imglib 一个轻量级的 JAVA 图像处理库,立足于简化对图像的常见处理

mybooks1年前 ⋅ 2904 阅读

https://github.com/nackily/imglib

轻量级的 JAVA 图像处理库

同 Thumbnailator 一样,imglib 为开发者屏蔽了复杂的 I/O 操作,以及无需再通过 Graphics2D 对象来手动操作图像,imglib 已经替您完成了 所有这些工作。imglib 的链式 API 使得你可以将一个复杂的图像处理任务逐步的配置并执行。

例如,为用户创建一个 hash 图像,头像点阵设定为 8px*8px,头像大小为 300px*300px,并增加一个边距为 20px 的边框。该图像生成任务,可以通过 以下操作完成:

ImagePipes.ofEmptySource()
        .register(new HashImageGenerator.Builder("Tracy")       // hash 图像生成器
                .gridVerticalNum(8)                             // 水平方向的点阵数量
                .bgColor(ColorUtils.of(240, 240, 240))          // 背景色
                .fgColor(ColorUtils.of(50, 150, 50))            // 前景色
                .build())   
        .toThumbnails()                                         // 转换为 Thumbnails
        .addFilter(new HighQualityExpandHandler.Builder()       // 图像无损放大处理器
                .finalWidth(300)                                // 图像的宽度
                .keepAspectRatio(true)                          // 保持长宽比例
                .build())   
        .addFilter(new BorderHandler.Builder()                  // 边框处理器
                .fillColor(ColorUtils.of(200, 200, 200))        // 边框填充色
                .vMargins(20)                                   // 垂直方向的边距
                .hMargins(20)                                   // 水平方向的边距
                .build())
        .scale(1.0)
        .toFile(".../avatar.png");

执行上面的代码片段,我们将得到如下的用户头像。

https://github.com/nackily/imglib/blob/master/docs/Examples.md     // 更多的 examples

挺实用的,不过例子有点少啊

thumbnailator 我很喜欢用,以前经常用于生成缩略图

有哪些使用场景?

1. 图像加工:imglib可以用于对图像进行常用的加工操作,如裁剪、缩放、旋转、镜像、翻转等,以及滤镜和色彩调整操作,如亮度、对比度、饱和度和色调等。

2. 图像识别:imglib具有图像识别的功能,可以用于识别图像中的文字、人脸、物体等内容,并进行相应的处理。

3. 图像处理:imglib可以对图像进行处理,如降噪、增强对比度、修复色彩等处理,可以提高图像质量,使得图像更加清晰。

4. 视频处理:imglib还可以用于对视频进行处理,包括视频帧的获取、分离、处理和合并等,使得视频更具有艺术感和流畅度。

5. 图像学习:imglib可以作为图像学习的工具库,通过对图像数据的处理和分析,可以进行机器学习、图像识别等相关研究和实验。

有哪些类似的项目?

1. OpenCV - 一个开源计算机视觉库,提供了与计算机视觉相关的各种算法和工具。

2. Java Advanced Imaging (JAI) - 一个为 Java 提供高级图像处理的库,支持多种格式和算法。

3. ImageMagick - 一个强大的图像处理命令行工具和库,支持许多格式和算法。

4. PIL (Python Imaging Library) - 一个 Python 的图像处理库,提供对图像的多种操作和处理。

5. scikit-image - 一个 Python 的图像处理库,提供多种图像操作和处理算法,包括图像分割、特征提取等。

有哪些优缺点?

优点:

1. 轻量级:imglib的体积很小,占用空间少,可以在资源有限的情况下快速应用。

2. 高效性:imglib采用优化的算法和数据存储结构,能够快速处理大型图像数据。

3. 易用性:imglib提供了简单易用的API,使得图像处理变得简单和直观。

4. 开源:imglib是开源软件,可以自由下载和使用。

缺点:

1. 功能有限:imglib只提供了常见的图像处理功能,无法满足复杂图像处理需求。

2. 文档资料有限:imglib虽然有开发文档,但是相对较少,不够丰富和详细。

3. 依赖性较高:imglib依赖于其他一些库,使用时需要进行集成和配置。

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