Opencv

2OpenCV中值模糊方法

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August 18, 2016

转载请说明出处！ 作者：kqw攻城狮 出处：个人站 | CSDN 效果图 源码 KqwOpenCVBlurDemo 步骤 将获取到的Bitmap图片转成Mat对象 // Bitmap转为Mat Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4); Utils.bitmapToMat(bitmap, src); 调用OpenCV的中值模糊方法 // 中值模糊方法 Imgproc.medianBlur(src, src, 33); 将处理完的Mat数据转成Bitmap对象 // Mat转Bitmap Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(src, processedImage); 封装 这里我用到了RxJava。主要是因为图片处理是耗时操作，会阻塞线程，为了防止界面卡顿，这里使用RxJava进行了线程切换。 package kong.qingwei.kqwopencvblurdemo; import android.graphics.Bitmap; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import rx.Observable; import rx.Subscriber; import rx.

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OpenCV高斯模糊方法

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August 17, 2016

转载请说明出处！ 作者：kqw攻城狮 出处：个人站 | CSDN 效果图 源码 KqwOpenCVBlurDemo 步骤 将获取到的Bitmap图片转成Mat对象 // Bitmap转为Mat Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4); Utils.bitmapToMat(bitmap, src); 调用OpenCV的高斯模糊方法 // 高斯模糊方法 Imgproc.GaussianBlur(src, src, new Size(91, 91), 0); 将处理完的Mat数据转成Bitmap对象 // Mat转Bitmap Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(src, processedImage); 封装 这里我用到了RxJava。主要是因为图片处理是耗时操作，会阻塞线程，为了防止界面卡顿，这里使用RxJava进行了线程切换。 package kong.qingwei.kqwopencvblurdemo; import android.graphics.Bitmap; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import rx.Observable; import rx.

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OpenCV均值模糊方法

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August 17, 2016

转载请说明出处！ 作者：kqw攻城狮 出处：个人站 | CSDN 效果图 源码 KqwOpenCVBlurDemo 步骤 将获取到的Bitmap图片转成Mat对象 // Bitmap转为Mat Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4); Utils.bitmapToMat(bitmap, src); 调用OpenCV的均值模糊方法 // 均值模糊方法 Imgproc.blur(src, src, new Size(100, 100)); 将处理完的Mat数据转成Bitmap对象 // Mat转Bitmap Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888); Utils.matToBitmap(src, processedImage); 封装 这里我用到了RxJava。主要是因为图片处理是耗时操作，会阻塞线程，为了防止界面卡顿，这里使用RxJava进行了线程切换。 package kong.qingwei.kqwopencvblurdemo; import android.graphics.Bitmap; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import rx.Observable; import rx.

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OpenCV的部署

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August 17, 2016

转载请说明出处！ 作者：kqw攻城狮 出处：个人站 | CSDN 官网 官网 之前时间比较紧张，在网上找了很多文章，写了一个人脸识别的程序，也是模棱两可，今天开始抽时间系统学习一下OpenCV在Android上的使用。 OpenCV版本 后面用到的是OpenCV的2.4.11版本，据说新的3.x的版本和2.x的版本改动较大，2.x的版本学习完可以再看看与3.x版本的区别。毕竟老版本的学习资源更多一些。 SDK 我们下载完SDK以后，里面会有一个Library的库供我们使用，但是核心的功能不在这里面，它只是一个调用的工具，我们还需要安装OpenCV Manager，在下载的SDK里有一个apk的文件夹，里面是对应各个cup架构的Manager，选择对应的Manager安装就可以了。 除了安装OpenCV Manager，也可以直接在工程里添加so，但是这会使我们的APK体积大大增加，不过这不是我们要关心的，我们主要学习怎么使用OpenCV。 OpenCV的图像存储 OpenCV使用Mat对象存储图像，该对象保存了图像的行数、列数、数据等能唯一标识该图像的信息，并且可以利用该数据还原图像，不同的图像所包含的信息量也不同，例如彩色图像所包含的信息量就要比灰色图像多得多。因为灰色图是单通道的，彩色图是三通道的。 灰色图 数字代表指定颜色的亮度 以整数表示时，取值范围是0~255，0表示纯黑色，255表示纯白色。 以浮点数表示时，取值范围是0~1，0表示纯黑色，1表示纯白色。 彩色图 第一通道表示蓝色，第二通道表示绿色，第三通道表示红色。 OpenCV的线性滤波器 有的时候，图像信息量太大，处理的时间就会比较长（有的时候可能不需要这么信息就可以解析出来我们想要的结果了），为了解决这个问题，OpenCV提供了一个线性滤波器，可以对图片进行模糊处理。 很多线性滤波器都利用了称为核的数字向量，核可以看作是沿着像素滑动的窗口，并把计算结果输出给核像素。 下面的图中，是一个3 * 3的核作用在了一副10 * 10的图像上。 创建OpenCV工程 Android Studio版本：2.1 创建Android Studio工程，命名为FirstOpenCVDemo 导入OpenCV Library File -> New -> Import Module 引用OpenCV Library 安装OpenCV Manager 加载OpenCV Manager，如果诶呦安装会有提示 private BaseLoaderCallback mOpenCVCallBack = new BaseLoaderCallback(this) { @Override public void onManagerConnected(int status) { switch (status) { case LoaderCallbackInterface.

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Android使用OpenCV实现人脸识别

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July 6, 2016

转载请说明出处！ 作者：kqw攻城狮 出处：个人站 | CSDN 效果图 先上效果图，GIF不好弄 在网上找了在Android平台上使用OpenCV相关的教程，很少，大部分也都主要是介绍下人脸检测，很少有讲人脸识别，还有的人连人脸检测和人脸识别的概念都没有搞清，人脸识别只是识别到有人脸，能获取到一个人脸的大概位置，有几个人脸，而人脸识别是要获取到人脸特征做对比，识别这个人脸。有好多文章都写自己在讲人脸识别，实际上他只是在做人脸检测。 OpenCV官网 官方给的Demo是在Eclipse工程下的，如果你现在已经是在Android Studio下开发，因为Eclipse工程有makefile文件，迁移到Android Studio好像还是有点麻烦，我是干脆就在Eclipse下跑的Demo。 先甩过来官方给的一些文档： OpenCV4Android SDK Android Development with OpenCV 实现方式 按照官方的文档，我们在Eclipse里导入Demo进去以后，是不能直接运行的，需要安装Manager的一个APK,然后在Demo工程里通过AIDL的方式，调用OpenCV的核心方法，不过Demo给实现的功能也只是一个人脸检测。 SDK SDK下载 下面来看一下SDK 目录： apk：Manager的apk doc：一些文档 samples：示例工程和一些编译好的apk sdk：一些库文件 当然, 如果你的C/C++足够好，你肯定可以自己编译一个库，直接导入到工程，就不用安装Manager了，可惜了我自己还不行，哈哈……无奈安装Manager把…… 如何将Demo导入到Eclipse并运行，上面官方的文档已经说的比较清楚了，至于会有什么问题就自行Google吧。 人脸检测 其实人脸检测并不是重点，Demo里已经实现了人脸检测的功能。 主要的实现方式：OpenCV有一个自己的org.opencv.android.JavaCameraView自定义控件，它循环的从摄像头抓取数据，在回调方法中，我们能获取到Mat数据，然后通过调用OpenCV的Native方法，检测当前是否有人脸，我们会获取到一个Rect数组，里面会有人脸数据，最后将人脸画在屏幕上，到此为止，Demo的人脸检测功能，就结束了。 人脸识别 人脸识别我这里用到了JavaCV 人脸识别逻辑：人脸识别的主要方式就是获取到人脸的特征值，然后将两个特征值做比对，取到一个相似度去做人脸识别，OpenCV这里的特征值，其实就是一张图片。 我们的从回调的Mat数据检测到有人脸以后，提取特征值（也就是保存人脸的一张图片到某个路径），然后比较特征值 为了提高识别的准确度，需要在检测到人脸以后，把人脸的部分截取出来，然后置灰（置灰的目的是为了方式色泽和明暗度对识别有影响）。 保存人脸特征值 /** * 特征保存 * * @param image Mat * @param rect 人脸信息 * @param fileName 文件名字 * @return 保存是否成功 */ public boolean saveImage(Mat image, Rect rect, String fileName) { try { String PATH = Environment.

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