我目前正在处理一个用例，需要确定上传的图像是灰度级还是RGB。我找到了几种方法来识别这一点，但不确定它们是否可靠，是否可以共同用于确认图像是否为灰度级。
第1部分：使用Raster读取图像并获取NumberDataElements。
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
Raster ras = image.getRaster();
int elem = ras.getNumDataElements();
我观察到elem的值在某些情况下是"1"，但并非所有情况下都是。
第2部分：检查每个像素的RGB值。若R，G，B的值和给定的像素相同。
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
Raster ras = image.getRaster();
//Number of Color elements
int elem = ras.getNumDataElements();
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
int pixel,red, green, blue;
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
//scan through each pixel
pixel = image.getRGB(i, j);
red = (pixel >> 16) & 0xff;
green = (pixel >> 8) & 0xff;
blue = (pixel) & 0xff;
//check if R=G=B
if (red != green || green != blue ) {
flag = true;
break;
}
}
在这里，我检查R、G、B的值对于任何给定的像素都是相同的，并且这种行为在所有像素上都是一致的。
我正在使用这两种方法，但不确定它们的准确性。请建议。。
将if (flag) { break; }行移到内部for循环之外。
你只需要检查(red != green || green != blue)。打破这两个等式中的任何一个都可以确保第三个等式必须被打破，所以你只需要两次检查。
我也可能只是将布尔值的isGrayscale变量设置为true，然后在相等逻辑中断时将其设置为false，而不是将标志设置为true。应该假设它是灰度级的，直到它断裂并变为假。这里的flag并没有问题，但它更有意义和直观。
如果你想变得非常聪明，你可以允许方差增量，以允许足够灰度的图像，即它们与相等的偏差低于设定的阈值。但这是有效的：）
下面的方法对我很有效。谢谢大家的帮助。
BufferedImage image = ImageIO.read(file);
Raster ras = image.getRaster();
//Number of Color elements
int elem = ras.getNumDataElements();
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
int pixel,red, green, blue;
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
//scan through each pixel
pixel = image.getRGB(i, j);
red = (pixel >> 16) & 0xff;
green = (pixel >> 8) & 0xff;
blue = (pixel) & 0xff;
//check if R=G=B
if (red != green || green != blue ) {
flag = true;
break;
}
}
我认为您的第二个选项是证明图像灰度的可靠且正确的方法。您的代码存在一些问题：*你没有按照你想要的方式突破外循环（仔细看第二次突破——我认为它应该在外循环，而不是内循环）。*正如leonbloy在他的评论中所解释的那样，你的比较可能更简单
但如果你解决了这些小问题，它应该能可靠地工作。
检查R=G=B会告诉你图像是否为灰度级，这是肯定的。但我会非常谨慎地对待这种做法。你不知道这些图片是从哪里来的。它们可以用有损压缩或其他奇怪的格式保存。我不知道像jpg这样的格式是否真的会改变灰度像素的颜色，但这也可能取决于压缩算法（以及用于保存图像的程序）。无论如何，我建议你自己将图像转换为灰度，只是为了确定。至少对于那些未通过R=G=B测试的图像。
对于你的算法，我强烈建议你创建一个新的函数来检查R=G=B。这样，如果你发现一个像素没有通过测试，你可以立即返回false。
public static boolean isGreyscale(BufferedImage image)
{
int pixel,red, green, blue;
for (int i = 0; i < width; i++)
{
for (int j = 0; j < height; j++)
{
pixel = image.getRGB(i, j);
red = (pixel >> 16) & 0xff;
green = (pixel >> 8) & 0xff;
blue = (pixel) & 0xff;
if (red != green || green != blue ) return false;
}
}
return true;
}
PS：我刚刚检查了压缩色移的问题。我无法用pohotohop和jpg格式存档颜色偏移。但是可以用这种方式将灰度图像保存为gif，使其不再完全是灰度图像。
问题是：您希望图像本身是灰度级的，还是编码？
您的第二个解决方案告诉您图像是否为灰度级，而不考虑编码（即，即使图像可能有颜色，但它也会返回真值）。然而，这并不完美，人们可以完美地想象这样一种情况，即图像在不同于RGB的颜色空间中是灰度级的，舍入误差会导致测试失败。或者有损编码。您应该添加一个误差幅度，并将任何足够接近的图像转换为适当的灰度。
您的第一个解决方案是尝试找出编码是否为灰度。调色板大小为255的图像也会提供elem=1，如果灰度图像具有alpha通道，则可以提供elem=2。
为了检查您的编码是否为灰度，我建议进行以下测试：
int type = image.getColorModel().getColorSpace().getType();
boolean grayscale = (type==ColorSpace.TYPE_GRAY || type==ColorSpace.CS_GRAY);
为此，您需要从java.awt.image和java.awt.color导入类ColorModel和ColorSpace。
您还可以调查image.getType()的值是BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY还是BufferedImage.TYPE_USHORT_GRAY。
这里有一个非常简单的方法：
- 测试图像类型
- 测试通道的图像数量
- 测试像素值
这是代码
boolean isGrayScale(BufferedImage image)
{
// Test the type
if ( image.getType() == BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY ) return true ;
if ( image.getType() == BufferedImage.TYPE_USHORT_GRAY ) return true ;
// Test the number of channels / bands
if ( image.getRaster().getNumBands() == 1 ) return true ; // Single channel => gray scale
// Multi-channels image; then you have to test the color for each pixel.
for (int y=0 ; y < image.getHeight() ; y++)
for (int x=0 ; x < image.getWidth() ; x++)
for (int c=1 ; c < image.getRaster().getNumBands() ; c++)
if ( image.getRaster().getSample(x, y, c-1) != image.getRaster().getSample(x, y, c) ) return false ;
return true ;
}