Android NDK开发：OpenCV裁剪银行卡

目录

相关文章

Android NDK开发：集成OpenCv（非OpenCv提供的Jni库）
cvtColor（颜色空间转换）
threshold（图像二值化）
Canny（边缘提取）
findContours（轮廓发现）

效果展示

重点知识点

●图像灰度化
●图像二值化
●图像边缘增强
●图像边缘查找
●图像裁剪
以上都是通过OpenCV的API实现的，代码中已有注释，这里就不做讲解了。

代码展示

这里只展示下C++代码，完整代码，可以在文章底部获取。

#include <jni.h>
#include <string>
#include "utils.cpp"
#include <vector>
using namespace std;
/**
 * 加强边缘
 * @param src
 * @param dst
 */
void SobelEnhance(const Mat src, Mat& dst)
{
    Mat sobelx(src.size(), CV_16SC1);///边缘检测后，会有负值，也会有大于255的值，因此类型设为CV_16SC1有符号类型
    Mat sobely(src.size(), CV_16SC1);
    Mat img_edgeFiltex(src.size(), CV_8UC1);///结果图，类型设为CV_8UC1进行阈值截断
    Mat img_edgeFiltey(src.size(), CV_8UC1);
    Sobel(src, sobelx, CV_16SC1, 1, 0, 3);
    convertScaleAbs(sobelx, img_edgeFiltex);
    Sobel(src, sobely, CV_16SC1, 0, 1, 3);
    convertScaleAbs(sobely, img_edgeFiltey);
    ///像素加权
    addWeighted(img_edgeFiltex, 1, img_edgeFiltey, 1, 0, dst);
}


extern "C"
JNIEXPORT jobject JNICALL
Java_com_itfitness_opencvincludedemo_MainActivity_cropImage(JNIEnv *env, jobject instance,
                                                                  jobject bitmap) {

    //源图像
    Mat src;
    //将Bitmap转换为Mat
    BitmapToMat(env,bitmap,src, JNI_FALSE);

    //加强边缘
    Mat addWeight;
    SobelEnhance(src,addWeight);

    //转换的灰度图
    Mat gray_image;
    cvtColor(addWeight, gray_image, COLOR_BGR2GRAY );

    //图像二值化(去除部分杂质)
    threshold(gray_image,gray_image,100,150,THRESH_BINARY);//可以通过调整100和150这两个值来达到自己想要的效果

    //查找外围轮廓
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    Canny(gray_image,gray_image, 100, 300, 3 );
    findContours( gray_image, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );//RETR_EXTERNAL为获取外部轮廓
    Rect rect;
    for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        Rect temp = boundingRect(contours[i]);
        //取面积最大的（即为银行卡区域）
        if(temp.width * temp.height > rect.width * rect.height ){
            rect = temp;
            LOGE("轮廓大小:%d,%d", rect.width,rect.height);
        }
    }

    //创建新的Bitmap用于存储裁剪后的图片（由于裁剪前后的图像大小不一样，因此必须创建一个新的Bitmap来存储裁剪后的图像）
    jstring configName = env->NewStringUTF("ARGB_8888");
    jclass bitmapConfigClass = env->FindClass("android/graphics/Bitmap$Config");
    jmethodID valueOfBitmapConfigFunction = env->GetStaticMethodID(bitmapConfigClass, "valueOf",
                                                                   "(Ljava/lang/Class;Ljava/lang/String;)Ljava/lang/Enum;");
    jobject bitmapConfig = env->CallStaticObjectMethod(bitmapConfigClass, valueOfBitmapConfigFunction,bitmapConfigClass, configName);
    jclass bitmapClazz = env->FindClass("android/graphics/Bitmap");
    jmethodID createBitmapFunction = env->GetStaticMethodID(bitmapClazz, "createBitmap", "(IILandroid/graphics/Bitmap$Config;)Landroid/graphics/Bitmap;");
    jobject newBitmap = env->CallStaticObjectMethod(bitmapClazz, createBitmapFunction, rect.width, rect.height, bitmapConfig);

    if(rect.width){
        //依据找到的最大轮廓裁剪源图像
        Mat clipMat(src, rect);
        //将Mat转换为Bitmap
        MatToBitmap(env,clipMat,newBitmap, JNI_FALSE);
        //释放Mat
        src.release();
        gray_image.release();
        clipMat.release();
    } else{
        //释放Mat
        src.release();
        gray_image.release();
    }
    return newBitmap;
}

案例源码

https://gitee.com/itfitness/OpenCvIncludeDemo