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android圖片處理之圖像模糊

編輯:關於Android編程

這篇文章將給大家介紹android圖片處理的高效做法,大家有需求的時候可以參考一下。

首先我要說明一下本實例中實現的效果(我還不會制作gif圖,如果誰會的話,希望可以教一下我):通過手指對圖片的上下滑動,實現圖片的逐漸模糊效果。

找網上找了一張效果圖如下(侵權請通知刪除):

\

 

下面我來講解一下效果制作的思路。

首先是對圖像的模糊處理,最常見的模糊處理方式是高斯模糊,高斯模糊指定一個半徑radius,對於圖片上的每個像素點,以其為中心,有一個radius長的正方形(邊界點除外,但是可以使用對稱的方式計算),對於這個正方形上的每一個點,和權值(權值是根據正態分布函數計算出來的)相乘以後相加,再求平均,用該平均值代替中心點的值。

高斯模糊效率比較低,處理時間很長,github上有一個快速模糊的算法,接下來我們也會用到。

另外,android其實提供了一個高效的圖片處理庫RenderScript,使用這個庫我們也可以快速的進行圖片模糊。

下面來看我寫的,一個圖片模糊處理的類

 

public class BitmapBlurHelper {
    //縮放系數
    public final static int SCALE = 8;

    /**
     * 模糊函數
     * @param context
     * @param sentBitmap
     * @param radius
     * @return
     */
    public static Bitmap doBlur(Context context, Bitmap sentBitmap, float radius) {
        if(sentBitmap==null) return null;
        if (radius <= 0 || radius > 25) radius = 25f;//范圍在1-25之間
        if (radius<=6&&VERSION.SDK_INT > 16) {//經測試,radius大於6後,fastBlur效率更高,並且RenderScript在api11以上使用
            Bitmap bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(sentBitmap, sentBitmap.getWidth()/SCALE,sentBitmap.getHeight()/SCALE,false);//先縮放圖片,增加模糊速度
            final RenderScript rs = RenderScript.create(context);
            final Allocation input = Allocation.createFromBitmap(rs, bitmap, Allocation.MipmapControl.MIPMAP_NONE,
                    Allocation.USAGE_SCRIPT);
            final Allocation output = Allocation.createTyped(rs, input.getType());
            final ScriptIntrinsicBlur script = ScriptIntrinsicBlur.create(rs, Element.U8_4(rs));
            script.setRadius(radius);
            script.setInput(input);
            script.forEach(output);
            output.copyTo(bitmap);
            rs.destroy();
            return bitmap;
        }else{//快速模糊
            return fastBlur(sentBitmap,radius);
        }
    }

    /**
     * 快速模糊算法
     * @param sbitmap
     * @param radiusf
     * @return
     * Stack Blur v1.0 from
     * http://www.quasimondo.com/StackBlurForCanvas/StackBlurDemo.html
     * Java Author: Mario Klingemann 
     * http://incubator.quasimondo.com
     * created Feburary 29, 2004
     * Android port : Yahel Bouaziz 
     * http://www.kayenko.com
     * ported april 5th, 2012

     * This is a compromise between Gaussian Blur and Box blur
     * It creates much better looking blurs than Box Blur, but is
     * 7x faster than my Gaussian Blur implementation.
     * I called it Stack Blur because this describes best how this
     * filter works internally: it creates a kind of moving stack
     * of colors whilst scanning through the image. Thereby it
     * just has to add one new block of color to the right side
     * of the stack and remove the leftmost color. The remaining
     * colors on the topmost layer of the stack are either added on
     * or reduced by one, depending on if they are on the right or
     * on the left side of the stack.
     * If you are using this algorithm in your code please add
     * the following line:
     *
     * Stack Blur Algorithm by Mario Klingemann 
     */
    public static Bitmap fastBlur(Bitmap sbitmap, float radiusf){
        Bitmap bitmap = Bitmap.createScaledBitmap(sbitmap, sbitmap.getWidth()/SCALE,sbitmap.getHeight()/SCALE,false);//先縮放圖片,增加模糊速度
        int radius = (int)radiusf;
        if (radius < 1) {
            return (null);
        }

        int w = bitmap.getWidth();
        int h = bitmap.getHeight();

        int[] pix = new int[w * h];
        bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);

        int wm = w - 1;
        int hm = h - 1;
        int wh = w * h;
        int div = radius + radius + 1;

        int r[] = new int[wh];
        int g[] = new int[wh];
        int b[] = new int[wh];
        int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw;
        int vmin[] = new int[Math.max(w, h)];

        int divsum = (div + 1) >> 1;
        divsum *= divsum;
        int dv[] = new int[256 * divsum];
        for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {
            dv[i] = (i / divsum);
        }

        yw = yi = 0;

        int[][] stack = new int[div][3];
        int stackpointer;
        int stackstart;
        int[] sir;
        int rbs;
        int r1 = radius + 1;
        int routsum, goutsum, boutsum;
        int rinsum, ginsum, binsum;

        for (y = 0; y < h; y++) {
            rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
            for (i = -radius; i <= radius; i++) {
                p = pix[yi + Math.min(wm, Math.max(i, 0))];
                sir = stack[i + radius];
                sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
                sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
                sir[2] = (p & 0x0000ff);
                rbs = r1 - Math.abs(i);
                rsum += sir[0] * rbs;
                gsum += sir[1] * rbs;
                bsum += sir[2] * rbs;
                if (i > 0) {
                    rinsum += sir[0];
                    ginsum += sir[1];
                    binsum += sir[2];
                } else {
                    routsum += sir[0];
                    goutsum += sir[1];
                    boutsum += sir[2];
                }
            }
            stackpointer = radius;

            for (x = 0; x < w; x++) {

                r[yi] = dv[rsum];
                g[yi] = dv[gsum];
                b[yi] = dv[bsum];

                rsum -= routsum;
                gsum -= goutsum;
                bsum -= boutsum;

                stackstart = stackpointer - radius + div;
                sir = stack[stackstart % div];

                routsum -= sir[0];
                goutsum -= sir[1];
                boutsum -= sir[2];

                if (y == 0) {
                    vmin[x] = Math.min(x + radius + 1, wm);
                }
                p = pix[yw + vmin[x]];

                sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
                sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
                sir[2] = (p & 0x0000ff);

                rinsum += sir[0];
                ginsum += sir[1];
                binsum += sir[2];

                rsum += rinsum;
                gsum += ginsum;
                bsum += binsum;

                stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
                sir = stack[(stackpointer) % div];

                routsum += sir[0];
                goutsum += sir[1];
                boutsum += sir[2];

                rinsum -= sir[0];
                ginsum -= sir[1];
                binsum -= sir[2];

                yi++;
            }
            yw += w;
        }
        for (x = 0; x < w; x++) {
            rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
            yp = -radius * w;
            for (i = -radius; i <= radius; i++) {
                yi = Math.max(0, yp) + x;

                sir = stack[i + radius];

                sir[0] = r[yi];
                sir[1] = g[yi];
                sir[2] = b[yi];

                rbs = r1 - Math.abs(i);

                rsum += r[yi] * rbs;
                gsum += g[yi] * rbs;
                bsum += b[yi] * rbs;

                if (i > 0) {
                    rinsum += sir[0];
                    ginsum += sir[1];
                    binsum += sir[2];
                } else {
                    routsum += sir[0];
                    goutsum += sir[1];
                    boutsum += sir[2];
                }

                if (i < hm) {
                    yp += w;
                }
            }
            yi = x;
            stackpointer = radius;
            for (y = 0; y < h; y++) {
                // Preserve alpha channel: ( 0xff000000 & pix[yi] )
                pix[yi] = (0xff000000 & pix[yi]) | (dv[rsum] << 16) | (dv[gsum] << 8) | dv[bsum];

                rsum -= routsum;
                gsum -= goutsum;
                bsum -= boutsum;

                stackstart = stackpointer - radius + div;
                sir = stack[stackstart % div];

                routsum -= sir[0];
                goutsum -= sir[1];
                boutsum -= sir[2];

                if (x == 0) {
                    vmin[y] = Math.min(y + r1, hm) * w;
                }
                p = x + vmin[y];

                sir[0] = r[p];
                sir[1] = g[p];
                sir[2] = b[p];

                rinsum += sir[0];
                ginsum += sir[1];
                binsum += sir[2];

                rsum += rinsum;
                gsum += ginsum;
                bsum += binsum;

                stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
                sir = stack[stackpointer];

                routsum += sir[0];
                goutsum += sir[1];
                boutsum += sir[2];

                rinsum -= sir[0];
                ginsum -= sir[1];
                binsum -= sir[2];

                yi += w;
            }
        }
        bitmap.setPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
        return (bitmap);
    }
}

從上面的代碼我們可以看到,我首先對圖片進行了比例縮放,這樣做的目的是為了加快模糊處理效率。

 

如果我們不事先對圖片進行縮放,無論是調用快速模糊還是RenderScript,都會需要較長的計算時間,對於最大模糊效果,前者需要2000ms以上,後者需要需要500ms以上,這個效率顯然是不能接受的。

我們的模糊系數范圍是1-25,因為RenderScript的系數要求就是這個范圍(原因不得而知,但是超過了就會拋異常)。

對於圖片進行縮放以後,我發現了一個神奇的地方,就是快速模糊的效率居然趕上了RenderScript的效率,在radius為6以下,RenderScript較高,在20ms之內,而快速模糊需要200ms以內,但是在6以後,快速模糊只在20ms以內,而RenderScript則超過20ms,並且隨著radius的增大,兩者的差距也拉大。

所以在代碼中,我們根據6為邊界,分別使用兩者,另外RenderScript還要求在API 11以上才能使用。

 

OK,由來圖片模糊的處理方法,我們現在想實現圖片上的動態效果,簡單的思路就是監聽手指的移動,然後每次都講圖片進行模糊處理。

這種思路面臨一個困難,就是GPU繪制的速度超過了模糊算法的速度,也就是說模糊計算需要較長時間,這樣會造成程序的卡頓。

 

我的解決思路是,首先將圖片進行一次最大的模糊處理,得到一張最模糊的圖片,然後將清晰圖片(在下方)和模糊圖片(在上方)疊加,在手指移動過程中,修改模糊圖片的透明度,從而實現從清晰到透明的過渡效果。

怎麼實現圖片疊加呢?我使用了LayerDrawable這個類,並且構造了一個BlurDrawable類

 

/** 
 * 模糊drawable
 */
public class BlurDrawable{
    //上下兩層圖片
    private Drawable[] array = new Drawable[2];
    //層疊圖片
    private LayerDrawable la;

    /**
     * @param context
     * @param res
     * @param bitmap
     */
    public BlurDrawable(Context context,Resources res, Bitmap bitmap) {
        array[0] = new BitmapDrawable(res,bitmap);
        array[1] = new BitmapDrawable(res,BitmapBlurHelper.doBlur(context,bitmap,25));//生產模糊圖片
        array[1].setAlpha(0);
        la = new LayerDrawable(array);
        la.setLayerInset(0, 0, 0, 0, 0);//層疊
        la.setLayerInset(1, 0, 0, 0, 0);
    }

    /**
     * 返回層疊以後的圖片
     * @return
     */
    public LayerDrawable getBlurDrawable() {
        return la;
    }

    /**
     * 獲得模糊系數,本質上是透明度
     * @return
     */
    public int getBlur(){
        return array[1].getAlpha();
    }

    /**
     * 設置模糊系數
     * @param alpha
     */
    public void setBlur(int alpha){
        array[1].setAlpha(alpha);
    }
}

 

 

上面的代碼很簡單,相信大家也看得懂,最後就是為ImageView設置drawable,然後添加一個onClickListener

 

        mBlurImage = (ImageView)findViewById(R.id.img);
        final Bitmap bp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.ssd);
        final BlurDrawable blurDrawable = new BlurDrawable(this, getResources(),bp);
        mBlurImage.setImageDrawable(blurDrawable.getBlurDrawable());

       
        mBlurImage.setOnTouchListener(new View.OnTouchListener() {

            private float mLastY;

            @Override
            public boolean onTouch(View v, MotionEvent event) {
                switch (event.getAction()) {
                    case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                        mLastY = event.getY();
                        break;
                    case MotionEvent.ACTION_MOVE:
                        float y = event.getY();
                        float alphaDelt = (y - mLastY) / 50;
                        int alpha = (int) (blurDrawable.getBlur() + alphaDelt);
                        Log.i(time, alpha + );
                        if (alpha > 255) {
                            alpha = 255;
                        } else if (alpha < 0.0) {
                            alpha = 0;
                        }
                        blurDrawable.setBlur(alpha);
                        break;
                    case MotionEvent.ACTION_UP:
                        break;
                }
                return true;
            }
        });        

由於透明度的范圍是0-255,我們的模糊系數也從0到255

 

只有在action_move過程最後,不斷修改blurDrawable的透明度就可以了,而且透明度改變方法我也提供了

 

Ok,到此為止,透明效果就實現了,大家看copy一下代碼來看一下,個人認為這段代碼是圖片模糊處理的較好實現例子。

 

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