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Java實現(xiàn)圖片對比功能

 更新時間:2014年09月14日 09:44:32   投稿:hebedich  
個人從來沒有研究過圖像學,也沒看過什么論文或者相關文檔,寫這個完全是靠google和百度,自己寫了個實驗了下,測試用例也少,估計有大BUG的存在,所以看的人權(quán)當學習交流,切勿生產(chǎn)使用。

  之前用按鍵精靈寫過一些游戲輔助,里面有個函數(shù)叫FindPic,就上在屏幕范圍查找給定的一張圖片,返回查找到的坐標位置。

  現(xiàn)在,Java來實現(xiàn)這個函數(shù)類似的功能。

  算法描述:

屏幕截圖,得到圖A,(查找的目標圖片為圖B);
遍歷圖A的像素點,根據(jù)圖B的尺寸,得到圖B四個角映射到圖A上的四個點;
得到的四個點與圖B的四個角像素點的值比較。如果四個點一樣,執(zhí)行步驟4;否則,回到步驟2繼續(xù);
進一步對比,將映射范圍內(nèi)的全部點與圖B全部的點比較。如果全部一樣,則說明圖片已找到;否則,回到步驟2繼續(xù);
  這里,像素之間的比較是通過BufferedImage對象獲取每個像素的RGB值來比較的。如下,將BufferedImage轉(zhuǎn)換為int二維數(shù)組:

   /**
   * 根據(jù)BufferedImage獲取圖片RGB數(shù)組
   * @param bfImage
   * @return
   */
   public static int[][] getImageGRB(BufferedImage bfImage) {
     int width = bfImage.getWidth();
     int height = bfImage.getHeight();
     int[][] result = new int[height][width];
     for (int h = 0; h < height; h++) {
       for (int w = 0; w < width; w++) {
         //使用getRGB(w, h)獲取該點的顏色值是ARGB,而在實際應用中使用的是RGB,所以需要將ARGB轉(zhuǎn)化成RGB,即bufImg.getRGB(w, h) & 0xFFFFFF。
         result[h][w] = bfImage.getRGB(w, h) & 0xFFFFFF;
       }
     }
     return result;
   }

   比較兩個像素點的RGB值是否相同,是通過異或操作比較的(據(jù)說比==效率更高),如果異或操作后得到的值為0,說明兩個像素點的RGB一樣,否則不一樣。

  下面附上算法完整java代碼:

 package com.jebysun.test.imagefind;
 
 import java.awt.AWTException;
 import java.awt.Rectangle;
 import java.awt.Robot;
 import java.awt.Toolkit;
 import java.awt.image.BufferedImage;
 import java.io.File;
 import java.io.IOException;
 
 import javax.imageio.ImageIO;
 /**
 * 屏幕上查找指定圖片
 * @author Jeby Sun
 * @date 2014-09-13
 * @website http://www.jebysun.com
 */
 public class ImageFindDemo {
   
   BufferedImage screenShotImage;  //屏幕截圖
   BufferedImage keyImage;      //查找目標圖片
   
   int scrShotImgWidth;       //屏幕截圖寬度
   int scrShotImgHeight;       //屏幕截圖高度
   
   int keyImgWidth;         //查找目標圖片寬度
   int keyImgHeight;         //查找目標圖片高度
   
   int[][] screenShotImageRGBData;  //屏幕截圖RGB數(shù)據(jù)
   int[][] keyImageRGBData;     //查找目標圖片RGB數(shù)據(jù)
   
   int[][][] findImgData;      //查找結(jié)果,目標圖標位于屏幕截圖上的坐標數(shù)據(jù) 
   
   
   public ImageFindDemo(String keyImagePath) {
     screenShotImage = this.getFullScreenShot();
     keyImage = this.getBfImageFromPath(keyImagePath);
     screenShotImageRGBData = this.getImageGRB(screenShotImage);
     keyImageRGBData = this.getImageGRB(keyImage);
     scrShotImgWidth = screenShotImage.getWidth();
     scrShotImgHeight = screenShotImage.getHeight();
     keyImgWidth = keyImage.getWidth();
     keyImgHeight = keyImage.getHeight();
     
     //開始查找
     this.findImage();
     
   }
   
   /**
   * 全屏截圖
   * @return 返回BufferedImage
   */
   public BufferedImage getFullScreenShot() {
     BufferedImage bfImage = null;
     int width = (int) Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize().getWidth();
     int height = (int) Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize().getHeight();
     try {
       Robot robot = new Robot();
       bfImage = robot.createScreenCapture(new Rectangle(0, 0, width, height));
     } catch (AWTException e) {
       e.printStackTrace();
     }
     return bfImage;
   }
   
   /**
   * 從本地文件讀取目標圖片
   * @param keyImagePath - 圖片絕對路徑
   * @return 本地圖片的BufferedImage對象
   */
   public BufferedImage getBfImageFromPath(String keyImagePath) {
     BufferedImage bfImage = null;
     try {
       bfImage = ImageIO.read(new File(keyImagePath));
     } catch (IOException e) {
       e.printStackTrace();
     }
     return bfImage;
   }
   
   /**
   * 根據(jù)BufferedImage獲取圖片RGB數(shù)組
   * @param bfImage
   * @return
   */
   public int[][] getImageGRB(BufferedImage bfImage) {
     int width = bfImage.getWidth();
     int height = bfImage.getHeight();
     int[][] result = new int[height][width];
     for (int h = 0; h < height; h++) {
       for (int w = 0; w < width; w++) {
         //使用getRGB(w, h)獲取該點的顏色值是ARGB,而在實際應用中使用的是RGB,所以需要將ARGB轉(zhuǎn)化成RGB,即bufImg.getRGB(w, h) & 0xFFFFFF。
         result[h][w] = bfImage.getRGB(w, h) & 0xFFFFFF;
       }
     }
     return result;
   }
   
   
   /**
   * 查找圖片
   */
   public void findImage() {
     findImgData = new int[keyImgHeight][keyImgWidth][2];
     //遍歷屏幕截圖像素點數(shù)據(jù)
     for(int y=0; y<scrShotImgHeight-keyImgHeight; y++) {
       for(int x=0; x<scrShotImgWidth-keyImgWidth; x++) {
         //根據(jù)目標圖的尺寸,得到目標圖四個角映射到屏幕截圖上的四個點,
         //判斷截圖上對應的四個點與圖B的四個角像素點的值是否相同,
         //如果相同就將屏幕截圖上映射范圍內(nèi)的所有的點與目標圖的所有的點進行比較。
         if((keyImageRGBData[0][0]^screenShotImageRGBData[y][x])==0
             && (keyImageRGBData[0][keyImgWidth-1]^screenShotImageRGBData[y][x+keyImgWidth-1])==0
             && (keyImageRGBData[keyImgHeight-1][keyImgWidth-1]^screenShotImageRGBData[y+keyImgHeight-1][x+keyImgWidth-1])==0
             && (keyImageRGBData[keyImgHeight-1][0]^screenShotImageRGBData[y+keyImgHeight-1][x])==0) {
           
           boolean isFinded = isMatchAll(y, x);
           //如果比較結(jié)果完全相同,則說明圖片找到,填充查找到的位置坐標數(shù)據(jù)到查找結(jié)果數(shù)組。
           if(isFinded) {
             for(int h=0; h<keyImgHeight; h++) {
               for(int w=0; w<keyImgWidth; w++) {
                 findImgData[h][w][0] = y+h; 
                 findImgData[h][w][1] = x+w;
               }
             }
             return;
           }
         }
       }
     }
   }
   
   /**
   * 判斷屏幕截圖上目標圖映射范圍內(nèi)的全部點是否全部和小圖的點一一對應。
   * @param y - 與目標圖左上角像素點想匹配的屏幕截圖y坐標
   * @param x - 與目標圖左上角像素點想匹配的屏幕截圖x坐標
   * @return
   */
   public boolean isMatchAll(int y, int x) {
     int biggerY = 0;
     int biggerX = 0;
     int xor = 0;
     for(int smallerY=0; smallerY<keyImgHeight; smallerY++) {
       biggerY = y+smallerY;
       for(int smallerX=0; smallerX<keyImgWidth; smallerX++) {
         biggerX = x+smallerX;
         if(biggerY>=scrShotImgHeight || biggerX>=scrShotImgWidth) {
           return false;
         }
         xor = keyImageRGBData[smallerY][smallerX]^screenShotImageRGBData[biggerY][biggerX];
         if(xor!=0) {
           return false;
         }
       }
       biggerX = x;
     }
     return true;
   }
   
   /**
   * 輸出查找到的坐標數(shù)據(jù)
   */
   private void printFindData() {
     for(int y=0; y<keyImgHeight; y++) {
       for(int x=0; x<keyImgWidth; x++) {
         System.out.print("("+this.findImgData[y][x][0]+", "+this.findImgData[y][x][1]+")");
       }
       System.out.println();
     }
   }
 
   
   public static void main(String[] args) {
     String keyImagePath = "D:/key.png";
     ImageFindDemo demo = new ImageFindDemo(keyImagePath);
     demo.printFindData();
   }
 
 }

  這種算法是精確比較,只要有一個像素點有差異,就會找不到圖片。當然,如果想指定一個比較的精確度,我也有個思路,就是在算法步驟4比較映射范圍內(nèi)全部像素點的時候做個統(tǒng)計,如果90%的點都相同,那就是說精確度是0.9。

  另外,可能還要考慮效率問題,不過,我在我的應用場景中并不太在意效率。如果有朋友看到這篇文章,對這個話題有更好的想法,請留言。

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