opencv4andorid常用方法

opencv库加载

if (OpenCVLoader.initDebug()) {
   Log.e("Check", "opencv库加成功")
} else {
   Log.e("Check", "opencv库加载失败")
}

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Mat类

概念:表示一个多维(实数|复数向量、矩阵、灰度|彩色图像、立体元素、张量、直方图)的单|多通道数组，包含了图像的各种信息。可以简单理解为是用来保存多维的矩阵。是一个图像矩阵。

• 释放内存(要求程序自己定义的mat都要在不用的时候释放,防止内存泄露)。

  mat..release()
  

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Utils中提供的Mat/bitmap转换方法

• Bitmap转Mat:

// 方式1. Bitmap类转Mat
fun bitmap2Mat(bitmap: Bitmap): Mat {
   val mat = Mat()
   Utils.bitmapToMat(bitmap, mat)
   return mat
}
// 方式2. Utils提供的直接加载Bitmap资源返回Mat的方法
// 注意:此方法官方建议加上try、catch
try {
    val mat=Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
}catch (e:IOException){
    e.printStackTrace()
}

• Mat转Bitmap:

fun mat2Bitmap(mat: Mat): Bitmap {
   val bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_8888)
   Utils.matToBitmap(mat, bitmap)
   return bitmap
}

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Core类中的常用运算静态方法

• 位运算
  1. 按位非(处理一张图片)

  val 目标mat = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 处理结果Mat = Mat()
  Core.bitwise_not(目标mat, 处理结果Mat)
  

  2. 按位与(对两张图片处理运算，高宽必须一致)

  val 目标mat1 = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 目标mat2 = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 处理结果Mat = Mat()
  Core.bitwise_and(目标mat1, 目标mat2, 处理结果Mat)
  

  3. 按位或(对两张图片处理运算，高宽必须一致)

  val 目标mat1 = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 目标mat2 = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 处理结果Mat = Mat()
  Core.bitwise_or(目标mat1, 目标mat2,处理结果Mat)
  

  4. 按位异或(对两张图片处理运算，高宽必须一致)

  val 目标mat1 = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 目标mat2 = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
  val 处理结果Mat = Mat()
  Core.bitwise_xor(目标mat1, 目标mat2,处理结果Mat)
  

• 算术运算

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ImgProc图像处理类的常用方法

• 颜色转换
  1. 概念扫盲:图像彩色模式
     • 位图模式:只有黑白两种像素,叫黑白图。相当于只有0或者1。将彩色图片转成位图模式不能直接转,要先转成灰度模式。
     • 灰度模式:使用单一色调表示图像,有0-255(0黑,255白,0-255黑-灰-白 进行过渡)的256级灰度来表示图像。所以一个色调只占用1个整形(8字节)。
     • RGB模式:日常见到的彩色图片,有3个颜色通道(红绿蓝),每个都需要一个整形(8字节)。每个通道范围为0-255。当三个通道值相等时的像素颜色表现为灰色。
     • HSV模式:根据人类思考惯性定义的一个彩色模型。比较贴合正常人的思维感知。H(色相:指从物体反射或者透过物体传播的颜色)、S(饱和度:颜色的强度或纯度,表示灰色成分所占比例)、V(亮度:指明暗程度,100%为白色，0%为黑色)。 HSV模式各字母含义图片示例

cvtColor颜色转换方法:Imgproc.cvtColor(目标mat:Mat,处理结果Mat:Mat,code:Int)

1. 参数-目标mat:Mat：
2. 参数-处理结果Mat:Mat:
3. 参数-code:Int:源码中有上百种类型的定义(通过Imgproc.COLOR_RGB2BGR点进入看源码就能看到)。一般就是色彩模式2色彩模式的名字定义模式,如下面的:
   Imgproc.COLOR_RGB2GRAY:RGB转灰度
4. 返回void,结果存放在第二个参数中。

代码示例:

// 1. Bitmap的RGB转灰度
val 目标mat = Utils.loadResource(this, R.drawable.ic_launcher_background)
val 处理结果Mat = Mat()
Core.bitwise_not(目标mat, 处理结果Mat)
Imgproc.cvtColor(目标mat,处理结果Mat,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
目标mat.release()

threshold二值化方法:Imgproc.threshold(目标mat:Mat,处理结果Mat:Mat,thresh:Double,maxval:Double,type:Int)

1. 参数-目标mat:Mat：
2. 参数-处理结果Mat:Mat:
3. 参数-thresh:Double:阈值
4. 参数-maxval:Double:高于阈值的值设置为多少
5. 参数-type:Int:阈值类型

自动阈值,高斯滤波阈值 Imgproc.adaptiveThreshold()