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1、java 图像识别技术实例用java语言实现。首先用matlab实现了识别算法的仿真，因为只是对特定的数字组合的识别，所以非常的简单，放弃采用比较复杂的识别算法，采用最普通的像素比较的识别算法。（如果背景噪声比较复杂，可以考虑先滤波后识别）在写 java程序的时候发现一些问题，网上关于图片像素级操作的资料不是太多，有的还不是太正确，特此写出自己的成果与大家分享。核心类：BufferedImage，ImageIOImageIO类提供图象读写接口，可以对URL，InputStream等操作，得到图像信息十分的方便。ImageIO在javax.imageio.*的包中，属于jdk中的标准类。提供的方
2、法有:read() 例：BufferedImage imd=ImageIO.read(new File(file);write() 例：ImageIO.write(imd, JPEG, new File(C:test+k+.gif);/具体方法可以查找jdk docBufferedImage 类是一个Image类的子类，与Image不同的是，它是在内存中创建和修改的，你可以显示它也可以不显示它，这就看你的具体需求了。这里因为我用于图像的识别所以就不需要显示出来了。你可以通过ImageIO的方法来读取一个文件到BufferedImage，也可以将其写回一个文件中去。类似的操作可以看前面的两个方法
3、。以及参考jdk doc因为我要识别类似于身份验证的一个数字串图片，所以我考虑把这些数字分离出来，存在不同的图像内，这里BufferedImage类提供一个很方便的办法。getSubimage(int left,int top,int width,int height)例： BufferedImage newim=new BufferedImage4;newim0=imd.getSubimage(4,0,10,18);newim1=imd.getSubimage(13,0,10,18);newim2=imd.getSubimage(22,0,10,18);newim3=imd.getSubim
4、age(31,0,10,18);最后为了得到图像的像素，我们需要的就是得到像素的方法，这个方法有很多，这里我介绍的是getRGB(int x,int y) 得到特定像素点的RGB值。例： pix=new int10*18;pixi*(10)+j=newimk.getRGB(j,i);现在我们得到了像素，可以看出像素是一个一维数组，你如果不习惯可以考虑保存在一个二维的数组中，然后就来实施你的看家算法，什么小波变换，拉普拉斯算子，尽管来吧。怎么样是不是很方便呢？什么你好像看不太懂，好给你一些源程序好了，包括像素分解和识别算法。源代码/* Created on 2005-11-29* TODO To
5、 change the template for this generated file go to* Window - Preferences - Java - Code Style - Code Templates*/package com.syvin.image;import java.awt.*;import java.awt.image.*;import java.io.FileOutputStream;import java.io.*;import java.io.InputStream;import .URL;import javax.imageio.*;public class
6、 MyImage BufferedImage imd;/待识别图像private int iw,ih;/图像宽和高public final static String path=D:jyyapptomcatwebappsuserlogona.jpg; static public void main(String args) try MyImage app = new MyImage();/构造一个类 String s=app.getImageNum(C:无标题.bmp);/得到识别字符串 System.out.println(recognize result+s); byte by=s.get
7、Bytes(); File f=new File(C:testfile.txt); FileOutputStream fos=new FileOutputStream(f);/写入一个结果文件 fos.write(by); fos.close(); catch(Exception e) e.printStackTrace(); /构造函数 public MyImage() throws IOException super(Image Test); try catch(Exception e) e.printStackTrace(); /得到图像的值 public String getImage
8、Num(String file) StringBuffer sb=new StringBuffer(); try imd=ImageIO.read(new File(file);/用ImageIO的静态方法读取图像BufferedImage newim=new BufferedImage4;int x=new int4; /将图像分成四块，因为要处理的文件有四个数字。newim0=imd.getSubimage(4,0,10,18);newim1=imd.getSubimage(13,0,10,18);newim2=imd.getSubimage(22,0,10,18);newim3=imd.
9、getSubimage(31,0,10,18);for(int k=0;k4;k+) xk=0;ImageIO.write(newimk, JPEG, new File(C:test+k+.gif);this.iw=newimk.getWidth(null);this.ih=newimk.getHeight(null);pix=new intiw*ih;/因为是二值图像，这里的方法将像素读取出来的同时，转换为0，1的图像数组。for(int i=0;i for(int j=0;j pixi*(iw)+j=newimk.getRGB(j,i); if(pixi*(iw)+j=-1) pixi*(
10、iw)+j=0; else pixi*(iw)+j=1; xk=xk+pixi*(iw)+j; /得到像匹配的数字。int r=this.getMatchNum(pix);sb.append(r);System.out.println(x=+xk); catch(Exception e) e.printStackTrace(); return sb.toString();/数字模板 0-9 static int value= /num 0; 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
11、0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 , /num 1 0,0,0,0
12、,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
13、0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,/num2 ,/num3,/num4,/num5,/num6,/num7,/num8,/num9; /图像像素相减取绝对值得到最小熵的结果。 public int getMatchNum(int pix) int result=-1; int temp=100; int x; for(int k=0;k=9;k+) x=0; for(int i=0;i x=x+Math.abs(pixi-valueki); /*for(int a=0;a18;a+) for(int b=0;b10;b+) System.out.print(pixa*10+b+-+valueka*10+b+|); System.out.println(); */ if(x temp=x; result=k; return result;
