Java flou de l'Image

Java standard ConvolveOp a seulement deux options EDGE_ZERO_FILL et EDGE_NO_OP. Ce que vous voulez, c'est les options de la JAI équivalent (ConvolveDescriptor), qui est EDGE_REFLECT (ou EDGE_WRAP, si vous voulez répéter les motifs).

Si vous ne souhaitez pas utiliser JAI, vous pouvez mettre en œuvre vous-même, par la copie de votre image pour une image plus grande, l'étirement ou à envelopper les bords, appliquer la convolution de l'op, puis couper les bords (similaire à la technique décrite dans le "groupe de Travail sur le Bord de la" section de l'article posté par @halex dans la section des commentaires, mais selon cet article, vous pouvez aussi tout simplement laisser les bords transparents).

Pour des raisons de simplicité, vous pouvez simplement utiliser mon application appelée ConvolveWithEdgeOp qui ne le ci-dessus (licence BSD).

Le code sera similaire à ce que vous aviez à l'origine:

//...kernel setup as before...
Kernel kernel = new Kernel(size, size, data);
BufferedImageOp op = new ConvolveWithEdgeOp(kernel, ConvolveOp.EDGE_REFLECT, null);

BufferedImage blurred = op.filter(original, null);

Le filtre devrait fonctionner comme n'importe quel autre BufferedImageOp, et devrait fonctionner avec tous les BufferedImage.

Vous pouvez utiliser opencv bibliothèque pour s'achever le flou de l'image.

J'ai trouvé cette fois quand j'étais à la recherche d'un flou de capacité pour les documents lors de la ConvolveOp classe n'a pas le couper (pour les raisons que vous rencontrez). Il fait un flou Gaussien qui est le plus naturel de flou à mon humble avis... j'espère que ça va vous aider. J'ai récupéré à partir de cette page: Java De Traitement De L'Image...

/*
** Copyright 2005 Huxtable.com. All rights reserved.
*/
package com.jhlabs.image;
import java.awt.image.*;
/**
* A filter which applies Gaussian blur to an image. This is a subclass of ConvolveFilter
* which simply creates a kernel with a Gaussian distribution for blurring.
* @author Jerry Huxtable
*/
public class GaussianFilter extends ConvolveFilter {
static final long serialVersionUID = 5377089073023183684L;
protected float radius;
protected Kernel kernel;
/**
* Construct a Gaussian filter
*/
public GaussianFilter() {
this(2);
}
/**
* Construct a Gaussian filter
* @param radius blur radius in pixels
*/
public GaussianFilter(float radius) {
setRadius(radius);
}
/**
* Set the radius of the kernel, and hence the amount of blur. The bigger the radius, the longer this filter will take.
* @param radius the radius of the blur in pixels.
*/
public void setRadius(float radius) {
this.radius = radius;
kernel = makeKernel(radius);
}
/**
* Get the radius of the kernel.
* @return the radius
*/
public float getRadius() {
return radius;
}
public BufferedImage filter( BufferedImage src, BufferedImage dst ) {
int width = src.getWidth();
int height = src.getHeight();
if ( dst == null )
dst = createCompatibleDestImage( src, null );
int[] inPixels = new int[width*height];
int[] outPixels = new int[width*height];
src.getRGB( 0, 0, width, height, inPixels, 0, width );
convolveAndTranspose(kernel, inPixels, outPixels, width, height, alpha, CLAMP_EDGES);
convolveAndTranspose(kernel, outPixels, inPixels, height, width, alpha, CLAMP_EDGES);
dst.setRGB( 0, 0, width, height, inPixels, 0, width );
return dst;
}
public static void convolveAndTranspose(Kernel kernel, int[] inPixels, int[] outPixels, int width, int height, boolean alpha, int edgeAction) {
float[] matrix = kernel.getKernelData( null );
int cols = kernel.getWidth();
int cols2 = cols/2;
for (int y = 0; y < height; y++) {
int index = y;
int ioffset = y*width;
for (int x = 0; x < width; x++) {
float r = 0, g = 0, b = 0, a = 0;
int moffset = cols2;
for (int col = -cols2; col <= cols2; col++) {
float f = matrix[moffset+col];
if (f != 0) {
int ix = x+col;
if ( ix < 0 ) {
if ( edgeAction == CLAMP_EDGES )
ix = 0;
else if ( edgeAction == WRAP_EDGES )
ix = (x+width) % width;
} else if ( ix >= width) {
if ( edgeAction == CLAMP_EDGES )
ix = width-1;
else if ( edgeAction == WRAP_EDGES )
ix = (x+width) % width;
}
int rgb = inPixels[ioffset+ix];
a += f * ((rgb >> 24) & 0xff);
r += f * ((rgb >> 16) & 0xff);
g += f * ((rgb >> 8) & 0xff);
b += f * (rgb & 0xff);
}
}
int ia = alpha ? PixelUtils.clamp((int)(a+0.5)) : 0xff;
int ir = PixelUtils.clamp((int)(r+0.5));
int ig = PixelUtils.clamp((int)(g+0.5));
int ib = PixelUtils.clamp((int)(b+0.5));
outPixels[index] = (ia << 24) | (ir << 16) | (ig << 8) | ib;
index += height;
}
}
}
/**
* Make a Gaussian blur kernel.
*/
public static Kernel makeKernel(float radius) {
int r = (int)Math.ceil(radius);
int rows = r*2+1;
float[] matrix = new float[rows];
float sigma = radius/3;
float sigma22 = 2*sigma*sigma;
float sigmaPi2 = 2*ImageMath.PI*sigma;
float sqrtSigmaPi2 = (float)Math.sqrt(sigmaPi2);
float radius2 = radius*radius;
float total = 0;
int index = 0;
for (int row = -r; row <= r; row++) {
float distance = row*row;
if (distance > radius2)
matrix[index] = 0;
else
matrix[index] = (float)Math.exp(-(distance)/sigma22) / sqrtSigmaPi2;
total += matrix[index];
index++;
}
for (int i = 0; i < rows; i++)
matrix[i] /= total;
return new Kernel(rows, 1, matrix);
}
public String toString() {
return "Blur/Gaussian Blur...";
}
}