首先图片的背景和图形的颜色肯定是不一样的，图片是由像素组成的（这个概念很重要），，第一步区分背景和图形的颜色，保存背景的颜色，，第二步创建一个二维数组，这个二维数组对应于这个图片，你比如说，我这个图片是10*10大小的，然后我就把我这个数组保存是100*100的，即每隔0.1我取一下图片的像素值，判断这个像素值和背景是否一样，如果一样，那么数组的对应位置就存储0，否则存储1，，，第三步，通过Java代码控制鼠标遍历图片，一行一行的遍历，取像素值，与背景的像素对比，存入数组，遍历之后二维数组就只是存储的0和1(0代表背景，1代表图形)，，第四步，把所有为1的二维数组元素对应的坐标取出来，写个方法判断一下，相当于数轴知道X和Y了，你判断一下图形的形状，应该不难。。。而且图形就三个，，不难实现，，楼主可以试试
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Java图像处理技巧四则
下面代码中用到的sourceImage是一个已经存在的Image对象
图像剪切
对于一个已经存在的Image对象，要得到它的一个局部图像，可以使用下面的步骤：
//import java.awt.*;
//import java.awt.image.*;
Image croppedImage;
ImageFilter cropFilter;
CropFilter =new CropImageFilter(25,30,75,75); //四个参数分别为图像起点坐标和宽高，即CropImageFilter(int x,int y,int width,int height)，详细情况请参考API
CroppedImage= Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(new FilteredImageSource(sourceImage.getSource(),cropFilter));
如果是在Component的子类中使用，可以将上面的Toolkit.getDefaultToolkit().去掉。FilteredImageSource是一个ImageProducer对象。
图像缩放
对于一个已经存在的Image对象，得到它的一个缩放的Image对象可以使用Image的getScaledInstance方法：
Image scaledImage=sourceImage. getScaledInstance(100,100, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个100X100的图像
Image doubledImage=sourceImage. getScaledInstance(sourceImage.getWidth(this)*2,sourceImage.getHeight(this)*2, Image.SCALE_DEFAULT); //得到一个放大两倍的图像,这个程序一般在一个swing的组件中使用，而类Jcomponent实现了图像观察者接口ImageObserver，所有可以使用this。
//其它情况请参考API
灰度变换
下面的程序使用三种方法对一个彩色图像进行灰度变换，变换的效果都不一样。一般而言，灰度变换的算法是将象素的三个颜色分量使用R*0.3+G*0.59＋ B*0.11得到灰度值，然后将之赋值给红绿蓝，这样颜色取得的效果就是灰度的。另一种就是取红绿蓝三色中的最大值作为灰度值。java核心包也有一种算法，但是没有看源代码，不知道具体算法是什么样的，效果和上述不同。
/* GrayFilter.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class GrayFilter extends RGBImageFilter {
int modelStyle;
public GrayFilter() {
modelStyle=GrayModel.CS_MAX;
canFilterIndexColorModel=true;
}
public GrayFilter(int style) {
modelStyle=style;
canFilterIndexColorModel=true;
}
public void setColorModel(ColorModel cm) {
if (modelStyle==GrayModel
else if (modelStyle==GrayModel
}
public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {
return pixel;
}
}
/* GrayModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class GrayModel extends ColorModel {
public static final int CS_MAX=0;
public static final int CS_FLOAT=1;
ColorModel sourceModel;
int modelStyle;
public GrayModel(ColorModel sourceModel) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
modelStyle=0;
}
public GrayModel(ColorModel sourceModel,int style) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
modelStyle=style;
}
public void setGrayStyle(int style) {
modelStyle=style;
}
protected int getGrayLevel(int pixel) {
if (modelStyle==CS_MAX) {
return Math.max(sourceModel.getRed(pixel),Math.max(sourceModel.getGreen(pixel),sourceModel.getBlue(pixel)));
}
else if (modelStyle==CS_FLOAT){
return (int)(sourceModel.getRed(pixel)*0.3+sourceModel.getGreen(pixel)*0.59+sourceModel.getBlue(pixel)*0.11);
}
else {
return 0;
}
}
public int getAlpha(int pixel) {
return sourceModel.getAlpha(pixel);
}
public int getRed(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getGreen(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getBlue(int pixel) {
return getGrayLevel(pixel);
}
public int getRGB(int pixel) {
int gray=getGrayLevel(pixel);
return (getAlpha(pixel)24)+(gray16)+(gray8)+gray;
}
}
如果你有自己的算法或者想取得特殊的效果，你可以修改类GrayModel的方法getGrayLevel()。
色彩变换
根据上面的原理，我们也可以实现色彩变换，这样的效果就很多了。下面是一个反转变换的例子：
/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class ReverseColorModel extends ColorModel {
ColorModel sourceModel;
public ReverseColorModel(ColorModel sourceModel) {
super(sourceModel.getPixelSize());
this.sourceModel=sourceModel;
}
public int getAlpha(int pixel) {
return sourceModel.getAlpha(pixel);
}
public int getRed(int pixel) {
return ~sourceModel.getRed(pixel);
}
public int getGreen(int pixel) {
return ~sourceModel.getGreen(pixel);
}
public int getBlue(int pixel) {
return ~sourceModel.getBlue(pixel);
}
public int getRGB(int pixel) {
return (getAlpha(pixel)24)+(getRed(pixel)16)+(getGreen(pixel)8)+getBlue(pixel);
}
}
/* ReverseColorModel.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.image.*;
public class ReverseFilter extends RGBImageFilter {
public ReverseFilter() {
canFilterIndexColorModel=true;
}
public void setColorModel(ColorModel cm) {
substituteColorModel(cm,new ReverseColorModel(cm));
}
public int filterRGB(int x,int y,int pixel) {
return pixel;
}
}
要想取得自己的效果，需要修改ReverseColorModel.java中的三个方法，getRed、getGreen、getBlue。
下面是上面的效果的一个总的演示程序。
/*GrayImage.java*/
/*@author:cherami */
/*email:cherami@163.net*/
import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import javax.swing.*;
import java.awt.color.*;
public class GrayImage extends JFrame{
Image source,gray,gray3,clip,bigimg;
BufferedImage bimg,gray2;
GrayFilter filter,filter2;
ImageIcon ii;
ImageFilter cropFilter;
int iw,ih;
public GrayImage() {
ii=new ImageIcon(\"images/11.gif\");
source=ii.getImage();
iw=source.getWidth(this);
ih=source.getHeight(this);
filter=new GrayFilter();
filter2=new GrayFilter(GrayModel.CS_FLOAT);
gray=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter));
gray3=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),filter2));
cropFilter=new CropImageFilter(5,5,iw-5,ih-5);
clip=createImage(new FilteredImageSource(source.getSource(),cropFilter));
bigimg=source.getScaledInstance(iw*2,ih*2,Image.SCALE_DEFAULT);
MediaTracker mt=new MediaTracker(this);
mt.addImage(gray,0);
try {
mt.waitForAll();
} catch (Exception e) {
}
你需要关注的主要是这个类：java.awt.image.BufferedImage
可以查阅相关的API。
java图像处理技术在《java核心技术8 下卷》中有比较详细的介绍。
相关技术要求和注意事项：RGB标准、ICC配置特性、
建议如果进行像素识别的话可以选取关键点的识别方式、而且确认像素是否符合要求使用RGB的范围识别而非精确识别。
至于具体的识别操作过程，需要你详细定义开始识别的位置标准(规定的或者识别图像获取)、边界标准、大小(识别块得SIZE)、分组(给识别块确定属性)等
package com.he;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import javax.imageio.*;
public class CodeFact
extends HttpServlet {
public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws
ServletException, IOException {
//设置页面不缓存
response.setHeader("Pragma", "No-cache");
response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
response.setDateHeader("Expires", 0);
// 在内存中创建图象
int width = 60, height = 20;
BufferedImage image = new BufferedImage(width, height,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
// 获取图形上下文
Graphics g = image.getGraphics();
//生成随机类
Random random = new Random();
// 设定背景色
g.setColor(getRandColor(200, 250));
g.fillRect(0, 0, width, height);
//设定字体
g.setFont(new Font("Times New Roman", Font.PLAIN, 18));
//画边框
g.setColor(new Color(33,66,99));
g.drawRect(0,0,width-1,height-1);
// 随机产生155条干扰线，使图象中的认证码不易被其它程序探测到
g.setColor(getRandColor(160, 200));
for (int i = 0; i 155; i++) {
int x = random.nextInt(width);
int y = random.nextInt(height);
int xl = random.nextInt(12);
int yl = random.nextInt(12);
g.drawLine(x, y, x + xl, y + yl);
}
// 取随机产生的认证码(4位数字)
String sRand = "";
for (int i = 0; i 4; i++) {
String rand = String.valueOf(random.nextInt(10));
sRand += rand;
// 将认证码显示到图象中
g.setColor(new Color(20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110),
20 + random.nextInt(110))); //调用函数出来的颜色相同，可能是因为种子太接近，所以只能直接生成
g.drawString(rand, 13 * i + 6, 16);
}
// 将认证码存入SESSION
HttpSession session = request.getSession();
session.setAttribute("rand", sRand);
// 图象生效
g.dispose();
// 输出图象到页面
ImageIO.write(image, "JPEG", response.getOutputStream());
}
public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws
ServletException, IOException {
doGet(request, response);
}
//给定范围获得随机颜色
private Color getRandColor(int fc, int bc) {
Random random = new Random();
if (fc 255) {
fc = 255;
}
if (bc 255) {
bc = 255;
}
int r = fc + random.nextInt(bc - fc);
int g = fc + random.nextInt(bc - fc);
int b = fc + random.nextInt(bc - fc);
return new Color(r, g, b);
}
}
你试试！！
图片是由点组成（或者是别的方法），记录点的位置、颜色，控制点就行了。至于ocr，有难度，首先要制作文字的变化范围及整个字各部分的联系，这还是简单的。然后，图像分解就行了。额，我不会编程，稍微会点c++，所以这个回答就是假设如果我做这种程序的思路。
测试代码
[java] view plain copy
public static void main(String[] args) throws Exception {
findImage4FullScreen(ImageCognition.SIM_ACCURATE_VERY);
}
public static void findImage4FullScreen(int sim) throws Exception {
Dimension screenSize = Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();
int w = (int) screenSize.getWidth();
int h = 200;
Robot robot = new Robot();
BufferedImage screenImg = robot.createScreenCapture(new Rectangle(0, 0,
w, h));//对屏幕指定范围进行截图，保存到BufferedImage中
OutputStream out = new FileOutputStream("data/images/screen.png");
ImageIO.write(screenImg, "png", out);//将截到的BufferedImage写到本地
InputStream in = new FileInputStream("data/images/search.png");
BufferedImage searchImg = ImageIO.read(in);//将要查找的本地图读到BufferedImage
//图片识别工具类
ImageCognition ic = new ImageCognition();
ListCoordBean list = ic.imageSearch(screenImg, searchImg, sim);
for (CoordBean coordBean : list) {
System.out.println("找到图片,坐标是" + coordBean.getX() + ","
+ coordBean.getY());
//标注找到的图的位置
Graphics g = screenImg.getGraphics();
g.setColor(Color.BLACK);
g.drawRect(coordBean.getX(), coordBean.getY(),
searchImg.getWidth(), searchImg.getHeight());
g.setFont(new Font(null, Font.BOLD, 20));
g.drawString("←找到的图片在这里",
coordBean.getX() + searchImg.getWidth() + 5,
coordBean.getY() + 10 + searchImg.getHeight() / 2);
out = new FileOutputStream("data/images/result.png");
ImageIO.write(screenImg, "png", out);
}
}
额外的类
CoordBean
package cn.xt.imgCongnition;
public class CoordBean {
private int x;
private int y;
/**
* 获取x坐标
*
* @return x坐标
*/
public int getX() {
return x;
}
public void setX(int x) {
this.x = x;
}
/**
* 获取y坐标
*
* @return
*/
public int getY() {
return y;
}
public void setY(int y) {
this.y = y;
}
}
RgbImageComparerBean
package cn.xt.imgCongnition;
/**
* RGB 相关，图片相似度计算时使用
*
*/
public class RgbImageComparerBean {
/****** 颜色值数组，第一纬度为x坐标，第二纬度为y坐标 ******/
private int colorArray[][];
/*** 是否忽略此点，若为true，则不纳入比较的像素行列。 ***/
private boolean ignorePx[][];
/**** 图片的宽高 ****/
private int imgWidth;
private int imgHeight;
// 图片的像素总数
private int pxCount;
/**
* 获取图像的二维数组组成
*
* @return 图像的二维数组
*/
public int[][] getColorArray() {
return colorArray;
}
/**
* 要对比的像素总数,会自动筛选掉不对比的颜色
*
* @param pxCount
*/
public void setPxCount(int pxCount) {
this.pxCount = pxCount;
}
/**
* 设置颜色二维数组
*
* @param colorArray
* 颜色二维数组，一维为x轴，二维为y轴
*/
public void setColorArray(int[][] colorArray) {
this.colorArray = colorArray;
this.imgWidth = this.colorArray.length;
this.imgHeight = this.colorArray[0].length;
this.pxCount = this.imgWidth * this.imgHeight;
}
/**
* 是否忽略此点，若为true，则不纳入像素比较行列。
*
* @return 具体x，y坐标的那个像素点
*/
public boolean[][] getIgnorePx() {
return ignorePx;
}
/**
* 是否忽略此点，若为true，则不纳入像素比较行列。
*
* @param ignorePx
* 具体x，y坐标的那个像素点
*/
public void setIgnorePx(boolean[][] ignorePx) {
this.ignorePx = ignorePx;
}
/**
* 获取图像的宽度
*
* @return 图像宽度
*/
public int getImgWidth() {
return imgWidth;
}
/**
* 获取图像的高度
*
* @return 图像高度
*/
public int getImgHeight() {
return imgHeight;
}
/**
* 获取图像里像素的总数
*
* @return
*/
public int getPxCount() {
return pxCount;
}
}
