opencvの概要
強力なオープンソースコンピュータービジョンフレームワークとして、OpenCVには500を超えるアルゴリズムの実装が含まれており、まだ増加しています。その最新バージョンは3.2に更新されました。そのSDKは、AndroidプラットフォームとJavaプラットフォームの開発をサポートしており、一般的な画像処理要件をほとんど満たすことができます。 JavaおよびAndroidプログラマーの最初の画像処理フレームワークになるはずです。 JavaでOpenCVを使用する構成は非常に簡単であり、礼儀正しさのない構成はほぼゼロであると言えます。
1：構成
OPENCV関連のJARパッケージの導入を構成するには、最初にOpenCVの自己抽出バージョンをダウンロードする必要があります。ダウンロードアドレスは、http：//opencv.org/opencv-3-2.htmlです
次に、Webページの下部に引っ張り、Windowsの自己決定開発パッケージをダウンロードします
ダウンロードした後、ダブルクリックしてビルドパスを解凍し、以下を見つけます。
ダブルクリックしてJavaフォルダーを開きます。
Eclipseで新しいプロジェクトに直接インポートされるjarがあり、x64のDLLファイルをEclipseで使用したJava JDKビンおよびJRE/ビンディレクトリにコピーします。環境が構成されているので、簡単です！構成された最終プロジェクト構造：
2：画像の読み込みとピクセル操作
画像を読んでください - 1つの文で行います
MAT SRC = IMGCODECS.IMREAD（ImageFilepath）; if（src.empty（））return;
MATオブジェクトをBufferEdImageオブジェクトに変換します
public bufferedimage conver2image（マットマット）{int width = mat.cols（）; int height = mat.rows（）; int dims = mat.channels（）; int [] pixels = new int [width*height]; byte [] rgbdata = new byte [width*height*dims]; mat.get（0、0、rgbdata）; BufferedImage Image = new BufferedImage（幅、高さ、bufferedimage.type_int_argb）; int index = 0; int r = 0、g = 0、b = 0; for（int row = 0; row <height; row ++）{for（int col = 0; col <width; col ++）{if（dims == 3）{index = row*width*dims+col*dims; b = rgbdata [index]＆0xff; g = rgbdata [index+1]＆0xff; r = rgbdata [index+2]＆0xff;ピクセル[row*width+col] =（（255＆0xff）<< 24）| （（r＆0xff）<< 16）| （（g＆0xff）<< 8）| b＆0xff; } if（dims == 1）{index = row*width + col; b = rgbdata [index]＆0xff;ピクセル[row*width+col] =（（255＆0xff）<< 24）| （（b＆0xff）<< 16）| （（b＆0xff）<< 8）| b＆0xff; }}} setrgb（image、0、0、width、height、pixels）;画像を返します;}bufferedimageオブジェクトをMATオブジェクトに変換します
パブリックマットconvert2mat（bufferedimage image）{int width = image.getWidth（）; int height = image.getheight（）; MAT SRC =新しいマット（新しいサイズ（幅、高さ）、CVTYPE.CV_8UC3）; int [] pixels = new int [width*height]; byte [] rgbdata = new byte [width*height*3]; getRgb（画像、0、0、幅、高さ、ピクセル）; int index = 0、c = 0; int r = 0、g = 0、b = 0; for（int row = 0; row <height; row ++）{for（int col = 0; col <width; col ++）{index = row*width+col; c =ピクセル[index]; r =（c＆0xff0000）>> 16; g =（c＆0xff00）>> 8; b = c＆0xff; index = row*width*3 + col*3; rgbdata [index] =（byte）b; rgbdata [index+1] =（byte）g; rgbdata [index+2] =（byte）r; }} src.put（0、0、rgbdata）; srcを返します;}特に、BufferedImageとMATのRGBチャネルの順序は異なります。それどころか、MATオブジェクトの3つのチャネルの順序は、緩衝液のBGRとRGBです。
マットからすべてのピクセルを読む（画像はマットタイプのデータです）
int width = image.cols（）; int height = image.rows（）; int dims = image.channels（）; byte [] data = new byte [width*height*dims]; image.get（0、0、data）;
ピクセルの操作を通過し、変更を節約します
int index = 0; int r = 0、g = 0、b = 0; b = data [index]＆0xff; g = data [index+1]＆0xff; r = data [index+2]＆0xff; r = 255 -r; g = 255 -g; b = 255 -b; data [index] =（byte）b; data [index+1] =（byte）g; data [index+2] =（byte）r; }} image.put（0、0、data）;
マットオブジェクトを画像ファイルとして保存 - 1つの文で実行できます
imgcodecs.imwrite（filepath、src）;
OpenCVコードの実行とテスト
光と闇の程度を調整します - 明るさを減らす
光と闇の程度を調整します - 明るさの増加
ガウスブルール
シャープ
勾配
グレースケール
上記の効果の完全なJavaコードは次のとおりです。
パッケージcom.gloomyfish.opencvdemo; Import org.opencv.core.core; Import org.opencv.core.cvtype; Import org.opencv.core.mat; Import org.opencv.core.size; Import org.opencv.imgproc.imgproc; public colulfiltter（public colulfiltter（画像）{int width = image.cols（）; int height = image.rows（）; int dims = image.channels（）; byte [] data = new byte [width*height*dims]; image.get（0、0、data）; int index = 0; int r = 0、g = 0、b = 0; for（int row = 0; row <height; row ++）{for（int col = 0; col <width*dims; col+= dims）{index = row*width*dims+col; b = data [index]＆0xff; g = data [index+1]＆0xff; r = data [index+2]＆0xff; r = 255 -r; g = 255 -g; b = 255 -b; data [index] =（byte）b; data [index+1] =（byte）g; data [index+2] =（byte）r; }} image.put（0、0、data）;画像を返します。 }パブリックマットの明るさ（マット画像）{//明るさの増加マットdst = new Mat（）; MAT BLACK = MAT.ZEROS（IMAGE.SIZE（）、IMAGE.TYPE（））; core.adddeweighted（画像、1.2、ブラック、0.5、0、dst）; DSTを返します。 } public Mat Darkness（Mat Image）{//明るさの減少Mat dst = new Mat（）; MAT BLACK = MAT.ZEROS（IMAGE.SIZE（）、IMAGE.TYPE（））; core.adddeweighted（画像、0.5、ブラック、0.5、0、dst）; DSTを返します。 } public Mat Gray（Mat Image）{// Grayscale Mat Gray = new Mat（）; imgproc.cvtcolor（画像、灰色、imgproc.color_bgr2gray）;灰色を返します。 } public Mat Sharpen（Mat Image）{// Sharpen Mat dst = new Mat（）; float [] sharper = new float [] {0、-1、0、-1、5、-1、0、-1、0}; MATオペレーター=新しいMAT（3、3、CVTYPE.CV_32FC1）; operator.put（0、0、sharper）; imgproc.filter2d（image、dst、-1、operator）; DSTを返します。 } public Mat Blur（MAT Image）{// Gaussian Fuzzy Mat dst = new Mat（）; imgproc.gaussianblur（image、dst、new size（15、15）、0）; DSTを返します。 } public MAT Gradient（MAT Image）{// Gradient MAT GRAD_X = new Mat（）; MAT grad_y = new Mat（）; MAT abs_grad_x = new Mat（）; MAT abs_grad_y = new Mat（）; imgproc.sobel（image、grad_x、cvtype.cv_32f、1、0）; imgproc.sobel（image、grad_y、cvtype.cv_32f、0、1）; core.convertscaleabs（grad_x、abs_grad_x）; Core.ConvertScaleabs（grad_y、abs_grad_y）; grad_x.release（）; grad_y.release（）; MAT GRADXY = new MAT（）; core.addweighted（abs_grad_x、0.5、abs_grad_y、0.5、10、gradxy）; Gradxyを返します。 }}とても簡単だと言えます。さらに、JavaのOpenCVは、形態学的操作、バイナリ画像分析、画像機能の検出と認識、テンプレートマッチング、ヒストグラム関連機能などを含むさまざまな画像処理をサポートしています。一般的な機械学習アルゴリズムと画像分析方法。これは、最も強力な画像処理SDKおよび開発プラットフォームの1つと言えます。私は引き続き探索し、共有します！
特に注意してください
電話する前に、必ずこの文を追加してください
System.LoadLibrary（core.native_library_name）;
目的は、OPENCV APIに関連するDLLサポートをロードすることです。これは、それなしでは正しく実行されません。上記のコードと関数の実装は、JDK8 64ビットとOPENCVバージョン3.2に基づいています。
上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。