素点,对应的加上3e/8,3e/8,e/4。最后你的到的像素数组在转成bitmap,就是抖动的单色图了。效果图如下
//抖动算法来对图像进行二值化处理
private fun convertGreyImgByFloyd(img: Bitmap): Bitmap {
val width = img.width //获取位图的宽
val height = img.height //获取位图的高
val pixels = IntArray(width * height) //通过位图的大小创建像素点数组
img.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height)
val gray = IntArray(height * width)
for (i in 0 until height) {
for (j in 0 until width) {
val grey = pixels[width * i + j]
val red = grey and 0x00FF0000 shr 16
gray[width * i + j] = red
}
}
var e = 0
for (i in 0 until height) {
for (j in 0 until width) {
val g = gray[width * i + j]
if (g >= 128) {
pixels[width * i + j] = -0x1
e = g - 255
} else {
pixels[width * i + j] = -0x1000000
e = g - 0
}
if (j < width - 1 && i < height - 1) {
//右边像素处理
gray[width * i + j + 1] += 3 * e / 8
//下
gray[width * (i + 1) + j] += 3 * e / 8
//右下
gray[width * (i + 1) + j + 1] += e / 4
} else if (j == width - 1 && i < height - 1) {//靠右或靠下边的像素的情况
//下方像素处理
gray[width * (i + 1) + j] += 3 * e / 8
} else if (j < width - 1 && i == height - 1) {
//右边像素处理
gray[width * i + j + 1] += e / 4
}
}
}
val mBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565)
mBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height)
imageView5.setImageBitmap(mBitmap)
saveBmp(mBitmap)
return mBitmap
}
效果图
现在的效果达到了要求,后面可以把它转成单色图,通过传每一个像素给蓝牙设备显示出来。
转成bmp图片,保存到手机
/**
* 将Bitmap存为 .bmp格式图片
* @param bitmap
*/
private fun saveBmp(bitmap: Bitmap?) {
if (bitmap == null)
return
// 位图大小
val nBmpWidth = bitmap.width
val nBmpHeight = bitmap.height
// 图像数据大小
val bufferSize = nBmpHeight * (nBmpWidth * 3 + nBmpWidth % 4)
try {
// 存储文件名
val filename = "/sdcard/test${Random.nextInt(1000)}.bmp"
val file = File(filename)
if (!file.exists()) {
file.createNewFile()
}
val fileos = FileOutputStream(filename)
// bmp文件头
val bfType = 0x4d42
val bfSize = (14 + 40 + bufferSize).toLong()
val bfReserved1 = 0
val bfReserved2 = 0
val bfOffBits = (14 + 40).toLong()
// 保存bmp文件头
writeWord(fileos, bfType)
writeDword(fileos, bfSize)
writeWord(fileos, bfReserved1)
writeWord(fileos, bfReserved2)
writeDword(fileos, bfOffBits)
// bmp信息头
val biSize = 40L
val biWidth = nBmpWidth.toLong()
val biHeight = nBmpHeight.toLong()
val biPlanes = 1
val biBitCount = 24
val biCompression = 0L
val biSizeImage = 0L
val biXpelsPerMeter = 0L
val biYPelsPerMeter = 0L
val biClrUsed = 0L
val biClrImportant = 0L
// 保存bmp信息头
writeDword(fileos, biSize)
writeLong(fileos, biWidth)
writeLong(fileos, biHeight)
writeWord(fileos, biPlanes)
writeWord(fileos, biBitCount)
writeDword(fileos, biCompression)
writeDword(fileos, biSizeImage)
writeLong(fileos, biXpelsPerMeter)
writeLong(fileos, biYPelsPerMeter)
writeDword(fileos, biClrUsed)
writeDword(fileos, biClrImportant)
// 像素扫描
val bmpData = ByteArray(bufferSize)
val wWidth = nBmpWidth * 3 + nBmpWidth % 4
var nCol = 0
var nRealCol = nBmpHeight - 1
while (nCol < nBmpHeight) {
run {
var wRow = 0
var wByteIdex = 0
while (wRow < nBmpWidth) {
val clr = bitmap.getPixel(wRow, nCol)
bmpData[nRealCol * wWidth + wByteIdex] = Color.blue(clr).toByte()
bmpData[nRealCol * wWidth + wByteIdex + 1] = Color.green(clr).toByte()
bmpData[nRealCol * wWidth + wByteIdex + 2] = Color.red(clr).toByte()
wRow++
wByteIdex += 3
}
}
++nCol
--nRealCol
}
fileos.write(bmpData)
fileos.flush()
fileos.close()
} catch (e: FileNotFoundException) {
e.printStackTrace()
} catch (e: IOException) {
e.printStackTrace()
}
}
@Throws(IOException::class)
protected fun writeWord(stream: FileOutputStream, value: Int) {
val b = ByteArray(2)
b[0] = (value and 0xff).toByte()
b[1] = (value shr 8 and 0xff).toByte()
stream.write(b)
}
@Throws(IOException::class)
protected fun writeDword(stream: FileOutputStream, value: Long) {
val b = ByteArray(4)
b[0] = (value and 0xff).toByte()
b[1] = (value shr 8 and 0xff).toByte()
b[2] = (value shr 16 and 0xff).toByte()
b[3] = (value shr 24 and 0xff).toByte()
stream.write(b)
}
@Throws(IOException::class)
protected fun writeLong(stream: FileOutputStream, value: Long) {
val b = ByteArray(4)
b[0] = (value and 0xff).toByte()
b[1] = (value shr 8 and 0xff).toByte()
b[2] = (value shr 16 and 0xff).toByte()
b[3] = (value shr 24 and 0xff).toByte()
stream.write(b)
}
End!
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Latex第一次总结,补充
2018-01-26 13:54:02***补充 1. 参考文献格式:作者的名字格式统一 eg:Famliy T. 2. 插图格式eps。用visio作图,选择空白流程图,另存为JPEG(有损压缩)或者可移植图像(png)。...-c彩图,-g黑白 3. 在latex公式之中或者... -
【STM32调试(一)】串口发送像素,上位机解析显示。
2020-03-20 14:54:32图片上位机一、思路二、STM32采集数据发送2.1、OV7725模组2.2、串口发送三、上位机接收,解析,显示保存2.1、接收解析2.2、数据格式...发送内容:黑白,二值,彩图 三、上位机接收,解析,显示保存 2.1、接收解析 2... -
crystal ball 软件_16种科研狗必会使用的软件!
2020-11-09 21:05:46今天小编跟大家一起分享科研工作...它可以制作完全“三维”彩图,使用最新的系统软件,或者在出版物上,它可以使简单的图式黑白图画在小范围内复制——或者几乎任何这些极端情况之间。2Hyperchem软件介绍:Hyperchem... -
origin函数绘图_化学教师常用的十五大绘图软件分享,有你需要的吗?
2020-12-03 11:15:21它可以制作完全“三维”彩图,使用最新的系统软件,或者在出版物上,它可以使简单的图式黑白图画在小范围内复制——或者几乎任何这些极端情况之间。2Hyperchem软件介绍:Hyperchem是一款以高质量、灵活、易操作而... -
isis软件_复课在即,这十五个化学教师常用绘图软件,学起来!
2020-12-02 00:34:08它可以制作完全“三维”彩图,使用最新的系统软件,或者在出版物上,它可以使简单的图式黑白图画在小范围内复制——或者几乎任何这些极端情况之间。2Hyperchem软件介绍:Hyperchem是一款以高质量、灵活、易操作而... -
crystal ball 软件_化学教师常用的十五大绘图软件
2020-11-09 21:05:46它可以制作完全“三维”彩图,使用最新的系统软件,或者在出版物上,它可以使简单的图式黑白图画在小范围内复制——或者几乎任何这些极端情况之间。2Hyperchem软件介绍:Hyperchem是一款以高质量、灵活、易操作而...
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