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public BufferedImage replaceWithWhiteColor(BufferedImage bi) {
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int[] rgb = new int[3];
int width = bi.getWidth();
int height = bi.getHeight();
int minx = bi.getMinX();
int miny = bi.getMinY();
/**
* 遍历图片的像素，为处理图片上的杂色，所以要把指定像素上的颜色换成目标白色 用二层循环遍历长和宽上的每个像素
*/
int hitCount = 0;
for (int i = minx; i width-1; i++) {
for (int j = miny; j height; j++) {
/**
* 得到指定像素（i,j)上的RGB值，
*/
int pixel = bi.getRGB(i, j);
int pixelNext = bi.getRGB(i+1, j);
/**
* 分别进行位操作得到 r g b上的值
*/
rgb[0] = (pixel 0xff0000) 16;
rgb[1] = (pixel 0xff00) 8;
rgb[2] = (pixel 0xff);
/**
* 进行换色操作，我这里是要换成白底，那么就判断图片中rgb值是否在范围内的像素
*/
//经过不断尝试，RGB数值相互间相差15以内的都基本上是灰色，
//对以身份证来说特别是介于73到78之间，还有大于100的部分RGB值都是干扰色，将它们一次性转变成白色
if ((Math.abs(rgb[0] - rgb[1]) 15)
(Math.abs(rgb[0] - rgb[2]) 15)
(Math.abs(rgb[1] - rgb[2]) 15)
(((rgb[0] 73) (rgb[0] 78))||(rgb[0] 100))) {
//进行换色操作,0xffffff是白色
bi.setRGB(i, j, 0xffffff);
}
}
}
恩，简单的实现
思路：提供各个人穿各种样子的图片 比如3个人，4种衣服 12张图片预先设置好。然后获取 人和衣服的值给相应的图片就好
稍微复杂的实现
将人的图片设置被背景，衣服如果分上下衣（就分成DIV1/2），衣服做成PNG模式，放在DIV1/2里，主要衣服的位置准确性，这样用2个JS就可以实现 1个换背景 1个换衣服。
最最复杂的实现，用java画图。
这个，一般不做考虑，除非用来生成图表.
2是最好的，排好位置就行。但和java无关。
有很多东西，可以用简单的方式来完成，没有必要用JAVA，打个比方，你削铅笔时，会想到去用杀猪刀削还是铅笔刀？
1.环境搭建
整个项目的结构图
2.编写DetectFaceDemo.java,代码如下：
[java] view plaincopy
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我们将第一个字符去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);
System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));
// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}
// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}
3.编写测试类：
[java] view plaincopy
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png