AutoMaskingGraphCutOptions

Inheritance: java.lang.Object, com.aspose.imaging.masking.options.MaskingOptions, com.aspose.imaging.masking.options.GraphCutMaskingOptions

public class AutoMaskingGraphCutOptions extends GraphCutMaskingOptions

Параметры автоматической маскировки GraphCut.

Конструкторы

Конструктор	Описание
AutoMaskingGraphCutOptions()	Инициализирует новый экземпляр класса AutoMaskingGraphCutOptions.

Методы

Метод	Описание
getDefaultForegroundStrokes()	Получает предварительно рассчитанные стандартные штрихи переднего плана.
getDefaultBackgroundStrokes()	Получает стандартные штрихи фона.
getDefaultObjectsRectangles()	Получает стандартные прямоугольники объектов.
getAssumedObjects()	Получает предполагаемые объекты.
setAssumedObjects(List value)	Устанавливает предполагаемые объекты.
getCalculateDefaultStrokes()	Получает значение, указывающее, следует ли рассчитывать стандартные штрихи.
setCalculateDefaultStrokes(boolean value)	Устанавливает значение, указывающее, следует ли рассчитывать стандартные штрихи.
getPrecalculationProgressEventHandler()	Получает обработчик события прогресса процесса предварительного расчёта стандартных точек.
setPrecalculationProgressEventHandler(ProgressEventHandler value)	Устанавливает обработчик события прогресса процесса предварительного расчёта стандартных точек.

Example: Saving image masking result with feathering based on image size.

Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Свойство Args класса AutoMaskingGraphCutOptions может быть опущено, так как стандартные штрихи помещаются туда в конце. MaskingResult[] results;

MaskingResult[] results; 
            
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius((Math.max(image.getWidth(), image.getHeight()) / 500) + 1);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}
            

Example: Saving image masking result with feathering based on image size.

Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius((Math.max(image.getWidth(), image.getHeight()) / 500) + 1);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}
            

Example: Saving image masking result with feathering based on image size and re-using masking options for the new masking iteration.

Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения и повторное использование параметров маскирования для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана изменяются, и выполняется ещё одна итерация маскирования.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.
Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    // При повторном использовании AutoMaskingGraphCutOptions нет необходимости выполнять расчёт стандартных штрихов второй раз.
    options.setCalculateDefaultStrokes(false);
    // Когда в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены как стандартные штрихи, так и ObjectsPoints, массивы точек в итоге объединяются.
    // Первый массив ObjectsPoints считается массивом точек фона и
    // второй массив ObjectsPoints считается массивом точек переднего плана.
    // Когда оба свойства DefaultObjectsRectangles и ObjectsRectangles в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены,
    // используется только массив из Args.
    AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
    args.setObjectsPoints(new Point[][]
            {
                    new Point[] { new Point(100, 100), new Point(150, 100) },
                    new Point[] { new Point(500, 200) },
            });

    args.setObjectsRectangles( new Rectangle[] { new Rectangle(100, 100, 300, 300) });
    options.setArgs(args);
    results = new ImageMasking(image).decompose(options);
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

Example: Saving image masking result with feathering based on image size, modifying obtained default strokes and using it for the new masking iteration.

Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой, основанной на размере изображения, модификация полученных стандартных штрихов и их использование для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически вычисленных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указаны в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана модифицируются, и выполняется ещё одна итерация маскирования с использованием нового экземпляра GraphCutMaskingOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.

Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

appliedBackgroundStrokes[5] = new Point(100, 100);
appliedBackgroundStrokes[15] = new Point(150, 100);

appliedForegroundStrokes[1] = new Point(500, 200);

appliedObjectRectangles[0] = new Rectangle(100, 100, 300, 300);

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
        args.setObjectsPoints(new Point[][]
                {
                        appliedBackgroundStrokes,
                        appliedForegroundStrokes
                });

        args.setObjectsRectangles(appliedObjectRectangles);
                    
        GraphCutMaskingOptions graphCutOptions = new GraphCutMaskingOptions();
        graphCutOptions.setFeatheringRadius(3);
        graphCutOptions.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        graphCutOptions.setDecompose(false);
        graphCutOptions.setExportOptions(pngOptions);
        graphCutOptions.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
        graphCutOptions.setArgs(args);
                    
        results = new ImageMasking(image).decompose(graphCutOptions);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

AutoMaskingGraphCutOptions()

public AutoMaskingGraphCutOptions()

Инициализирует новый экземпляр класса AutoMaskingGraphCutOptions.

getDefaultForegroundStrokes()

public final Point[] getDefaultForegroundStrokes()

Получает предварительно рассчитанные стандартные штрихи переднего плана.

Returns: com.aspose.imaging.Point[] - предрассчитанные стандартные штрихи переднего плана.

Example: Saving image masking result with feathering based on image size and re-using masking options for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения и повторное использование параметров маскирования для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана изменяются, и выполняется ещё одна итерация маскирования.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.
Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    // При повторном использовании AutoMaskingGraphCutOptions нет необходимости выполнять расчёт стандартных штрихов второй раз.
    options.setCalculateDefaultStrokes(false);
    // Когда в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены как стандартные штрихи, так и ObjectsPoints, массивы точек в итоге объединяются.
    // Первый массив ObjectsPoints считается массивом точек фона и
    // второй массив ObjectsPoints считается массивом точек переднего плана.
    // Когда оба свойства DefaultObjectsRectangles и ObjectsRectangles в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены,
    // используется только массив из Args.
    AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
    args.setObjectsPoints(new Point[][]
            {
                    new Point[] { new Point(100, 100), new Point(150, 100) },
                    new Point[] { new Point(500, 200) },
            });

    args.setObjectsRectangles( new Rectangle[] { new Rectangle(100, 100, 300, 300) });
    options.setArgs(args);
    results = new ImageMasking(image).decompose(options);
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

Example: Saving image masking result with feathering based on image size, modifying obtained default strokes and using it for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой, основанной на размере изображения, модификация полученных стандартных штрихов и их использование для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически вычисленных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указаны в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана модифицируются, и выполняется ещё одна итерация маскирования с использованием нового экземпляра GraphCutMaskingOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.

Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

appliedBackgroundStrokes[5] = new Point(100, 100);
appliedBackgroundStrokes[15] = new Point(150, 100);

appliedForegroundStrokes[1] = new Point(500, 200);

appliedObjectRectangles[0] = new Rectangle(100, 100, 300, 300);

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
        args.setObjectsPoints(new Point[][]
                {
                        appliedBackgroundStrokes,
                        appliedForegroundStrokes
                });

        args.setObjectsRectangles(appliedObjectRectangles);
                    
        GraphCutMaskingOptions graphCutOptions = new GraphCutMaskingOptions();
        graphCutOptions.setFeatheringRadius(3);
        graphCutOptions.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        graphCutOptions.setDecompose(false);
        graphCutOptions.setExportOptions(pngOptions);
        graphCutOptions.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
        graphCutOptions.setArgs(args);
                    
        results = new ImageMasking(image).decompose(graphCutOptions);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

getDefaultBackgroundStrokes()

public final Point[] getDefaultBackgroundStrokes()

Получает стандартные штрихи фона.

Returns: com.aspose.imaging.Point[] - стандартные штрихи фона.

Example: Saving image masking result with feathering based on image size and re-using masking options for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения и повторное использование параметров маскирования для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана изменяются, и выполняется ещё одна итерация маскирования.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.
Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    // При повторном использовании AutoMaskingGraphCutOptions нет необходимости выполнять расчёт стандартных штрихов второй раз.
    options.setCalculateDefaultStrokes(false);
    // Когда в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены как стандартные штрихи, так и ObjectsPoints, массивы точек в итоге объединяются.
    // Первый массив ObjectsPoints считается массивом точек фона и
    // второй массив ObjectsPoints считается массивом точек переднего плана.
    // Когда оба свойства DefaultObjectsRectangles и ObjectsRectangles в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены,
    // используется только массив из Args.
    AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
    args.setObjectsPoints(new Point[][]
            {
                    new Point[] { new Point(100, 100), new Point(150, 100) },
                    new Point[] { new Point(500, 200) },
            });

    args.setObjectsRectangles( new Rectangle[] { new Rectangle(100, 100, 300, 300) });
    options.setArgs(args);
    results = new ImageMasking(image).decompose(options);
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

Example: Saving image masking result with feathering based on image size, modifying obtained default strokes and using it for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой, основанной на размере изображения, модификация полученных стандартных штрихов и их использование для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически вычисленных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указаны в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана модифицируются, и выполняется ещё одна итерация маскирования с использованием нового экземпляра GraphCutMaskingOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.

Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

appliedBackgroundStrokes[5] = new Point(100, 100);
appliedBackgroundStrokes[15] = new Point(150, 100);

appliedForegroundStrokes[1] = new Point(500, 200);

appliedObjectRectangles[0] = new Rectangle(100, 100, 300, 300);

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
        args.setObjectsPoints(new Point[][]
                {
                        appliedBackgroundStrokes,
                        appliedForegroundStrokes
                });

        args.setObjectsRectangles(appliedObjectRectangles);
                    
        GraphCutMaskingOptions graphCutOptions = new GraphCutMaskingOptions();
        graphCutOptions.setFeatheringRadius(3);
        graphCutOptions.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        graphCutOptions.setDecompose(false);
        graphCutOptions.setExportOptions(pngOptions);
        graphCutOptions.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
        graphCutOptions.setArgs(args);
                    
        results = new ImageMasking(image).decompose(graphCutOptions);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

getDefaultObjectsRectangles()

public final Rectangle[] getDefaultObjectsRectangles()

Получает стандартные прямоугольники объектов.

Returns: com.aspose.imaging.Rectangle[] - стандартные прямоугольники объектов.

Example: Saving image masking result with feathering based on image size and re-using masking options for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения и повторное использование параметров маскирования для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана изменяются, и выполняется ещё одна итерация маскирования.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.
Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    // При повторном использовании AutoMaskingGraphCutOptions нет необходимости выполнять расчёт стандартных штрихов второй раз.
    options.setCalculateDefaultStrokes(false);
    // Когда в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены как стандартные штрихи, так и ObjectsPoints, массивы точек в итоге объединяются.
    // Первый массив ObjectsPoints считается массивом точек фона и
    // второй массив ObjectsPoints считается массивом точек переднего плана.
    // Когда оба свойства DefaultObjectsRectangles и ObjectsRectangles в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены,
    // используется только массив из Args.
    AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
    args.setObjectsPoints(new Point[][]
            {
                    new Point[] { new Point(100, 100), new Point(150, 100) },
                    new Point[] { new Point(500, 200) },
            });

    args.setObjectsRectangles( new Rectangle[] { new Rectangle(100, 100, 300, 300) });
    options.setArgs(args);
    results = new ImageMasking(image).decompose(options);
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

Example: Saving image masking result with feathering based on image size, modifying obtained default strokes and using it for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой, основанной на размере изображения, модификация полученных стандартных штрихов и их использование для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически вычисленных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указаны в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана модифицируются, и выполняется ещё одна итерация маскирования с использованием нового экземпляра GraphCutMaskingOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.

Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

appliedBackgroundStrokes[5] = new Point(100, 100);
appliedBackgroundStrokes[15] = new Point(150, 100);

appliedForegroundStrokes[1] = new Point(500, 200);

appliedObjectRectangles[0] = new Rectangle(100, 100, 300, 300);

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
        args.setObjectsPoints(new Point[][]
                {
                        appliedBackgroundStrokes,
                        appliedForegroundStrokes
                });

        args.setObjectsRectangles(appliedObjectRectangles);
                    
        GraphCutMaskingOptions graphCutOptions = new GraphCutMaskingOptions();
        graphCutOptions.setFeatheringRadius(3);
        graphCutOptions.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        graphCutOptions.setDecompose(false);
        graphCutOptions.setExportOptions(pngOptions);
        graphCutOptions.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
        graphCutOptions.setArgs(args);
                    
        results = new ImageMasking(image).decompose(graphCutOptions);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

getAssumedObjects()

public final List<AssumedObjectData> getAssumedObjects()

Получает предполагаемые объекты.

Returns: java.util.List<com.aspose.imaging.masking.options.AssumedObjectData> - предполагаемые объекты.

setAssumedObjects(List value)

public final void setAssumedObjects(List<AssumedObjectData> value)

Устанавливает предполагаемые объекты.

Parameters:

Параметр	Тип	Описание
value	java.util.List<com.aspose.imaging.masking.options.AssumedObjectData>	предполагаемые объекты.

getCalculateDefaultStrokes()

public final boolean getCalculateDefaultStrokes()

Получает значение, указывающее, следует ли рассчитывать стандартные штрихи.

Returns: boolean - значение, указывающее, следует ли вычислять стандартные штрихи.

setCalculateDefaultStrokes(boolean value)

public final void setCalculateDefaultStrokes(boolean value)

Устанавливает значение, указывающее, следует ли рассчитывать стандартные штрихи.

Parameters:

Параметр	Тип	Описание
value	boolean	значение, указывающее, следует ли вычислять стандартные штрихи.

Example: Saving image masking result with feathering based on image size. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Свойство Args класса AutoMaskingGraphCutOptions может быть опущено, так как стандартные штрихи помещаются туда в конце. MaskingResult[] results;

MaskingResult[] results; 
            
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius((Math.max(image.getWidth(), image.getHeight()) / 500) + 1);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}
            

Example: Saving image masking result with feathering based on image size. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius((Math.max(image.getWidth(), image.getHeight()) / 500) + 1);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}
            

Example: Saving image masking result with feathering based on image size and re-using masking options for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой в зависимости от размера изображения и повторное использование параметров маскирования для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически рассчитанных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указываются в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана изменяются, и выполняется ещё одна итерация маскирования.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.
Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    // При повторном использовании AutoMaskingGraphCutOptions нет необходимости выполнять расчёт стандартных штрихов второй раз.
    options.setCalculateDefaultStrokes(false);
    // Когда в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены как стандартные штрихи, так и ObjectsPoints, массивы точек в итоге объединяются.
    // Первый массив ObjectsPoints считается массивом точек фона и
    // второй массив ObjectsPoints считается массивом точек переднего плана.
    // Когда оба свойства DefaultObjectsRectangles и ObjectsRectangles в свойстве Args класса AutoMaskingArgs предоставлены,
    // используется только массив из Args.
    AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
    args.setObjectsPoints(new Point[][]
            {
                    new Point[] { new Point(100, 100), new Point(150, 100) },
                    new Point[] { new Point(500, 200) },
            });

    args.setObjectsRectangles( new Rectangle[] { new Rectangle(100, 100, 300, 300) });
    options.setArgs(args);
    results = new ImageMasking(image).decompose(options);
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

Example: Saving image masking result with feathering based on image size, modifying obtained default strokes and using it for the new masking iteration. Сохранение результата маскирования изображения с растушевкой, основанной на размере изображения, модификация полученных стандартных штрихов и их использование для новой итерации маскирования. Маскирование изображения выполняется с использованием автоматически вычисленных стандартных штрихов. Кроме того, данные двух предполагаемых объектов также указаны в свойстве AssumedObjects класса AutoMaskingGraphCutOptions. После получения начального результата маскирования применённые штрихи фона/переднего плана модифицируются, и выполняется ещё одна итерация маскирования с использованием нового экземпляра GraphCutMaskingOptions.

List<AssumedObjectData> assumedObjects = new LinkedList<AssumedObjectData>();
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Human, new Rectangle(100, 100, 150, 300)));
assumedObjects.add(new AssumedObjectData(DetectedObjectType.Dog, new Rectangle(300, 100, 50, 30)));

MaskingResult[] results;
AutoMaskingGraphCutOptions options = new AutoMaskingGraphCutOptions();
try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        options.setAssumedObjects(assumedObjects);
        options.setCalculateDefaultStrokes(true);
        options.setFeatheringRadius(3);
        options.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        options.setDecompose(false);
        options.setExportOptions(pngOptions);
        options.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());

        results = new ImageMasking(image).decompose(options);
    }
}

// На данном этапе применённые штрихи переднего/фонового плана могут быть проанализированы, и на их основе дополнительные
// штрихи переднего/фонового плана могут быть предоставлены вручную.

Point[] appliedBackgroundStrokes = options.getDefaultBackgroundStrokes();
Point[] appliedForegroundStrokes = options.getDefaultForegroundStrokes();
Rectangle[] appliedObjectRectangles = options.getDefaultObjectsRectangles();
try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

appliedBackgroundStrokes[5] = new Point(100, 100);
appliedBackgroundStrokes[15] = new Point(150, 100);

appliedForegroundStrokes[1] = new Point(500, 200);

appliedObjectRectangles[0] = new Rectangle(100, 100, 300, 300);

try (RasterImage image = (RasterImage)Image.load("input.jpg"))
{
    try (PngOptions pngOptions = new PngOptions())
    {
        pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
        pngOptions.setSource(new FileCreateSource("tempFile"));

        AutoMaskingArgs args = new AutoMaskingArgs();
        args.setObjectsPoints(new Point[][]
                {
                        appliedBackgroundStrokes,
                        appliedForegroundStrokes
                });

        args.setObjectsRectangles(appliedObjectRectangles);
                    
        GraphCutMaskingOptions graphCutOptions = new GraphCutMaskingOptions();
        graphCutOptions.setFeatheringRadius(3);
        graphCutOptions.setMethod(SegmentationMethod.GraphCut);
        graphCutOptions.setDecompose(false);
        graphCutOptions.setExportOptions(pngOptions);
        graphCutOptions.setBackgroundReplacementColor(Color.getTransparent());
        graphCutOptions.setArgs(args);
                    
        results = new ImageMasking(image).decompose(graphCutOptions);
    }
}

try (RasterImage resultImage = (RasterImage)results[1].getImage())
{
    PngOptions pngOptions = new PngOptions();
    pngOptions.setColorType(PngColorType.TruecolorWithAlpha);
    resultImage.save("output.png", pngOptions);
}

// освободить ресурсы
for (MaskingResult res : results)
{
    res.close();
}

getPrecalculationProgressEventHandler()

public final ProgressEventHandler getPrecalculationProgressEventHandler()

Получает обработчик события прогресса процесса предварительного расчёта стандартных точек.

Значение: обработчик события прогресса.

Returns: ProgressEventHandler - the default points pre-calculation process progress event handler.

setPrecalculationProgressEventHandler(ProgressEventHandler value)

public final void setPrecalculationProgressEventHandler(ProgressEventHandler value)

Устанавливает обработчик события прогресса процесса предварительного расчёта стандартных точек.

Значение: обработчик события прогресса.

Parameters:

Параметр	Тип	Описание
value	ProgressEventHandler	обработчик события прогресса процесса предрасчёта стандартных точек.