OpenCV学习笔记(七)—— OpenCV for Android实时图像处理

简介:  在上篇中我们已经实现了相机打开和实时图像信息的获取,那么接下来我们可以尝试在获取的图像信息进行一些处理,然后实时显示出来,在这里我们要完成的的几种处理:         灰化、Canny边缘检测、Hist直...

 在上篇中我们已经实现了相机打开和实时图像信息的获取,那么接下来我们可以尝试在获取的图像信息进行一些处理,然后实时显示出来,在这里我们要完成的的几种处理:

        灰化、Canny边缘检测、Hist直方图计算、Sobel边缘检测、SEPIA(色调变换)、ZOOM放大镜、PIXELIZE像素化


一、修改布局界面:

        由于这里我们需要切换不同的图像处理模式,所以这里我们需要在界面上放置一个按钮,我们可以放置很多个按钮,每个按钮对应一种处理模式,但是这里我们也可以只放置一个按钮,每次点击按钮就切换一次,循环切换模式:

        activity_main.xml文件:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. <FrameLayout   
  2.     xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
  3.     xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"  
  4.     xmlns:opencv="http://schemas.android.com/apk/res-auto"  
  5.     android:layout_width="match_parent"  
  6.     android:layout_height="match_parent">  
  7.   
  8.     <org.opencv.android.JavaCameraView   
  9.         android:layout_width="fill_parent"  
  10.         android:layout_height="fill_parent"  
  11.         android:id="@+id/camera_view"  
  12.         opencv:show_fps="true"   
  13.         opencv:camera_id="any"/>  
  14.       
  15.     <RelativeLayout   
  16.         android:layout_width="fill_parent"  
  17.         android:layout_height="fill_parent"  
  18.         android:gravity="bottom|center_horizontal">  
  19.         <Button   
  20.             android:id="@+id/deal_btn"  
  21.             android:layout_width="100dp"  
  22.             android:layout_height="40dp"  
  23.             android:layout_marginBottom="20dp"  
  24.             android:text="处理"/>  
  25.     </RelativeLayout>  
  26.   
  27. </FrameLayout>  
        查看预览图:
        

二、获取按钮组件并监听按钮点击:

1.声明一个Button对象用于绑定上面的按钮组件和一个状态标志位用于存储当前状态:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1.        //按钮组件  
  2. private Button mButton;  
  3. //当前处理状态  
  4. private static int Cur_State = 0;  


2.在OnCreate中绑定按钮和按钮点击监听:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. mButton = (Button) findViewById(R.id.deal_btn);  
  2. mButton.setOnClickListener(new OnClickListener(){  
  3.     @Override  
  4.     public void onClick(View v) {  
  5.         if(Cur_State<8){  
  6.             //切换状态  
  7.             Cur_State ++;  
  8.         }else{  
  9.             //恢复初始状态  
  10.             Cur_State = 0;  
  11.         }  
  12.     }  
  13.               
  14. });  
        这里的状态标志位Cur_State与图像处理的每个类型对应,0对应默认状态,也就是显示原图,1-7分别对应: 灰化、Canny边缘检测、Hist直方图计算、Sobel边缘检测、SEPIA(色调变换)、ZOOM放大镜、PIXELIZE像素化

三、图像信息获取保存、处理和显示:

1.在OpenCV中一般都是使用Mat类型来存储图像等矩阵信息,所以我们可以声明一个Mat对象用来作为实时帧图像的缓存对象:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. //缓存相机每帧输入的数据  
  2. private Mat mRgba;  


2.对象实例化以及基本属性的设置,包括:长度、宽度和图像类型标志:
[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. public void onCameraViewStarted(int width, int height) {  
  2.     // TODO Auto-generated method stub  
  3.     mRgba = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);  
  4. }  


3.对象赋值,这里只对原图和灰化两种情况进行了处理,其他的处理后续再添加:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1.        /** 
  2.  * 图像处理都写在此处 
  3.  */  
  4. @Override  
  5. public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {  
  6.     switch (Cur_State) {  
  7.     case 1:  
  8.         //灰化处理  
  9.         Imgproc.cvtColor(inputFrame.gray(), mRgba, Imgproc.COLOR_GRAY2RGBA,4);  
  10.         break;  
  11.     default:  
  12.         //显示原图  
  13.         mRgba = inputFrame.rgba();  
  14.         break;  
  15.     }  
  16.     //返回处理后的结果数据  
  17.     return mRgba;  
  18. }  


4.由于用对象存储图像数据的话,数据会保存到内存中,所以结束的时候需要进行数据释放,不然可能导致崩溃:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1.        @Override  
  2. public void onCameraViewStopped() {  
  3.     // TODO Auto-generated method stub  
  4.     mRgba.release();  
  5. }  

5.运行查看效果:

        正常模式:

        
        灰化图:

        


四、其他处理及结果:

        在以上的例子中我们已经完成了预览图的灰化处理,那么接下来我们把其他处理都添加到代码中,查看效果。由于在2.x版本中使用到的部分方法已经发生了变化,如:在OpenCV 3.1.0中org.opencv.core.Core类中的方法line和rectangle都已失效,可以用org.opencv.imgproc.Imgproc中的line和rectangle来代替:

1. MainActivity.Java源码:

[java]  view plain  copy
 print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. package com.linsh.opencv_test;  
  2.   
  3. import java.util.Arrays;  
  4.   
  5. import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;  
  6. import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;  
  7. import org.opencv.android.OpenCVLoader;  
  8. import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame;  
  9. import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2;  
  10. import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;  
  11. import org.opencv.core.Core;  
  12. import org.opencv.core.CvType;  
  13. import org.opencv.core.Mat;  
  14. import org.opencv.core.MatOfFloat;  
  15. import org.opencv.core.MatOfInt;  
  16. import org.opencv.core.Point;  
  17. import org.opencv.core.Scalar;  
  18. import org.opencv.core.Size;  
  19. import org.opencv.imgproc.Imgproc;  
  20.   
  21. import android.R.string;  
  22. import android.app.Activity;  
  23. import android.os.Bundle;  
  24. import android.util.Log;  
  25. import android.widget.Button;  
  26. import android.view.View;  
  27. import android.view.View.OnClickListener;  
  28.   
  29. public class MainActivity extends Activity implements CvCameraViewListener2{  
  30.     private String TAG = "OpenCV_Test";  
  31.     //OpenCV的相机接口  
  32.     private CameraBridgeViewBase mCVCamera;  
  33.     //缓存相机每帧输入的数据  
  34.     private Mat mRgba,mTmp;  
  35.     //按钮组件  
  36.     private Button mButton;  
  37.     //当前处理状态  
  38.     private static int Cur_State = 0;  
  39.       
  40.     private Size mSize0;  
  41.     private Mat mIntermediateMat;  
  42.     private MatOfInt mChannels[];  
  43.     private MatOfInt mHistSize;  
  44.     private int mHistSizeNum = 25;  
  45.     private Mat mMat0;  
  46.     private float[] mBuff;  
  47.     private MatOfFloat mRanges;  
  48.     private Point mP1;  
  49.     private Point mP2;  
  50.     private Scalar mColorsRGB[];  
  51.     private Scalar mColorsHue[];  
  52.     private Scalar mWhilte;  
  53.     private Mat mSepiaKernel;  
  54.       
  55.     /** 
  56.      * 通过OpenCV管理Android服务,异步初始化OpenCV 
  57.      */  
  58.     BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {  
  59.         @Override  
  60.         public void onManagerConnected(int status){  
  61.             switch (status) {  
  62.             case LoaderCallbackInterface.SUCCESS:  
  63.                 Log.i(TAG,"OpenCV loaded successfully");  
  64.                 mCVCamera.enableView();  
  65.                 break;  
  66.             default:  
  67.                 break;  
  68.             }  
  69.         }  
  70.     };  
  71.       
  72.     @Override  
  73.     protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
  74.         super.onCreate(savedInstanceState);  
  75.         setContentView(R.layout.activity_main);  
  76.           
  77.         mCVCamera = (CameraBridgeViewBase) findViewById(R.id.camera_view);  
  78.         mCVCamera.setCvCameraViewListener(this);  
  79.           
  80.         mButton = (Button) findViewById(R.id.deal_btn);  
  81.         mButton.setOnClickListener(new OnClickListener(){  
  82.             @Override  
  83.             public void onClick(View v) {  
  84.                 if(Cur_State<8){  
  85.                     //切换状态  
  86.                     Cur_State ++;  
  87.                 }else{  
  88.                     //恢复初始状态  
  89.                     Cur_State = 0;  
  90.                 }  
  91.             }  
  92.               
  93.         });  
  94.     }  
  95.       
  96.     @Override  
  97.     public void onResume() {  
  98.         super.onResume();  
  99.         if (!OpenCVLoader.initDebug()) {  
  100.             Log.d(TAG,"OpenCV library not found!");  
  101.         } else {  
  102.             Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!");  
  103.             mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);  
  104.         }  
  105.     };  
  106.       
  107.     @Override  
  108.     public void onDestroy() {  
  109.         if(mCVCamera!=null){  
  110.             mCVCamera.disableView();  
  111.         }  
  112.     };  
  113.   
  114.     @Override  
  115.     public void onCameraViewStarted(int width, int height) {  
  116.         // TODO Auto-generated method stub  
  117.         mRgba = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);  
  118.         mTmp = new Mat(height, width, CvType.CV_8UC4);  
  119.           
  120.         mIntermediateMat = new Mat();  
  121.         mSize0 = new Size();  
  122.         mChannels = new MatOfInt[] { new MatOfInt(0), new MatOfInt(1), new MatOfInt(2) };  
  123.         mBuff = new float[mHistSizeNum];  
  124.         mHistSize = new MatOfInt(mHistSizeNum);  
  125.         mRanges = new MatOfFloat(0f, 256f);  
  126.         mMat0 = new Mat();  
  127.         mColorsRGB = new Scalar[] { new Scalar(20000255), new Scalar(02000255), new Scalar(00200255) };  
  128.         mColorsHue = new Scalar[] {  
  129.                 new Scalar(25500255), new Scalar(255600255), new Scalar(2551200255), new Scalar(2551800255), new Scalar(2552400255),  
  130.                 new Scalar(2152130255), new Scalar(1502550255), new Scalar(852550255), new Scalar(202550255), new Scalar(025530255),  
  131.                 new Scalar(025585255), new Scalar(0255150255), new Scalar(0255215255), new Scalar(0234255255), new Scalar(0170255255),  
  132.                 new Scalar(0120255255), new Scalar(060255255), new Scalar(00255255), new Scalar(640255255), new Scalar(1200255255),  
  133.                 new Scalar(1800255255), new Scalar(2550255255), new Scalar(2550215255), new Scalar(255085255), new Scalar(25500255)  
  134.         };  
  135.         mWhilte = Scalar.all(255);  
  136.         mP1 = new Point();  
  137.         mP2 = new Point();  
  138.   
  139.         // Fill sepia kernel  
  140.         mSepiaKernel = new Mat(44, CvType.CV_32F);  
  141.         mSepiaKernel.put(00/* R */0.189f, 0.769f, 0.393f, 0f);  
  142.         mSepiaKernel.put(10/* G */0.168f, 0.686f, 0.349f, 0f);  
  143.         mSepiaKernel.put(20/* B */0.131f, 0.534f, 0.272f, 0f);  
  144.         mSepiaKernel.put(30/* A */0.000f, 0.000f, 0.000f, 1f);  
  145.     }  
  146.       
  147.     @Override  
  148.     public void onCameraViewStopped() {  
  149.         // TODO Auto-generated method stub  
  150.         mRgba.release();  
  151.         mTmp.release();  
  152.     }  
  153.       
  154.     /** 
  155.      * 图像处理都写在此处 
  156.      */  
  157.     @Override  
  158.     public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {  
  159.         mRgba = inputFrame.rgba();  
  160.         Size sizeRgba = mRgba.size();  
  161.         int rows = (int) sizeRgba.height;  
  162.         int cols = (int) sizeRgba.width;  
  163.         Mat rgbaInnerWindow;  
  164.               
  165.         int left = cols / 8;  
  166.         int top = rows / 8;  
  167.   
  168.         int width = cols * 3 / 4;  
  169.         int height = rows * 3 / 4;  
  170.           
  171.         switch (Cur_State) {  
  172.         case 1:  
  173.             //灰化处理  
  174.             Imgproc.cvtColor(inputFrame.gray(), mRgba, Imgproc.COLOR_GRAY2RGBA,4);  
  175.             break;  
  176.         case 2:  
  177.             //Canny边缘检测  
  178.             mRgba = inputFrame.rgba();  
  179.             Imgproc.Canny(inputFrame.gray(), mTmp, 80100);  
  180.             Imgproc.cvtColor(mTmp, mRgba, Imgproc.COLOR_GRAY2RGBA, 4);  
  181.             break;  
  182.         case 3:  
  183.             //Hist直方图计算  
  184.             Mat hist = new Mat();  
  185.             int thikness = (int) (sizeRgba.width / (mHistSizeNum + 10) / 5);  
  186.             if(thikness > 5) thikness = 5;  
  187.             int offset = (int) ((sizeRgba.width - (5*mHistSizeNum + 4*10)*thikness)/2);  
  188.              
  189.             // RGB  
  190.             for(int c=0; c<3; c++) {  
  191.                 Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mRgba), mChannels[c], mMat0, hist, mHistSize, mRanges);  
  192.                 Core.normalize(hist, hist, sizeRgba.height/20, Core.NORM_INF);  
  193.                 hist.get(00, mBuff);  
  194.                 for(int h=0; h<mHistSizeNum; h++) {  
  195.                     mP1.x = mP2.x = offset + (c * (mHistSizeNum + 10) + h) * thikness;  
  196.                     mP1.y = sizeRgba.height-1;  
  197.                     mP2.y = mP1.y - 2 - (int)mBuff[h];  
  198.                     Imgproc.line(mRgba, mP1, mP2, mColorsRGB[c], thikness);  
  199.                 }  
  200.             }  
  201.             // Value and Hue  
  202.             Imgproc.cvtColor(mRgba, mTmp, Imgproc.COLOR_RGB2HSV_FULL);  
  203.             // Value  
  204.             Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mTmp), mChannels[2], mMat0, hist, mHistSize, mRanges);  
  205.             Core.normalize(hist, hist, sizeRgba.height/20, Core.NORM_INF);  
  206.             hist.get(00, mBuff);  
  207.             for(int h=0; h<mHistSizeNum; h++) {  
  208.                 mP1.x = mP2.x = offset + (3 * (mHistSizeNum + 10) + h) * thikness;  
  209.                 mP1.y = sizeRgba.height-1;  
  210.                 mP2.y = mP1.y - 2 - (int)mBuff[h];  
  211.                 Imgproc.line(mRgba, mP1, mP2, mWhilte, thikness);  
  212.             }  
  213.             break;  
  214.         case 4:  
  215.             //Sobel边缘检测  
  216.             Mat gray = inputFrame.gray();  
  217.             Mat grayInnerWindow = gray.submat(top, top + height, left, left + width);  
  218.             rgbaInnerWindow = mRgba.submat(top, top + height, left, left + width);  
  219.             Imgproc.Sobel(grayInnerWindow, mIntermediateMat, CvType.CV_8U, 11);  
  220.             Core.convertScaleAbs(mIntermediateMat, mIntermediateMat, 100);  
  221.             Imgproc.cvtColor(mIntermediateMat, rgbaInnerWindow, Imgproc.COLOR_GRAY2BGRA, 4);  
  222.             grayInnerWindow.release();  
  223.             rgbaInnerWindow.release();  
  224.             break;  
  225.         case 5:  
  226.             //SEPIA(色调变换)  
  227.             rgbaInnerWindow = mRgba.submat(top, top + height, left, left + width);  
  228.             Core.transform(rgbaInnerWindow, rgbaInnerWindow, mSepiaKernel);  
  229.             rgbaInnerWindow.release();  
  230.             break;  
  231.         case 6:  
  232.             //ZOOM放大镜  
  233.             Mat zoomCorner = mRgba.submat(0, rows / 2 - rows / 100, cols / 2 - cols / 10);  
  234.             Mat mZoomWindow = mRgba.submat(rows / 2 - 9 * rows / 100, rows / 2 + 9 * rows / 100, cols / 2 - 9 * cols / 100, cols / 2 + 9 * cols / 100);  
  235.             Imgproc.resize(mZoomWindow, zoomCorner, zoomCorner.size());  
  236.             Size wsize = mZoomWindow.size();  
  237.             Imgproc.rectangle(mZoomWindow, new Point(11), new Point(wsize.width - 2, wsize.height - 2), new Scalar(25500255), 2);  
  238.             zoomCorner.release();  
  239.             mZoomWindow.release();  
  240.             break;  
  241.         case 7:  
  242.             //PIXELIZE像素化  
  243.             rgbaInnerWindow = mRgba.submat(top, top + height, left, left + width);  
  244.             Imgproc.resize(rgbaInnerWindow, mIntermediateMat, mSize0, 0.10.1, Imgproc.INTER_NEAREST);  
  245.             Imgproc.resize(mIntermediateMat, rgbaInnerWindow, rgbaInnerWindow.size(), 0., 0., Imgproc.INTER_NEAREST);  
  246.             rgbaInnerWindow.release();  
  247.             break;  
  248.         default:  
  249.             //显示原图  
  250.             mRgba = inputFrame.rgba();  
  251.             break;  
  252.         }  
  253.         //返回处理后的结果数据  
  254.         return mRgba;  
  255.     }  
  256. }  


2.效果图:

Canny边缘检测:

        

Hist直方图计算:

        

Sobel边缘检测:

        

SEPIA(色调变换):

        

ZOOM放大镜:

        

PIXELIZE像素化:
        

目录
相关文章
|
2月前
|
算法 API 计算机视觉
[opencv学习笔记] jiazhigang 30讲源码C++版本(含Makefile)
[opencv学习笔记] jiazhigang 30讲源码C++版本(含Makefile)
26 0
|
3月前
|
openCL 开发工具 C语言
OpenCV 图像处理学习手册:6~7
OpenCV 图像处理学习手册:6~7
|
3月前
|
存储 编解码 算法
OpenCV 图像处理学习手册:1~5
OpenCV 图像处理学习手册:1~5
|
2月前
|
人工智能 Linux API
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
42 0
|
4月前
|
算法 API 计算机视觉
OpenCV(图像处理)-基于Python-形态学处理-开运算、闭运算、顶帽、黑帽运算
1. 形态学 OpenCV形态学是一种基于OpenCV库的数字图像处理技术,主要用于处理图像的形状、结构和空间关系。它包括一系列图像处理工具和算法,包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等。
58 0
|
4月前
|
缓存 算法 计算机视觉
OpenCV图像处理-视频分割静态背景-MOG/MOG2/GMG
1.概念介绍 视频背景扣除原理:视频是一组连续的帧(一幅幅图组成),帧与帧之间关系密切(GOP/group of picture),在GOP中,背景几乎是不变的,变的永远是前景。
84 0
|
2月前
|
编解码 算法 自动驾驶
探索OpenCV:图像处理的利器
探索OpenCV:图像处理的利器
30 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解(图文解释 附源码)
47 0
|
4月前
|
算法 计算机视觉
OpenCV图像处理-图像分割-MeanShift
1. 基本概念 MeanShift严格说来并不是用来对图像进行分割的,而是在色彩层面的平滑滤波。它会中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的的颜色区域,它以图像上任意一点P为圆心,半径为sp,色彩幅值为sr进行不断地迭代。
61 0
|
4月前
|
算法 计算机视觉
OpenCV4图像处理-图像交互式分割-GrabCut
1.理论介绍 用户指定前景的大体区域,剩下为背景区域,还可以明确指出某些地方为前景或者背景,GrabCut算法采用分段迭代的方法分析前景物体形成模型树,最后根据权重决定某个像素是前景还是背景。
23 0