背景介绍

之前应一个中科院生态环境研究院的朋友邀请，为其所在团队开发一款调查问卷形式的小程序，其中有一个主要功能是需要用户上传所处位置东南西北四个方向的照片，然后在服务端对这四张图片进行解析，提取出图片中人眼所见绿色所占整张图片的比例。

打个比方，如下这张图片

人眼所见的话，绿色占比大概在 30% ~ 40% ，我服务端的应用程序需要把这个绿视率计算出来，并保存在数据库里。

碍于没有图像处理的相关经验，没有立即答应朋友，而是回复他给我两天时间，能不能做，两天后回复他。

之后两天，自己便查阅了相关资料，了解了图像色彩方面的相关知识，诸如 RGB、HSV、像素点矩阵之类的，之后动手写了个简单的 demo，八九不离十的实现了这个色彩提取的功能。

这篇文章我把它归类在自己的开发杂记这个分类里，所以可能啰嗦的有点多了，请各位看官见谅，废话不多说，下面开始进入正题，说明我的解决思路和贴上源代码。

从 RGB 到 HSV

在进行绿色像素提取之前，需要明确一个概念，每一张图片都是由若干个像素点组成的。像素点的个数就是图片的长宽之积，如下

那么这张图的像素点个数就是 1440 x 1080 = 1555200 个。

实现绿色像素的提取就是在这些像素点中找到哪些可以被判定为绿色的点，然后将其与总像素点个数相除，得到的比例即可大致判定为该图片的绿视率。

一、RGB

RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红( R )、绿( G )、蓝( B )三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB 即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

上面这句话专业吧，没错，我在百度百科里粘过来的。

大白话就是所有色彩都是由红( R )、绿( G )、蓝( B )这三原色组成，我们只需要通过设置一些阈值（三原色之间的关系），将那些在阈值范围内的点判定为绿像素点，之后与总像素点作除法即可得到我们想要的结果。

之后，我便花了一天时间，去查找 R、G、B 之间什么样的关系才能判定为绿色，自己也使用画板调试了很久，最终得到了第一版的实现代码。但是，这种实现方式的结果在某些情况下并不令我满意，查找了很多资料才发现，RGB 虽然表示直接，但是 R、G、B 数值和色彩的三属性没有直接的联系，不能揭示色彩之间的关系。所以在进行配色设计时，RGB 模型就不是那么合适了（可能对于计算机来说，某些值是可以归为绿色，但对于人眼来说，某些点怎么看都不像是绿色。。。），也正因如此，我最终没有采用这种解决方案，所以这里也不提供代码了，在又查阅了其他资料后，我将目光锁定在了 HSV 空间上。

二、HSV

HSV是指 Hue(色相)、Saturation(饱和度)和 Value(值)。

RGB 和 CMY 颜色模型都是面向硬件的，而 HSV 颜色模型是面向用户的。 即HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。

很幸运，Java 提供了将 RGB 转换为 HSV 的 API，我们只需要确定好 H、S、V 三个域之间的阈值范围即可，这个范围的确定，这里就不多说了，都是自己找资料加上慢慢调试出来的，如果你想提取绿色的话，可以直接参考我的阈值范围，别的颜色的话，那么你就自己慢慢调试吧。

下面是代码实现，注释我个人认为做的够详细了，别的就不多说了，不懂的地方看注释，或者给我留言：

package com.util.xgb;import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.math.BigDecimal;
import java.text.DecimalFormat;import javax.imageio.ImageIO;public class CalculateGreenProportion {// 计算绿色像素所占比例，传入参数为图片的文件路径public static String calculateGreen(String image) throws Exception {File file = new File(image);BufferedImage bi = null;try {bi = ImageIO.read(file);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}//长宽int width = bi.getWidth();int height = bi.getHeight();//横纵坐标起始点int minx = bi.getMinX();int miny = bi.getMinY();//绿色像素点个数long greenNumber = 0;int[] rgb = new int[3];// 定义RGB空间float[] hsv = new float[3];// 定义HSV空间// 开始遍历所有像素点for (int i = minx; i < width; i++) {for (int j = miny; j < height; j++) {// 当前像素点int pixel = bi.getRGB(i, j); // 获取RGB各值rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;//Rrgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;//Grgb[2] = (pixel & 0xff);//B// rgb转hsvColor.RGBtoHSB(rgb[0], rgb[1], rgb[2], hsv);//使用hsv判断该像素点是否可以判定为绿色像素点if (hsv[2] >= 0.075 && hsv[1] >= 0.15 && hsv[0] > 0.1389 &&hsv[0] <= 0.4444) {greenNumber++;}}}// 总像素点个数long totalPixelNumber = width * height;// 获取浮点数表示的占比double greenPixelProportion = (double) greenNumber / totalPixelNumber;// 返回百分制字符串return translateDoubleIntoPercent(greenPixelProportion);}/*** 将浮点数转换为百分制* @param d* @return*/public static String translateDoubleIntoPercent(double d) {BigDecimal bDecimal = new BigDecimal(d);bDecimal = bDecimal.setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);DecimalFormat dFormat = new DecimalFormat("0.00%");String result = dFormat.format(bDecimal.doubleValue());return result;}
}

写个测试用例测试一下：

public static void main(String[] args) throws IOException {String probability = null;try {probability = calculateGreen("C:\\Users\\_Miracle\\Desktop\\2019050111265770466.jpg");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}System.out.println("hsv提取绿视率:" + probability);
}

测试的图片，你就将你图片的绝对路径粘到probability = calculateGreen("C:\\Users\\_Miracle\\Desktop\\2019050111265770466.jpg");
这里就可以。

控制台打印结果如下

hsv提取绿视率:38.37%

还算比较准确吧。

使用多线程优化性能

本地计算一些尺寸不算特别大的图片还好，但是上线之后才发现现在这手机像素都非常高啊。。。一张照片大小动不动就5、6MB，如果用户选择上传原图的话，由于网络、IO的制约，再加上计算绿视率需要遍历所有像素点（比如我这渣渣手机，拍出来的照片尺寸都是4608 x 3456左右的，那么就需要遍历 15925248 个像素，近1600万个啊。。。），服务端的计算结果需要延时一会儿才能反馈回客户端，用户体验非常不好。

针对此，可以充分利用服务器多核优势。。。虽然我的服务器才双核。。。但那也是可以利用并发提高性能的！

我的想法是，由几个线程平分总共的像素点数目，分别计算分配给它的像素点中有多少个可以判定为绿色像素点的，判断完了将其返回即可，最终由主线程汇总各个子线程的判定结果，之后的步骤就跟第一个版本的代码逻辑一样了。

因为需要线程具有返回值，所以可以将任务封装到实现 Callable 接口的类中，之后使用 FutureTask 获取返回结果。关于如何实现线程传参和处理线程返回值这里就不多做介绍了，下面贴代码。

首先是子任务的实现类：

package com.util.xgb;import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.concurrent.Callable;public class CalculateTask implements Callable<Long>{// 横纵坐标起始点public int startX;public int startY;// 横纵坐标终点public int endX;public int endY;// 持有BufferedImage引用public BufferedImage bi;// 使用构造函数传参public CalculateTask(int sx,int sy,int ex,int ey,BufferedImage bImage) {startX = sx;startY = sy;endX = ex;endY = ey;bi = bImage;}@Overridepublic Long call() throws Exception {// 定义HSV空间float[] hsv = new float[3];long res = 0L;// 开始遍历分配给该线程的像素点for (int i = startX; i < endX; i++) {for (int j = startY; j < endY; j++) {// 当前像素点int pixel = bi.getRGB(i, j);// 获取RGB各值int R = (pixel & 0xff0000) >> 16;// Rint G = (pixel & 0xff00) >> 8;// Gint B = (pixel & 0xff);// B// rgb转hsvColor.RGBtoHSB(R, G, B, hsv);//使用hsv判断该像素点是否可以判定为绿色像素点if (hsv[2] >= 0.075 && hsv[1] >= 0.15 && hsv[0] > 0.1389 && hsv[0] <= 0.4444) {res++;}}}System.out.println("当前线程:" + Thread.currentThread().getName() + ",绿色像素点个数：" + res);return res;}
}

之后，更改之前的主类代码如下，这里另外开启了两个线程去平分像素点：

package com.util.xgb;import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.math.BigDecimal;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.concurrent.FutureTask;import javax.imageio.ImageIO;public class Calculate{public static String calculateGreen(String image) throws Exception {File file = new File(image);BufferedImage bi = null;try {bi = ImageIO.read(file);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}int width = bi.getWidth();int height = bi.getHeight();int minx = bi.getMinX();int miny = bi.getMinY();// 平分任务，使用 FutureTask 包装，获取返回值。FutureTask<Long> fTask1 = new FutureTask<>(new CalculateTask(minx, miny, width / 2, height, bi));FutureTask<Long> fTask2 = new FutureTask<>(new CalculateTask(width / 2 + 1, miny, width, height, bi));new Thread(fTask1).start();new Thread(fTask2).start();long res1 = fTask1.get();long res2 = fTask2.get();//由主线程汇总long totalGreenPixel = res1 + res2;long totalPixelNumber = width * height;double greenPixelProportion = (double) totalGreenPixel / totalPixelNumber;return translateDoubleIntoPercent(greenPixelProportion);}/*** 将浮点数转换为百分制* @param d* @return*/public static String translateDoubleIntoPercent(double d) {BigDecimal bDecimal = new BigDecimal(d);bDecimal = bDecimal.setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);DecimalFormat dFormat = new DecimalFormat("0.00%");String result = dFormat.format(bDecimal.doubleValue());return result;}
}

我们在测试函数里加上计时来观察性能提上多少（在之前的单线程代码中也加入，对二者进行对比）：

public static void main(String[] args) throws IOException {long start = System.currentTimeMillis();String probability = null;try {probability = calculateGreen("C:\\Users\\_Miracle\\Desktop\\cbd99c9c34dcbf7fd9328686d243bbe.jpg");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}long time = System.currentTimeMillis() - start;System.out.println("hsv提取绿视率:" + probability + ",耗时：" + time + "ms");}

这次测试我们就使用一张比较大的图片，如下所示，它有 4608 x 3456 = 15925248 个像素点，我们来观察一下结果。

首先是原来单线程的结果。

接下来看看使用多线程优化后的结果。

性能提升还是相当明显的，速度快了40%左右。

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