通过在java中删除透明像素将图像裁剪为最小尺寸

Question

我有一个精灵表，其中每个图像都位于 32x32 单元格的中心。实际图像不是 32x32，而是稍小一些。我想做的是获取一个单元格并裁剪透明像素，使图像尽可能小。

我该如何在 Java (JDK 6) 中做到这一点？

这是我目前如何将图块表分解为单元格的示例：

BufferedImage tilesheet = ImageIO.read(getClass().getResourceAsStream("/sheet.png");
for (int i = 0; i < 15; i++) {
  Image img = tilesheet.getSubimage(i * 32, 0, 32, 32);
  // crop here..
}

我当前的想法是测试中心的每个像素，看看它是否透明，但我想知道是否有更快/更干净的方法来做到这一点。

Answer 1

有一个简单的解决方案——扫描每个像素。下面的算法具有恒定的性能

O(w•h)

。

private static BufferedImage trimImage(BufferedImage image) {
    int width = image.getWidth();
    int height = image.getHeight();
    int top = height / 2;
    int bottom = top;
    int left = width / 2 ;
    int right = left;
    for (int x = 0; x < width; x++) {
        for (int y = 0; y < height; y++) {
            if (image.getRGB(x, y) != 0){
                top    = Math.min(top, y);
                bottom = Math.max(bottom, y);
                left   = Math.min(left, x);
                right  = Math.max(right, x);
            }
        }
    }
    return image.getSubimage(left, top, right - left + 1, bottom - top + 1);
}

但这更有效：

private static BufferedImage trimImage(BufferedImage image) {
    WritableRaster raster = image.getAlphaRaster();
    int width = raster.getWidth();
    int height = raster.getHeight();
    int left = 0;
    int top = 0;
    int right = width - 1;
    int bottom = height - 1;
    int minRight = width - 1;
    int minBottom = height - 1;

    top:
    for (;top <= bottom; top++){
        for (int x = 0; x < width; x++){
            if (raster.getSample(x, top, 0) != 0){
                minRight = x;
                minBottom = top;
                break top;
            }
        }
    }

    left:
    for (;left < minRight; left++){
        for (int y = height - 1; y > top; y--){
            if (raster.getSample(left, y, 0) != 0){
                minBottom = y;
                break left;
            }
        }
    }

    bottom:
    for (;bottom > minBottom; bottom--){
        for (int x = width - 1; x >= left; x--){
            if (raster.getSample(x, bottom, 0) != 0){
                minRight = x;
                break bottom;
            }
        }
    }

    right:
    for (;right > minRight; right--){
        for (int y = bottom; y >= top; y--){
            if (raster.getSample(right, y, 0) != 0){
                break right;
            }
        }
    }

    return image.getSubimage(left, top, right - left + 1, bottom - top + 1);
}

该算法遵循 pepan 的答案（见上文）的想法，并且效率提高了 2 到 4 倍。不同之处在于：它从不扫描任何像素两次，并尝试缩小每个阶段的搜索范围。

该方法性能最差的情况是

O(w•h–a•b)

Answer 2

这段代码对我有用。该算法很简单，它从图片的左/上/右/下迭代，找到列/行中不透明的第一个像素。然后它会记住修剪图片的新角，最后返回原始图像的子图像。

还有一些可以改进的地方。

算法期望数据中存在 alpha 字节。如果不存在，它将在索引超出数组异常时失败。

算法期望图片中至少有一个非透明像素。如果图片完全透明就会失败。

private static BufferedImage trimImage(BufferedImage img) {
final byte[] pixels = ((DataBufferByte) img.getRaster().getDataBuffer()).getData();
int width = img.getWidth();
int height = img.getHeight();
int x0, y0, x1, y1;                      // the new corners of the trimmed image
int i, j;                                // i - horizontal iterator; j - vertical iterator
leftLoop:
for (i = 0; i < width; i++) {
    for (j = 0; j < height; j++) {
        if (pixels[(j*width+i)*4] != 0) { // alpha is the very first byte and then every fourth one
            break leftLoop;
        }
    }
}
x0 = i;
topLoop:
for (j = 0; j < height; j++) {
    for (i = 0; i < width; i++) {
        if (pixels[(j*width+i)*4] != 0) {
            break topLoop;
        }
    }
}
y0 = j;
rightLoop:
for (i = width-1; i >= 0; i--) {
    for (j = 0; j < height; j++) {
        if (pixels[(j*width+i)*4] != 0) {
            break rightLoop;
        }
    }
}
x1 = i+1;
bottomLoop:
for (j = height-1; j >= 0; j--) {
    for (i = 0; i < width; i++) {
        if (pixels[(j*width+i)*4] != 0) {
            break bottomLoop;
        }
    }
}
y1 = j+1;
return img.getSubimage(x0, y0, x1-x0, y1-y0);

}

Answer 3

我认为这正是你应该做的，循环遍历像素数组，检查 alpha 然后丢弃。例如，尽管当您具有星形形状时，它不会将图像大小调整得更小，但请注意这一点。

Answer 4

对上面代码的简单修复。我使用 RGB 的中位数并修复了 x 和 y 的 min() 函数：

private static BufferedImage trim(BufferedImage img) {
    int width = img.getWidth();
    int height = img.getHeight();

    int top = height / 2;
    int bottom = top;

    int left = width / 2 ;
    int right = left;

    for (int x = 0; x < width; x++) {
        for (int y = 0; y < height; y++) {
            if (isFg(img.getRGB(x, y))){

                top    = Math.min(top, y);
                bottom = Math.max(bottom, y);

                left   = Math.min(left, x);
                right  = Math.max(right, x);

            }
        }
    }

    return img.getSubimage(left, top, right - left, bottom - top);
}

private static boolean isFg(int v) {
    Color c = new Color(v);
    return(isColor((c.getRed() + c.getGreen() + c.getBlue())/2));
}

private static boolean isColor(int c) {
    return c > 0 && c < 255;
}

Answer 5

[嗨，我尝试了以下方法。在图像文件中idle1.png是带有大透明框的图像，而testing.png是带有最小边界框的相同图像

'BufferedImage tempImg = (ImageIO.read(new File(fileNPath)));
                WritableRaster tempRaster = tempImg.getAlphaRaster();
                int x1 = getX1(tempRaster);
                int y1 = getY1(tempRaster);
                int x2 = getX2(tempRaster);
                int y2 = getY2(tempRaster);
                System.out.println("x1:"+x1+" y1:"+y1+" x2:"+x2+" y2:"+y2);
                BufferedImage temp = tempImg.getSubimage(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1);

                //for idle1.png
                String filePath = fileChooser.getCurrentDirectory() + "\\"+"testing.png";
                System.out.println("filePath:"+filePath);
                ImageIO.write(temp,"png",new File(filePath));

获取函数在哪里

public int getY1(WritableRaster 栅格) { //字符顶部

    for (int y = 0; y < raster.getHeight(); y++) {
        for (int x = 0; x < raster.getWidth(); x++) {
            if (raster.getSample(x, y,0) != 0) {
                if(y>0) {
                    return y - 1;
                }else{
                    return y;
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}

public int getY2(WritableRaster raster) {
    //ground plane of character

    for (int y = raster.getHeight()-1; y > 0; y--) {
        for (int x = 0; x < raster.getWidth(); x++) {
            if (raster.getSample(x, y,0) != 0) {
                return y + 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}

public int getX1(WritableRaster raster) {
    //left side of character

    for (int x = 0; x < raster.getWidth(); x++) {
        for (int y = 0; y < raster.getHeight(); y++) {
            if (raster.getSample(x, y,0) != 0) {
                if(x > 0){
                    return x - 1;
                }else{
                    return x;
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}

public int getX2(WritableRaster raster) {
    //right side of character

    for (int x = raster.getWidth()-1; x > 0; x--) {
        for (int y = 0; y < raster.getHeight(); y++) {
            if (raster.getSample(x, y,0) != 0) {
                return x + 1;
            }
        }
    }
    return 0;
}'[Look at Idle1.png and the minimum bounding box idle = testing.png][1]

感谢您对 Michael 的帮助。查看 Idle1.png 和最小边界框闲置=testing.png]此处为图像

Answer 6

如果您的工作表已有透明像素，则

BufferedImage

返回的

getSubimage()

也会有。默认

Graphics2D

复合规则是

AlphaComposite.SRC_OVER

，这应该足以满足

drawImage()

。

如果子图像具有不同的背景颜色，请使用

LookupOp

和四分量

LookupTable

，将与背景匹配的颜色的 Alpha 分量设置为零。

我只会将遍历像素栅格作为最后的手段。

附录：额外的透明像素可能会干扰碰撞检测等。裁剪它们将需要直接使用

WritableRaster

。我不是从中心向外工作，而是从边框开始，使用一对可以一次修改行或列的

getPixels()

/

setPixels()

方法。如果整行或整列的 Alpha 值为零，请在稍后获得子图像时将其标记为消除。

Answer 7

我想在 Oleg Mikhailov 第一个算法上添加注释

它工作完美，除非图像的一侧“没有像素（在中间分开，垂直或水平）

例如，仅占据图像下半部分的精灵无论如何都会被裁剪到图像的中间，因为它找不到顶部变量“上方”的像素

我的解决方案是将“顶部”设置为“高度”（而不是高度的一半）， “底部”为 0， “左”到“宽” 并“右”到 0

因此限制将位于图像的错误一侧并移动到正确的位置

它不应该改变算法的复杂性，因为除了最后一行之外，从不使用 4 个位置变量）

通过在java中删除透明像素将图像裁剪为最小尺寸

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