Java图片工具类

￡神魔★判官ぃ 2022-01-29 07:57 316阅读 0赞

###### 该图片工具类功能：校验图片比例、图片压缩、图片转码为Base64、Base64字符串转化成图片、把图片路径转码、人脸切图(只适用于百度人脸检测接口返回的坐标点)、图片Base64解码并输出流、图片Base64编码转成输入流。 ######

package com.blog.chen_2890.utils;
    
    import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails;
    import org.apache.tomcat.util.codec.binary.Base64;
    import sun.misc.BASE64Decoder;
    import sun.misc.BASE64Encoder;
    
    import javax.imageio.ImageIO;
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.*;
    import java.net.URLEncoder;
    
    /** * @description 图片工具类 * @date 2019/5/7 15:01 * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 */
    public class ImgUtils { 
    
        /** * @description 校验图片比例 * @param file 图片 * @param imageWidth 宽 * @param imageHeight 高 * @return boolean true：符合要求 * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:13 * @version V1.0 */
        public static boolean checkImageScale(File file, int imageWidth, int imageHeight) throws IOException { 
    
            Boolean result = false;
            if (!file.exists()) { 
                return false;
            }
            BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(file);
            int width = bufferedImage.getWidth();
            int height = bufferedImage.getHeight();
            if (imageHeight != 0 && height != 0) { 
                int scale1 = imageHeight / imageWidth;
                int scale2 = height / width;
                if (scale1 == scale2) { 
                    result = true;
                }
            }
            return result;
        }
    
        /** * @description 图片压缩 * @param inputPath 原始图片路径 * @param outputPath 输出图片路径 * @param oldWidth 压缩前宽度 * @param oldHeight 压缩前高度 * @param newWidth 压缩后宽度 * @param newHeight 压缩后高度 * @return void * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:12 * @version V1.0 */
        public static void imgCompress(String inputPath, String outputPath, Double oldWidth, Double oldHeight, Double newWidth, Double newHeight) throws IOException { 
            //将自定义宽高转换成对应比例
            double widthScale = newWidth / oldWidth;
            double heightScale = newHeight / oldHeight;
    
            //压缩
            Thumbnails.of(inputPath)
                    .scale(widthScale, heightScale)
                    .outputQuality(1d)
                    .toFile(outputPath);
        }
    
        /** * @description 将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行Base64编码处理 * @param path 图片路径 * @return java.lang.String base64字符串 * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:11 * @version V1.0 */
        public static String imgToBase64(String path) throws IOException { 
            byte[] data = null;
            // 读取图片字节数组
            InputStream in = null;
            try { 
                in = new FileInputStream(path);
                data = new byte[in.available()];
                in.read(data);
            } finally { 
                if (in != null) { 
                    try { 
                        in.close();
                    } catch (IOException e) { 
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
            //返回Base64编码过的字节数组字符串
            return Base64.encodeBase64String(data);
        }
        /** * @description 把图片路径转码 * @param path 图片路径 * @return java.lang.String * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:08 * @version V1.0 */
        public static String URLEncoder(String path) { 
            try { 
                path = URLEncoder.encode(path, "UTF-8");
            } catch (UnsupportedEncodingException e) { 
                e.printStackTrace();
            }
            return path;
        }
    
        /** * * * @description 人脸切图(只适用于百度人脸检测接口返回的坐标点) * @param imgBase64 图片Base64编码 * @param x 人脸区域离左边界的距离 * @param y 人脸区域离上边界的距离 * @param width 人脸区域的宽度 * @param height 人脸区域的高度 * @return java.lang.String 切脸后Base64编码 * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:07 * @version V1.0 */
        public static String cut(String imgBase64, double x, double y, double width, double height) throws IOException { 
            //将浮点数转换成整型，由于百度人脸检测接口返回的y轴是眉毛位置的坐标点
            //因此需要把坐标点向头顶位置偏移，所以对坐标点进行修改，偏移量目前暂定为这些，后续可根据具体情况变更
            int xInt = new Double(Math.floor(x)).intValue() - 10;
            int yInt = new Double(Math.floor(y)).intValue() - 50;
            int widthInt = new Double(Math.ceil(width)).intValue() + 20;
            int heightInt = new Double(Math.ceil(height)).intValue() + 50;
    
            //切图
            InputStream inputStream = imgBase64ToInput(imgBase64);
            BufferedImage bufferedImage = Thumbnails.of(inputStream)
                    .sourceRegion(xInt, yInt, widthInt, heightInt)
                    .size(widthInt, heightInt)
                    .outputQuality(1d)
                    .asBufferedImage();
            //转base64
            BASE64Encoder encoder = new BASE64Encoder();
    
            //io流
            ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
    
            //写入流中
            ImageIO.write(bufferedImage, "jpg", baos);
    
            //转换成字节数组
            byte[] bytes = baos.toByteArray();
    
            //转换成base64串
            String newImgBase64 = encoder.encodeBuffer(bytes).trim();
    
            //删除 \r\n，注意：转换成base64串时，一定要删除\r和\n
            String newImg = newImgBase64.replaceAll("\n", "").replaceAll("\r", "");
            return newImg;
        }
    
        /** * @description 处理Base64解码并输出流 * @param base64 图片Base64编码 * @param out OutputStream * @return boolean * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:06 * @version V1.0 */
        public static boolean base64ToImgOutput(String base64, OutputStream out) throws IOException { 
            // 图像数据为空
            if (base64 == null) { 
                return false;
            }
            try { 
                // Base64解码
                byte[] bytes = org.apache.commons.codec.binary.Base64.decodeBase64(base64);
                for (int i = 0; i < bytes.length; ++i) { 
                    // 调整异常数据
                    if (bytes[i] < 0) { 
                        bytes[i] += 256;
                    }
                }
                //生成jpeg图片
                out.write(bytes);
                out.flush();
                return true;
            } finally { 
                try { 
                    out.close();
                } catch (IOException e) { 
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    
        /** * @description 图片Base64编码转成输入流 * @param imgBase64 图片Base64编码 * @return java.io.InputStream * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:04 * @version V1.0 */
        public static InputStream imgBase64ToInput(String imgBase64) { 
            ByteArrayInputStream stream = null;
            try { 
    
                BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
                byte[] bytes1 = decoder.decodeBuffer(imgBase64);
                stream = new ByteArrayInputStream(bytes1);
            } catch (Exception e) { 
                e.printStackTrace();
            }
            return stream;
        }
    
        /** * @description base64字符串转化成图片 * @param imgBase64 base64字符串 * @param imgPath 图片路径(绝对路径) * @return boolean * @author https://blog.csdn.net/chen_2890 * @date 2019/5/18 20:02 * @version V1.0 */
        public static boolean imgBase64ToImage(String imgBase64,String imgPath){ 
            //图像数据为空
            if(imgBase64 == null){ 
                return false;
            }
            BASE64Decoder decoder = new BASE64Decoder();
            try { 
                //Base64解码
                byte[] b = decoder.decodeBuffer(imgBase64);
                for(int i=0;i<b.length;++i){ 
                    if(b[i]<0){ 
                        //调整异常数据
                        b[i]+=256;
                    }
                }
                //生成图片
                OutputStream out = new FileOutputStream(imgPath);
                out.write(b);
                out.flush();
                out.close();
                return true;
            }catch (Exception e){ 
                 e.printStackTrace();
            }
            return false;
        }
    
    }

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[yml]: https://blog.csdn.net/chen_2890/article/details/89641925
[log4j]: https://blog.csdn.net/chen_2890/article/details/89640607
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoZW5fMjg5MA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20220129/0f3f5425391c4b57901a6ff05d682ef2.png

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