Swift 2.2 - Считайте черные пиксели в UIImage

Question

Мне нужно посчитать все черные пиксели в UIImage, Я нашел код, который мог бы работать, однако он написан на Objective-C. Я попытался преобразовать его в быстрый, но я получаю много ошибок, и я не могу найти способ их исправить.

Каков наилучший способ сделать это с помощью Swift?

Простое изображение

Objective-C:

/**
 * Structure to keep one pixel in RRRRRRRRGGGGGGGGBBBBBBBBAAAAAAAA format
 */

struct pixel {
    unsigned char r, g, b, a;
};

/**
 * Process the image and return the number of pure red pixels in it.
 */

- (NSUInteger) processImage: (UIImage*) image
{
    NSUInteger numberOfRedPixels = 0;

    // Allocate a buffer big enough to hold all the pixels

    struct pixel* pixels = (struct pixel*) calloc(1, image.size.width * image.size.height * sizeof(struct pixel));
    if (pixels != nil)
    {
        // Create a new bitmap

        CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(
            (void*) pixels,
            image.size.width,
            image.size.height,
            8,
            image.size.width * 4,
            CGImageGetColorSpace(image.CGImage),
            kCGImageAlphaPremultipliedLast
        );

        if (context != NULL)
        {
            // Draw the image in the bitmap

            CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0.0f, 0.0f, image.size.width, image.size.height), image.CGImage);

            // Now that we have the image drawn in our own buffer, we can loop over the pixels to
            // process it. This simple case simply counts all pixels that have a pure red component.

            // There are probably more efficient and interesting ways to do this. But the important
            // part is that the pixels buffer can be read directly.

            NSUInteger numberOfPixels = image.size.width * image.size.height;

            while (numberOfPixels > 0) {
                if (pixels->r == 255) {
                    numberOfRedPixels++;
                }
                pixels++;
                numberOfPixels--;
            }

            CGContextRelease(context);
        }

        free(pixels);
    }

    return numberOfRedPixels;
}

Answer 1

Гораздо быстрее использовать ускорение vImageHistogramCalculation чтобы получить гистограмму различных каналов в вашем изображении:

let img: CGImage = CIImage(image: image!)!.cgImage!

let imgProvider: CGDataProvider = img.dataProvider!
let imgBitmapData: CFData = imgProvider.data!
var imgBuffer = vImage_Buffer(data: UnsafeMutableRawPointer(mutating: CFDataGetBytePtr(imgBitmapData)), height: vImagePixelCount(img.height), width: vImagePixelCount(img.width), rowBytes: img.bytesPerRow)

let alpha = [UInt](repeating: 0, count: 256)
let red = [UInt](repeating: 0, count: 256)
let green = [UInt](repeating: 0, count: 256)
let blue = [UInt](repeating: 0, count: 256)

let alphaPtr = UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>(mutating: alpha) as UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>?
let redPtr = UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>(mutating: red) as UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>?
let greenPtr = UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>(mutating: green) as UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>?
let bluePtr = UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>(mutating: blue) as UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>?

let rgba = [redPtr, greenPtr, bluePtr, alphaPtr]

let histogram = UnsafeMutablePointer<UnsafeMutablePointer<vImagePixelCount>?>(mutating: rgba)
let error = vImageHistogramCalculation_ARGB8888(&imgBuffer, histogram, UInt32(kvImageNoFlags))

После этого запускается, alpha, red, green, а также blue Теперь гистограммы цветов в вашем изображении. Если red, green, а также blue каждый имеет счет только в 0-м месте, в то время как alpha только имеет значение в последнем месте, ваше изображение черное.

Если вы хотите даже не проверять несколько массивов, вы можете использовать vImageMatrixMultiply объединить ваши разные каналы:

let readableMatrix: [[Int16]] = [
    [3,     0,     0,    0]
    [0,     1,     1,    1],
    [0,     0,     0,    0],
    [0,     0,     0,    0]
]

var matrix: [Int16] = [Int16](repeating: 0, count: 16)

for i in 0...3 {
    for j in 0...3 {
        matrix[(3 - j) * 4 + (3 - i)] = readableMatrix[i][j]
    }
}
vImageMatrixMultiply_ARGB8888(&imgBuffer, &imgBuffer, matrix, 3, nil, nil, UInt32(kvImageNoFlags))

Если вы вставите это до гистограммы, ваш imgBuffer будет изменен на месте, чтобы усреднить RGB в каждом пикселе, записывая среднее значение в канал B. Таким образом, вы можете просто проверить blue гистограмма вместо всех трех.

(кстати, лучшее описание vImageMatrixMultiply Я нашел в исходном коде, как на https://github.com/phracker/MacOSX-SDKs/blob/2d31dd8bdd670293b59869335d9f1f80ca2075e0/MacOSX10.7.sdk/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vImage.framework/Versions/A/Headers/Transform.h#L21)

Answer 2

Я столкнулся с подобной проблемой сейчас, где мне нужно было определить, было ли изображение на 100% черным. Следующий код вернет количество чисто черных пикселей, найденных в изображении.

Однако, если вы хотите увеличить порог, вы можете изменить значение сравнения и позволить ему допускать более широкий диапазон возможных цветов.

import UIKit

extension UIImage {
    var blackPixelCount: Int {
        var count = 0
        for x in 0..<Int(size.width) {
            for y in 0..<Int(size.height) {
                count = count + (isPixelBlack(CGPoint(x: CGFloat(x), y: CGFloat(y))) ? 1 : 0)
            }
        }

        return count
    }

    private func isPixelBlack(_ point: CGPoint) -> Bool {
        let pixelData = cgImage?.dataProvider?.data
        let pointerData: UnsafePointer<UInt8> = CFDataGetBytePtr(pixelData)

        let pixelInfo = Int(((size.width * point.y) + point.x)) * 4

        let maxValue: CGFloat = 255.0
        let compare: CGFloat = 0.01

        if (CGFloat(pointerData[pixelInfo]) / maxValue) > compare { return false }
        if (CGFloat(pointerData[pixelInfo + 1]) / maxValue) > compare { return false }
        if (CGFloat(pointerData[pixelInfo + 2]) / maxValue) > compare { return false }

        return true
    }
}

Вы называете это с:

let count = image.blackPixelCount

Единственное предостережение в том, что это очень медленный процесс, даже на небольших изображениях.