(Imagen A: Color, B: Escala de Grises, C: Blanco y Negro)
Una imagen en Blanco y Negro (Black and White) a diferencia de las imagenes en escala de grises donde cada color RGB tiene su tonalidad equivalente en gris, la imagen en blanco/negro es monocromo, es decir solo acepta el blanco y el negro sin ninguna escala intermedia.Java nos permite trabajar con imagenes en blanco y negro y realizar la conversion facilmente utilizando la clase BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY. En este tutorial, veremos dos maneras de realizar la conversion a Blanco/Negro.
Primer metodo:
Para convertir una imagen en color a su equivalente en Blanco/Negro, basta con crear una imagen en memoria del tipo BufferedImage utilizando BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY, despues se debe pasar pixel a pixel los valores de la imagen a colores a la nueva imagen blanco/negro, la clase BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY hara el resto.
Este metodo tiene un inconveniente, dependiendo de la luminosidad de la imagen, la calidad u otros factores, el resultado puede variar.
Segundo metodo
Este segundo metodo es una extension del primer metodo, ya que igualmente se utiliza la clase BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY para crear una imagen monocroma, pero tambien para poder controlar la cantidad de negro o blanco que deseemos en la imagen, se hace uso de una variable de tipo entero que llamaremos "umbral", esta variable puede tomar valores entre 0 y 255 y su valor por defecto sera 127.
Seudocodigo:
umbral = 127 color = imagen_color.getColorRGB(i,j); R = color.leer_Rojo G = color.leer_Verde B = color.leer_Azul si R > umbral entonces R = 255 sino R = 0 fin si si G > umbral entonces G = 255 sino G = 0 fin si si B > umbral entonces B = 255 sino B = 0 fin si imagen_blanco_negro.setColor(i,j, color(R,G,B) )
Cuando se utliza la clase BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY para obtener una imagen monocroma, en realidad los pixeles aun contienen valores RGB diferentes de 0 y 255, aunque en pantalla vemos solo el blanco y negro, aprovechando esto, leeremos los valores RGB de cada pixel de la imagen y dependiendo de sus valores se los colocara en 0 o en 255, (ver seudocodigo). Asi podremos obtener varias imagenes con diferentes resultados, dependiendo del valor que tome "umbral".
El Codigo de la clase WB.java con ambos metodos
import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; /** * @web http://jc-mouse.blogspot.com/ * @author Mouse */ public class WB { private int r,g,b; private Color color; int umbral = 127;// public WB(){} public BufferedImage set_Blanco_y_Negro(BufferedImage f){ BufferedImage bn = new BufferedImage(f.getWidth(),f.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY); //se traspasan los colores Pixel a Pixel for(int i=0;i<f.getWidth();i++) for(int j=0;j<f.getHeight();j++) bn.setRGB(i, j, f.getRGB(i, j)); return bn; } public BufferedImage set_Blanco_y_Negro_con_Umbral(BufferedImage f){ BufferedImage bn = new BufferedImage(f.getWidth(),f.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY); //se traspasan los colores Pixel a Pixel for(int i=0;i<f.getWidth();i++){ for(int j=0;j<f.getHeight();j++){ color = new Color(f.getRGB(i, j)); //se extraen los valores RGB r = color.getRed(); g = color.getGreen(); b = color.getBlue(); //dependiendo del valor del umbral, se van separando los // valores RGB a 0 y 255 r =(r>umbral)? 255: 0; g =(g>umbral)? 255: 0; b =(b>umbral)? 255: 0; bn.setRGB(i, j, new Color(r,g,b).getRGB()); } } return bn; } }
