濾鏡現在在我們的生活中運用很廣泛，在開發中我們也會觸及到，本文給大家分享的是使用ruby實現的幾種圖片濾鏡的演算法，包括灰階、二值、底片、浮雕。非常的簡單實用，有需要的夥伴可以參考下。
原圖
一、灰階演算法
彩色照片每一個像素的顏色值由紅、綠、藍三種值混合而成，紅綠藍的取值分別由很多種，於是像素的顏色值也可以有很多種顏色值，這就是彩色圖片的原理，而灰度照片則只有256種顏色，一般的處理方法是將圖片顏色值的RGB三個頻道值設為一樣，這樣圖片的顯示效果就會是灰色。
灰階處理一般有三種演算法：
最大值法：即新的顏色值R＝G＝B＝Max(R，G，B)，這種方法處理後的圖片看起來亮度值偏高。
平均值法：即新的顏色值R＝G＝B＝(R＋G＋B)／3，這樣處理的圖片十分柔和
#加權平均值法：即新的顏色值R＝G＝B＝(R ＊ Wr＋G＊Wg＋B＊Wb)，一般由於人眼對不同顏色的敏感度不一樣，所以三種顏色值的權重不一樣，一般來說綠色最高，紅色其次，藍色最低，最合理的值分別為Wr ＝ 30％，Wg ＝ 59％，Wb ＝ 11％
#下面是加權平均值法的Ruby實作：
#灰度化图片
#取RGB三色平均值
def self.grey(bmp)
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
rgb = bmp.getRGB(i, j)
grey = rgb.r.to_f * 0.3+rgb.g.to_f *0.59 +rgb.b.to_f * 0.11.to_i
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(grey, grey, grey))
end
end
end#灰階效果：
二、二值化
影像二值化就是將影像上的像素點的灰階值設為0或255，也就是將整個影像呈現出明顯的黑白效果。所有灰階大於或等於閾值的像素被判定為屬於特定物體，其灰階值為255表示，否則這些像素點被排除在物體區域以外，灰階值為0，表示背景或例外的物體區域。
圖像二值化常用於破解驗證碼等圖片辨識應用程式上
##二值化图片
#小于一定阈值设为0 0 0，大于设置为255 255 255
def self.binarization(bmp)
imageGreyLevel = bmp.getGreyLevel
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
rgb = bmp.getRGB(i, j)
if rgb.getGreyLevel<imageGreyLevel
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(0, 0, 0))
else
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(255, 255, 255))
end
end
end
end二值化效果
三、底片
#底片效果的實作很簡單，就是將RGB的每一個通道值取反，就是用255去減
#底片化图片
#RGB取反色255-
def self.contraryColor(bmp)
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
rgb = bmp.getRGB(i, j)
bmp.setRGB(i, j, rgb.getContrary)
end
end
end底片效果
就具有了浮雕效果。 在實際的效果中，這樣處理後，有些區域可能還是會有」彩色」的一些點或條狀痕跡，所以最好再對新的RGB值做一個灰階處理。
#浮雕效果
#浮雕的算法相对复杂一些，用当前点的RGB值减去相邻点的RGB值并加上128作为新的RGB值。由于图片中相邻点的颜色值是比较接近的，
#因此这样的算法 处理之后，只有颜色的边沿区域，也就是相邻颜色差异较大的部分的结果才会比较明显，而其他平滑区域则值都接近128左右，
#也就是灰色，这样就具有了浮雕效果。
#在实际的效果中，这样处理后，有些区域可能还是会有”彩色”的一些点或者条状痕迹，所以最好再对新的RGB值做一个灰度处理。
def self.emboss(bmp)
preRGB=RGB.new(128, 128, 128)
for i in 0 .. bmp.height - 1
for j in 0 .. bmp.width - 1
currentRGB=bmp.getRGB(i, j)
r=(currentRGB.r-preRGB.r)*1+128
g=(currentRGB.g - preRGB.g)*1+128
b=(currentRGB.b-preRGB.b)*1+128
bmp.setRGB(i, j, RGB.new(r,g,b).getGreyRGB)
preRGB = currentRGB
end
end
end以上是Ruby實現的圖片濾鏡演算法程式碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
