为位图使用 5x5 颜色矩阵

Posted 2023-02-25

【中文标题】为位图使用 5x5 颜色矩阵

【英文标题】：Using 5x5 Color Matrix for Bitmap

【发布时间】：2015-11-02 09:27:48

【问题描述】：

我有一种方法可以使用颜色过滤器为位图添加效果。例如：

public static Bitmap changeContrast(Bitmap bmp, float contrast)

    ColorMatrix cm = new ColorMatrix(new float[]
            
                    contrast, 0, 0, 0, 0,
                    0, contrast, 0, 0, 0,
                    0, 0, contrast, 0, 0,
                    0, 0, 0, 1, 0
            );

    return getBitmapFromColorMatrix(cm, bmp);

但是，我想使用锐化过滤矩阵：

 0  0  0  0  0  
 0 -1 -1 -1  0
 0 -1  9 -1  0
 0 -1 -1 -1  0 
 0  0  0  0  0

但 ColorMatrix 只接受 4x5 矩阵数组。有没有办法让我的位图使用 5x5 矩阵？

我尝试了什么：

我尝试使用 ScriptIntrinsicConvolve5x5 类，但它需要 API17 及更高版本，但我需要使用 API 到 API14。我怎样才能做到这一点。请帮忙。

更新：

这是 getBitmapFromColorMatrix() 的代码，这可能会有所帮助。

    static Bitmap getBitmapFromColorMatrix (ColorMatrix cm, Bitmap sourceBitmap) 
       Bitmap ret = Bitmap.createBitmap(sourceBitmap.getWidth(), sourceBitmap.getHeight(), sourceBitmap.getConfig());

       Canvas canvas = new Canvas(ret);

       Paint paint = new Paint();
       paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(cm));
       canvas.drawBitmap(sourceBitmap, 0, 0, paint);

       return ret;
   

【参考方案1】：

这个问题很老了，但如果您仍然感兴趣，正如您所指出的，ColorMatrix 使用 4x5 矩阵，主要是因为第 5 行没有使用。 ScriptIntrinsicConvolve5x5 不是您要找的。正如https://***.com/a/27454681/852795 所指出的，“Convolve5x5 是一种根本不同的操作，它不支持每个通道的不同常量。ColorMatrix 确实是您想要的操作，并且应该很快。”

查看您的“锐化过滤器矩阵”，您的底行全为零，因此您应该可以忽略它。尝试将其移除并注入 4x5 矩阵，看看是否有效。

public static Bitmap sharpeningFilter(Bitmap bmp)

    ColorMatrix cm = new ColorMatrix(new float[]
            
                    0, 0, 0, 0, 0,
                    0, -1, -1, -1, 0,
                    0, -1, 9, -1, 0,
                    0, -1, -1, -1, 0
            );

    return getBitmapFromColorMatrix(cm, bmp);

顺便说一句，如果你想同时锐化和对比，你可以在使用ColorMatrixColorFilter(cm);之前将ColorMatrices与cm.postConcat(new ColorMatrix(mat));连接起来，然后再使用Paint.setColorFilter()。

最后，请查看 https://***.com/a/15119089/852795 以获取有关亮度、对比度、饱和度和色调的出色 ColorMatix 资源。您会注意到 @Pablo 使用 5x5 矩阵，但第 5 行始终是 0, 0, 0, 0, 1，因此无关紧要，因为它无论如何都会被忽略。