如何在Android上应用将图像从彩色转灰度的算法？

发布于 2024-09-30 08:14:46 字数 586 浏览 11 评论 0原文

我正在尝试使用以下算法之一将 RGB 图像转换为灰度图像：

亮度方法对最突出和最不突出的颜色进行平均：（最大（R，G，B）+最小（R，G，B））/ 2。
平均方法只是对值进行平均：(R + G + B) / 3。
光度的公式为0.21 R + 0.71 G + 0.07 B。

但我得到了非常奇怪的结果！我知道还有其他方法可以实现这一目标，但是可以这样做吗？

这是代码：

for(int i = 0 ; i < eWidth*eHeight;i++){
        int R = (pixels[i] >> 16) ;     //bitwise shifting
        int G = (pixels[i] >> 8) ;
        int B = pixels[i] ;
        int gray = (R + G + B )/ 3 ;
        pixels[i] = (gray << 16) | (gray << 8) | gray   ;
}

原文

I am trying to use one of these algorithms to convert a RGB image to grayscale:

The lightness method averages the most prominent and least prominent colors:
(max(R, G, B) + min(R, G, B)) / 2.
The average method simply averages the values: (R + G + B) / 3.
The formula for luminosity is 0.21 R + 0.71 G + 0.07 B.

But I get very weird results! I know there are other ways to acheive this but is it possible to do this way?

Here is the code:

for(int i = 0 ; i < eWidth*eHeight;i++){
        int R = (pixels[i] >> 16) ;     //bitwise shifting
        int G = (pixels[i] >> 8) ;
        int B = pixels[i] ;
        int gray = (R + G + B )/ 3 ;
        pixels[i] = (gray << 16) | (gray << 8) | gray   ;
}

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饮湿 2024-10-07 08:14:46

您需要去掉不属于您所获得的组件的部分，特别是当班次中存在任何符号扩展时。

    int R = (q[i] >> 16) & 0xff ;     //bitwise shifting 
    int G = (q[i] >> 8) & 0xff ; 
    int B = q[i] & 0xff ;

You need to strip off the bits that aren't part of the component you're getting, especially if there's any sign extension going on in the shifts.

    int R = (q[i] >> 16) & 0xff ;     //bitwise shifting 
    int G = (q[i] >> 8) & 0xff ; 
    int B = q[i] & 0xff ;

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甜味拾荒者 2024-10-07 08:14:46

你所做的对我来说看起来不错..

我曾经用java以几乎相同的方式这样做过。
获取 RGB 0-255 颜色值的平均值，得到灰度，它看起来很像你的。

public int getGray(int row, int col) throws Exception
{
     checkInImage(row,col);
     int[] rgb = this.getRGB(row,col);
     return  (int) (rgb[0]+rgb[1]+rgb[2])/3;
}

What you made looks allright to me..

I once did this, in java, in much the same way.
Getting the average of the 0-255 color values of RGB, to get grayscale, and it looks alot like yours.

public int getGray(int row, int col) throws Exception
{
     checkInImage(row,col);
     int[] rgb = this.getRGB(row,col);
     return  (int) (rgb[0]+rgb[1]+rgb[2])/3;
}

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