我在Rosetta代码的Java implementation of Hough Transform中找到了一些移位代码,除了这部分之外,我大致了解该代码的作用:

rgbValue = (int)(((rgbValue & 0xFF0000) >>> 16) * 0.30 + ((rgbValue & 0xFF00) >>> 8) * 0.59 + (rgbValue & 0xFF) * 0.11);


我认为这需要平均所有3个像素,这至少是我输出结果时的样子。但这如何工作?这些魔术数字是什么?

使用此功能的方法,为方便起见而粘贴:


public static ArrayData getArrayDataFromImage(String filename) throws  IOException
{
    BufferedImage inputImage = ImageIO.read(new File(filename));
    int width = inputImage.getWidth();
    int height = inputImage.getHeight();
    int[] rgbData = inputImage.getRGB(0, 0, width, height, null, 0, width);
    ArrayData arrayData = new ArrayData(width, height);
    // Flip y axis when reading image
    for (int y = 0; y < height; y++)
    {
      for (int x = 0; x < width; x++)
      {
        int rgbValue = rgbData[y * width + x];

       // What does this do?
        rgbValue = (int)(((rgbValue & 0xFF0000) >>> 16) * 0.30 + ((rgbValue & 0xFF00) >>> 8) * 0.59 + (rgbValue & 0xFF) * 0.11);
        arrayData.set(x, height - 1 - y, rgbValue);
      }
    }
    return arrayData;
}

最佳答案

这是使用系数0.30.590.11将24位RGB值转换为灰度值的技巧(请注意,这些值加起来为1)。

此操作(rgbValue & 0xFF0000) >>> 16剪切掉第17..24位,并将它们右移到位置0..7,产生一个介于0和255之间(含0和255)的值。类似地,(rgbValue & 0xFF00) >>> 8剪切出第8..16位,并将其移至位置0..7。

This Q&A讨论系数,并讨论其他替代方法。

07-24 09:44
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