题外话
最近在学习Android的NDK相关的东西，看了JerryloveEmily这位大神写的JNI相关的文，看到了他用opencv做的一个毛玻璃效果，感觉还挺好玩的。本文记一下在集成过程中对我帮助比较大的几篇文，希望能帮到有同样需求的人，c++代码主要靠copy……
小记
OpenCV有多个平台的API，咱Android的也有~首先上官网把sdk下载下来。OpenCV官网，下载页在这，自己点击android的包就可以了。下载下来是这么一个情况：
OpenCV-sdk
apk包内有七个apk，分别对应了不同架构的cpu和其abi，这个apk类似于运行依赖的环境。samples包下是一些例子，这些例子需要依赖apk包内的apk。如果你打开这些例子看一下的话，会发现aidl文件，这些例子利用aidl和OpenCV提供的apk通信，实现功能。这种使用方法对于一般的开发者来说是无法接受的，因为总不能让用户装了自己的apk不算，还得装个自己不了解是什么东西的apk把。但是这种方式也是有应用场景的，比如这硬件就是你产的……不过这种情况在这不讨论，我选择的继承方式自然也不是装这个apk，然后调用java的api。在网上看到了一篇文，跟着操作了一下。这篇文章：Android开发配置opencv环境超详细教程，真的非常详细，每一步操作都写的非常简单明了。这里记一下我遇到的一个问题：ndk-build失败，
Error:Execution failed for task ':app:ndkBuild'.
> Process 'command '/Users/luojun/Library/Android/sdk/ndk-bundle/ndk-build'' finished with non-zero exit value 2
报了以上的错，刚开始我以为是我ndk路径或者命令没配置对，后来发现是Android.mk文件里的路径不对：上文提到的那篇配置文章里是这么写的，include ..\..\..\..\native\jni\OpenCV.mk，我给换成了绝对路径就可以了：include /Users/xx/AndroidStudioProjects/StudyForOpenCV/native/jni/OpenCV.mk
集成就简单的介绍到这。
灰度化图片 && 毛玻璃
c++代码都是copy滴……
首先新建一个java的入口类，就叫OpenCVHelper好了：
/**
* Created by xiasuhuei321
* author:luo
* e-mail:xiasuhuei321@163.com
*/
public class OpenCVHelper {
static {
// 在Android.mk文件中指定了lib的名字为OpenCV
System.loadLibrary("OpenCV");
}
public Bitmap blur(Bitmap bitmap) {
// 获取原始图片的宽高
int width = bitmap.getWidth();
int height = bitmap.getHeight();
// 初始化一个用来存储图片所有像素的int数组
int[] pixels = new int[width * height];
// 把原始图片的所有原始像素存入数组中
bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
bitmap.recycle();
// 通过jni本地方法毛玻璃化图片
blurImage(pixels, width, height);
// 创建一个新的图片
Bitmap newBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
// 把处理后的图片像素设置给新图片
newBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
return newBitmap;
}
public Bitmap gray(Bitmap bitmap) {
// 获取原始图片的宽高
int width = bitmap.getWidth();
int height = bitmap.getHeight();
int[] pixels = new int[width * height];
bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
bitmap.recycle();
pixels = gray(pixels, width, height);
Bitmap newBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
newBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
return newBitmap;
}
public static native int[] gray(int[] buf, int w, int h);
public static native void blurImage(int[] pixels, int w, int h);
}
生成头文件什么不多说了，如果不是很明白可以看我之前写的Android-NDK学习（1）。
C++实现代码：
#include "com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <android/log.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
// 定义了log日志宏函数，方便打印日志在logcat中查看调试
#define TAG "Jerry-NDK-Image-Pro"
#define LOGV(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_VERBOSE, TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG , TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGI(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO , TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGW(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_WARN , TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGE(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR , TAG, __VA_ARGS__)
using namespace cv;
extern "C" {
JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper_gray
(JNIEnv *, jclass, jintArray, jint, jint);
JNIEXPORT jintArray JNICALL
Java_com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper_gray(JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf,
int w, int h) {
jint *cbuf;
cbuf = env->GetIntArrayElements(buf, JNI_FALSE);
if (NULL == cbuf) {
return 0;
}
Mat imgData(h, w, CV_8UC4, (unsigned char *) cbuf);
u_char *ptr = imgData.ptr(0);
for (int i = 0; i < w * h; ++i) {
//图像存储方式为：BGRA
int grayScale = (int) (ptr[4 * i + 2] * 0.299 + ptr[4 * i + 1] * 0.587 +
ptr[4 * i + 0] * 0.144);
ptr[4 * i + 0] = grayScale;
ptr[4 * i + 1] = grayScale;
ptr[4 * i + 2] = grayScale;
}
int size = w * h;
jintArray result = env->NewIntArray(size);
env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);
env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);
return result;
}
}
extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper_blurImage(
JNIEnv *env,
jclass jcls,
jintArray jarr_pixels,
jint j_width,
jint j_height) {
// 获取java中传入的像素数组值，jintArray转化成jint指针数组
jint *c_pixels = env->GetIntArrayElements(jarr_pixels, JNI_FALSE);
if(c_pixels == NULL){
return;
}
LOGE("图片宽度：%d, 高度：%d", j_width, j_height);
// 把c的图片数据转化成opencv的图片数据
// 使用Mat创建图片
Mat mat_image_src(j_height, j_width, CV_8UC4, (unsigned char*) c_pixels);
// 选择和截取一段行范围的图片
Mat temp = mat_image_src.rowRange(j_height / 3, 2 * j_height / 3);
// 方框滤波
// boxFilter(temp, temp, -1, Size(85, 85));
// 均值滤波
blur(temp, temp, Size(85, 85));
// 使用高斯模糊滤波
// GaussianBlur(temp, temp, Size(45, 13), 0, 0);
// 将opencv图片转化成c图片数据，RGBA转化成灰度图4通道颜色数据
cvtColor(temp, temp, CV_RGBA2GRAY, 4);
// 更新java图片数组和释放c++中图片数组的值
env->ReleaseIntArrayElements(jarr_pixels, c_pixels, JNI_FALSE);
}
效果图：
变灰
模糊
如果能看到这，你应该也能有点感觉了，这尼玛不是用c++实现的么，java只是通过jni调用了native方法。是的，的确如此，后续我会看看sample，看看能否直接调用生成的so。
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