RasterCachedImage

Inheritance: java.lang.Object, com.aspose.imaging.DisposableObject, com.aspose.imaging.DataStreamSupporter, com.aspose.imaging.Image, com.aspose.imaging.RasterImage

public abstract class RasterCachedImage extends RasterImage

表示支持光栅图形操作的光栅图像。需要时，此图像会缓存像素数据。

方法

方法	描述
isCached()	获取一个值，指示图像数据当前是否已缓存。
cacheData()	缓存数据，并确保不会从底层 `DataStreamSupporter.DataStreamContainer` 再进行额外的数据加载。
blend(Point origin, RasterImage overlay, Rectangle overlayArea, byte overlayAlpha)	将此图像实例与 `overlay` 图像混合。
resize(int newWidth, int newHeight, int resizeType)	调整图像大小。
resize(int newWidth, int newHeight, ImageResizeSettings settings)	调整图像大小。
rotateFlip(int rotateFlipType)	旋转、翻转，或同时旋转和翻转图像。
rotate(float angle, boolean resizeProportionally, Color backgroundColor)	围绕中心旋转图像。
crop(Rectangle rectangle)	裁剪图像。
dither(int ditheringMethod, int bitsCount, IColorPalette customPalette)	对当前图像执行抖动处理。
grayscale()	将图像转换为灰度表示
normalizeHistogram()	归一化图像直方图 \u2014 调整像素值以使用全部可用范围。
autoBrightnessContrast()	对整幅图像执行自动自适应亮度和对比度归一化。
binarizeFixed(byte threshold)	使用预定义阈值对图像进行二值化
binarizeOtsu()	使用 Otsu 阈值法对图像进行二值化
binarizeBradley(double brightnessDifference, int windowSize)	使用 Bradley 的自适应阈值算法（基于积分图像阈值）对图像进行二值化
binarizeBradley(double brightnessDifference)	使用 Bradley 的自适应阈值算法（基于积分图像阈值）对图像进行二值化
adjustBrightness(int brightness)	调整图像的亮度。
adjustContrast(float contrast)	图像对比度增强
adjustGamma(float gammaRed, float gammaGreen, float gammaBlue)	对图像进行伽马校正。
adjustGamma(float gamma)	对图像进行伽马校正。
embedDigitalSignature(String password)	使用隐写技术将基于提供的密码的数字签名嵌入图像中。
analyzePercentageDigitalSignature(String password)	计算提取数据与原始密码之间的相似度百分比。
isDigitalSigned(String password, int percentageThreshold)	使用提供的密码和阈值快速检查图像是否已数字签名。

Example: The following example transforms a colored raster cached image to its grayscale representation.

以下示例将彩色栅格缓存图像转换为灰度表示。灰度图像仅由灰色阴影组成，仅携带强度信息。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    rasterImage.grayscale();
    rasterImage.save(dir + "sample.Grayscale.png");
} finally {
    image.dispose();
}

isCached()

public boolean isCached()

获取一个值，指示图像数据当前是否已缓存。

Returns: 布尔值 - 如果图像数据已缓存则为 true；否则为 false。

cacheData()

public void cacheData()

缓存数据，并确保不会从底层 DataStreamSupporter.DataStreamContainer 再进行额外的数据加载。

Example: The following example shows how raster image caching affects performance. 以下示例展示了栅格图像缓存如何影响性能。一般情况下，读取缓存数据比读取未缓存数据更快。

String dir = "c:\\temp\\";

// 从 PNG 文件加载图像。
com.aspose.imaging.RasterCachedImage image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    // 缓存所有像素数据，以便不再从底层数据流进行额外的数据加载
    image.cacheData();

    long startTime = System.currentTimeMillis();

    // 读取所有像素相当快。
    for (int y = 0; y < image.getHeight(); y++) {
        for (int x = 0; x < image.getWidth(); x++) {
            int color = image.getArgb32Pixel(x, y);
        }
    }

    long stopTime = System.currentTimeMillis();
    long elapsedMilliseconds = stopTime - startTime;
    System.out.println("Reading all cached pixels took " + elapsedMilliseconds + " ms.");
} finally {
    image.dispose();
}

// 从 PNG 文件加载图像
image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    long startTime = System.currentTimeMillis();

    // 读取所有像素的速度不如缓存时快
    for (int y = 0; y < image.getHeight(); y++) {
        for (int x = 0; x < image.getWidth(); x++) {
            int color = image.getArgb32Pixel(x, y);
        }
    }

    long stopTime = System.currentTimeMillis();
    long elapsedMilliseconds = stopTime - startTime;
    System.out.println("Reading all pixels without preliminary caching took " + elapsedMilliseconds + " ms.");
} finally {
    image.dispose();
}

// 输出可能如下所示：
//读取所有缓存像素耗时 2923 毫秒。
//    java.lang.OutOfMemoryError
//at com.aspose.imaging.internal.G.be.b(Unknown Source)
//at com.aspose.imaging.internal.G.be.a(Unknown Source)
//at com.aspose.imaging.internal.G.be.a(Unknown Source)
//at com.aspose.imaging.internal.G.be.a(Unknown Source)
//at com.aspose.imaging.internal.G.aB.a(Unknown Source)
//at com.aspose.imaging.RasterImage.a(Unknown Source)
//at com.aspose.imaging.RasterImage.getArgb32Pixel(Unknown Source)
//at com.aspose.examples.ExamplesTest.Test(ExamplesTest.java:54)

blend(Point origin, RasterImage overlay, Rectangle overlayArea, byte overlayAlpha)

public void blend(Point origin, RasterImage overlay, Rectangle overlayArea, byte overlayAlpha)

将此图像实例与 overlay 图像混合。

Parameters:

参数	类型	描述
origin	Point	背景图像混合的起点。
overlay	RasterImage	覆盖图像。
overlayArea	Rectangle	覆盖区域。
overlayAlpha	byte	覆盖透明度。

resize(int newWidth, int newHeight, int resizeType)

public void resize(int newWidth, int newHeight, int resizeType)

调整图像大小。

Parameters:

参数	类型	描述
newWidth	int	新的宽度。
newHeight	int	新的高度。
resizeType	int	调整大小类型。

Example: This example loads a raster cached image and resizes it using various resizing methods.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.RasterCachedImage image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    // 使用最近邻重采样将尺寸放大 2 倍。
    image.resize(image.getWidth() * 2, image.getHeight() * 2, com.aspose.imaging.ResizeType.NearestNeighbourResample);

    // 使用默认选项保存为 PNG。
    image.save(dir + "upsample.nearestneighbour.png", new com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions());
} finally {
    image.dispose();
}

image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    // 使用最近邻重采样将尺寸缩小 2 倍。
    image.resize(image.getWidth() / 2, image.getHeight() / 2, com.aspose.imaging.ResizeType.NearestNeighbourResample);

    // 使用默认选项保存为 PNG。
    image.save(dir + "downsample.nearestneighbour.png", new com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions());
} finally {
    image.dispose();
}

image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    // 使用双线性重采样将尺寸放大 2 倍。
    image.resize(image.getWidth() * 2, image.getHeight() * 2, com.aspose.imaging.ResizeType.BilinearResample);

    // 使用默认选项保存为 PNG。
    image.save(dir + "upsample.bilinear.png", new com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions());
} finally {
    image.dispose();
}

image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    // 使用双线性重采样将尺寸缩小 2 倍。
    image.resize(image.getWidth() / 2, image.getHeight() / 2, com.aspose.imaging.ResizeType.BilinearResample);

    // 使用默认选项保存为 PNG。
    image.save(dir + "downsample.bilinear.png", new com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions());
} finally {
    image.dispose();
}

resize(int newWidth, int newHeight, ImageResizeSettings settings)

public void resize(int newWidth, int newHeight, ImageResizeSettings settings)

调整图像大小。

Parameters:

参数	类型	描述
newWidth	int	新的宽度。
newHeight	int	新的高度。
settings	ImageResizeSettings	调整大小的设置。

Example: This example loads a raster cached image and resizes it using various resizing settings.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.ImageResizeSettings resizeSettings = new com.aspose.imaging.ImageResizeSettings();

// 基于加权和混合有理函数以及 lanczos3 插值的自适应算法。
resizeSettings.setMode(com.aspose.imaging.ResizeType.AdaptiveResample);

// 小矩形滤波器
resizeSettings.setFilterType(com.aspose.imaging.ImageFilterType.SmallRectangular);

// 调色板中的颜色数量。
resizeSettings.setEntriesCount(256);

// 未使用颜色量化
resizeSettings.setColorQuantizationMethod(com.aspose.imaging.ColorQuantizationMethod.None);

// 欧几里得方法
resizeSettings.setColorCompareMethod(com.aspose.imaging.ColorCompareMethod.Euclidian);

com.aspose.imaging.RasterCachedImage image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    // 使用自适应重采样将尺寸缩小 2 倍。
    image.resize(image.getWidth() / 2, image.getHeight() / 2, resizeSettings);
    image.save(dir + "downsample.adaptive.png", new com.aspose.imaging.imageoptions.PngOptions());
} finally {
    image.dispose();
}

rotateFlip(int rotateFlipType)

public void rotateFlip(int rotateFlipType)

旋转、翻转，或同时旋转和翻转图像。

Parameters:

参数	类型	描述
rotateFlipType	int	旋转翻转类型。

Example: This example loads a raster cached image, rotates it by 90 degrees clockwise and optionally flips the image horizontally and(or) vertically.

String dir = "c:\\temp\\";

// 这是一个帮助类。
class LocalHelper {
    // 获取旋转翻转类型的字符串表示。
    public String rotateFlipTypeToString(int rotateFilpType) {
        switch (rotateFilpType) {
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.RotateNoneFlipNone:
                return "RotateNoneFlipNone";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipNone:
                return "Rotate90FlipNone";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate180FlipNone:
                return "Rotate180FlipNone";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate270FlipNone:
                return "Rotate270FlipNone";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.RotateNoneFlipX:
                return "RotateNoneFlipX";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipX:
                return "Rotate90FlipX";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate180FlipX:
                return "Rotate180FlipX";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate270FlipX:
                return "Rotate270FlipX";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.RotateNoneFlipY:
                return "RotateNoneFlipY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipY:
                return "Rotate90FlipY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate180FlipY:
                return "Rotate180FlipY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate270FlipY:
                return "Rotate270FlipY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.RotateNoneFlipXY:
                return "RotateNoneFlipXY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipXY:
                return "Rotate90FlipXY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate180FlipXY:
                return "Rotate180FlipXY";
            case com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate270FlipXY:
                return "Rotate270FlipXY";
            default:
                throw new java.lang.IllegalArgumentException("rotateFlipType");
        }
    }
}

// 以下是主要示例
int[] rotateFlipTypes = new int[]
        {
                com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipNone,
                com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipX,
                com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipXY,
                com.aspose.imaging.RotateFlipType.Rotate90FlipY,
        };

LocalHelper localHelper = new LocalHelper();
for (int rotateFlipType : rotateFlipTypes) {
    // 旋转、翻转并保存到输出文件。
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage image = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.bmp");
    try {
        image.rotateFlip(rotateFlipType);
        image.save(dir + "sample." + localHelper.rotateFlipTypeToString(rotateFlipType) + ".bmp");
    } finally {
        image.dispose();
    }
}

rotate(float angle, boolean resizeProportionally, Color backgroundColor)

public void rotate(float angle, boolean resizeProportionally, Color backgroundColor)

围绕中心旋转图像。

Parameters:

参数	类型	描述
angle	float	旋转角度，以度为单位。正值将顺时针旋转。
resizeProportionally	boolean	如果设置为 `true`，图像尺寸将根据旋转矩形（角点）投影进行更改；否则保持尺寸不变，仅旋转内部图像内容。
backgroundColor	Color	背景的颜色。

crop(Rectangle rectangle)

public void crop(Rectangle rectangle)

裁剪图像。

Parameters:

参数	类型	描述
rectangle	Rectangle	矩形。

Example: The following example crops a raster cached image. 以下示例裁剪栅格缓存图像。裁剪区域通过 com.aspose.imaging.Rectangle 指定。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 裁剪图像。裁剪区域是图像的中心矩形区域。
    int width = rasterImage.getWidth();
    int height = rasterImage.getHeight();
    com.aspose.imaging.Rectangle area = new com.aspose.imaging.Rectangle(width / 4, height / 4, width / 2, height / 2);
    rasterImage.crop(area);

    // 将裁剪后的图像保存为 PNG
    rasterImage.save(dir + "sample.Crop.png");
} finally {
    image.dispose();
}

dither(int ditheringMethod, int bitsCount, IColorPalette customPalette)

public void dither(int ditheringMethod, int bitsCount, IColorPalette customPalette)

对当前图像执行抖动处理。

Parameters:

参数	类型	描述
ditheringMethod	int	抖动方法。
bitsCount	int	抖动的最终位计数。
customPalette	IColorPalette	抖动的自定义调色板。

grayscale()

public void grayscale()

将图像转换为灰度表示

Example: The following example transforms a colored raster cached image to its grayscale representation. 以下示例将彩色栅格缓存图像转换为灰度表示。灰度图像仅由灰色阴影组成，仅携带强度信息。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    rasterImage.grayscale();
    rasterImage.save(dir + "sample.Grayscale.png");
} finally {
    image.dispose();
}

normalizeHistogram()

public void normalizeHistogram()

归一化图像直方图 \u2014 调整像素值以使用全部可用范围。

autoBrightnessContrast()

public void autoBrightnessContrast()

对整幅图像执行自动自适应亮度和对比度归一化。

// Example usage in image pre-processing:
 image.AutoBrightnessContrast();

此方法应用一系列高级自适应滤镜（CLAHE、自适应白色拉伸和自动白平衡）管线，以通过增强对比度、局部亮度和色彩保真度来提升图像的视觉质量。

**过滤管线:**

对比度受限自适应直方图均衡 (CLAHE) – 提高局部对比度并增强细微细节。
自适应白色拉伸 – 在保护暗部特征的同时提升有效白色水平。
自动白平衡 – 通过平衡通道直方图校正色偏。

**注意:**

binarizeFixed(byte threshold)

public void binarizeFixed(byte threshold)

使用预定义阈值对图像进行二值化

Parameters:

参数	类型	描述
threshold	byte	阈值。若像素的对应灰度值大于阈值，则赋值为 255，否则为 0。

Example: The following example binarizes a raster cached image with the predefined threshold. 以下示例使用预定义阈值对栅格缓存图像进行二值化。二值化图像仅包含两种颜色——黑色和白色。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 使用阈值 127 对图像进行二值化。
    // 如果像素的对应灰度值大于 127，则赋值为 255；否则为 0。
    rasterImage.binarizeFixed((byte) 127);
    rasterImage.save(dir + "sample.BinarizeFixed.png");
} finally {
    image.dispose();
}

binarizeOtsu()

public void binarizeOtsu()

使用 Otsu 阈值法对图像进行二值化

Example: The following example binarizes a raster cached image with Otsu thresholding. 以下示例使用 Otsu 阈值法对栅格缓存图像进行二值化。二值化图像仅包含两种颜色——黑色和白色。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 使用 Otsu 阈值法对图像进行二值化。
    rasterImage.binarizeOtsu();
    rasterImage.save(dir + "sample.BinarizeOtsu.png");
} finally {
    image.dispose();
}

binarizeBradley(double brightnessDifference, int windowSize)

public void binarizeBradley(double brightnessDifference, int windowSize)

使用 Bradley 的自适应阈值算法（基于积分图像阈值）对图像进行二值化

Parameters:

参数	类型	描述
brightnessDifference	double	像素与以该像素为中心的 s × s 窗口像素平均值之间的亮度差。
windowSize	int	以该像素为中心的 s × s 窗口像素的大小

Example: The following example binarizes a raster cached image with Bradley’s adaptive thresholding algorithm with the specified window size. 以下示例使用 Bradley 自适应阈值算法并指定窗口大小，对栅格缓存图像进行二值化。二值化图像仅包含两种颜色——黑色和白色。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 使用亮度差 5 对图像进行二值化。
    // 亮度是该像素与以其为中心的 10 × 10 窗口像素平均值之间的差异。
    rasterImage.binarizeBradley(5, 10);
    rasterImage.save(dir + "sample.BinarizeBradley5_10x10.png");
} finally {
    image.dispose();
}

binarizeBradley(double brightnessDifference)

public void binarizeBradley(double brightnessDifference)

使用 Bradley 的自适应阈值算法（基于积分图像阈值）对图像进行二值化

Parameters:

参数	类型	描述
brightnessDifference	double	像素与以该像素为中心的 s × s 窗口像素平均值之间的亮度差。

Example: The following example binarizes a raster cached image with Bradley’s adaptive thresholding algorithm. 以下示例使用 Bradley 自适应阈值算法对栅格缓存图像进行二值化。二值化图像仅包含两种颜色——黑色和白色。

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 使用亮度差 5 对图像进行二值化。
    // 亮度是该像素与以其为中心的 s × s 窗口像素平均值之间的差异。
    // 窗口大小将自动校准。
    rasterImage.binarizeBradley(5);
    rasterImage.save(dir + "sample.BinarizeBradley5.png");
} finally {
    image.dispose();
}

adjustBrightness(int brightness)

public void adjustBrightness(int brightness)

调整图像的亮度。

Parameters:

参数	类型	描述
brightness	int	亮度值。

Example: The following example performs brightness correction of a raster cached image.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 设置亮度值。亮度的可接受范围为 [-255, 255]。
    rasterImage.adjustBrightness(50);
    rasterImage.save(dir + "sample.AdjustBrightness.png");
} finally {
    image.dispose();
}

adjustContrast(float contrast)

public void adjustContrast(float contrast)

图像对比度增强

Parameters:

参数	类型	描述
contrast	float	对比度值（范围为 [-100; 100]）

Example: The following example performs contrast correction of a raster cached image.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 设置对比度值。对比度的可接受范围为 [-100f, 100f]。
    rasterImage.adjustContrast(50);
    rasterImage.save(dir + "sample.AdjustContrast.png");
} finally {
    image.dispose();
}

adjustGamma(float gammaRed, float gammaGreen, float gammaBlue)

public void adjustGamma(float gammaRed, float gammaGreen, float gammaBlue)

对图像进行伽马校正。

Parameters:

参数	类型	描述
gammaRed	float	红色通道的伽马系数
gammaGreen	float	绿色通道的伽马系数
gammaBlue	float	蓝色通道的伽马系数

Example: The following example performs gamma-correction of a raster cached image applying different coefficients for color components.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 为红色、绿色和蓝色通道设置各自的伽马系数。
    rasterImage.adjustGamma(1.5f, 2.5f, 3.5f);
    rasterImage.save(dir + "sample.AdjustGamma.png");
} finally {
    image.dispose();
}

adjustGamma(float gamma)

public void adjustGamma(float gamma)

对图像进行伽马校正。

Parameters:

参数	类型	描述
伽马	float	红色、绿色和蓝色通道的伽马系数

Example: The following example performs gamma-correction of a raster cached image.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterCachedImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterCachedImage) image;

    // 为红色、绿色和蓝色通道设置伽马系数。
    rasterImage.adjustGamma(2.5f);
    rasterImage.save(dir + "sample.AdjustGamma.png");
} finally {
    image.dispose();
}

embedDigitalSignature(String password)

public void embedDigitalSignature(String password)

使用隐写技术将基于提供的密码的数字签名嵌入图像中。

Parameters:

参数	类型	描述
密码	java.lang.String	用于生成数字签名数据的密码

Example: The example shows how to embed digital signature based on provided password into image pixel data.

String imageFilePath = "ball.png";
String password = "veryStr0ngPassword";
try (Image image = Image.load(imageFilePath))
{
    image.embedDigitalSignature(password);
    image.save(outputPath);
}

analyzePercentageDigitalSignature(String password)

public int analyzePercentageDigitalSignature(String password)

计算提取数据与原始密码之间的相似度百分比。

Parameters:

参数	类型	描述
密码	java.lang.String	用于提取嵌入数据的密码。

Returns: int - 百分比相似度值。

isDigitalSigned(String password, int percentageThreshold)

public boolean isDigitalSigned(String password, int percentageThreshold)

使用提供的密码和阈值快速检查图像是否已数字签名。

此方法通过利用 GetSignPercentage 提供最快的检测。一旦提取的数据达到指定阈值，旨在提高检测准确性的后续提取步骤将被跳过。

Parameters:

参数	类型	描述
密码	java.lang.String	用于检查签名的密码。
percentageThreshold	int	阈值（百分比）[0-100] 用于确定图像是否被视为已签名。如果未指定，将使用默认阈值（`75`）。

Returns: boolean - 如果图像已签名则为 True，否则为 false。

ProgressEventHandler RasterCachedMultipageImage