OpenCV For Java 환경 구축 및 기능 설명

OpenCV 개요
OpenCV 는 기능 이 강 한 컴퓨터 시각 오픈 소스 프레임 워 크 로 500 여 개의 알고리즘 이 실현 되 고 계속 증가 하 며 최신 버 전 은 3.2 로 업데이트 되 었 다.그 SDK 는 안 드 로 이 드 와 자바 플랫폼 개발 을 지원 하고 흔히 볼 수 있 는 이미지 처리 수 요 를 거의 만족 시 킬 수 있 으 며 많은 자바 와 안 드 로 이 드 프로그래머 들 의 첫 번 째 이미지 처리 프레임 워 크 가 되 어야 합 니 다.자바 에 서 는 OpenCV 설정 과 간단 함 을 사용 하여 거의 0 설정 이 라 고 할 수 있 습 니 다.
설정
OpenCV 관련 jar 패키지 도입 설정,우선 OpenCV 의 자동 압축 해제 버 전 을 다운로드 해 야 합 니 다.다운로드 주소:http://opencv.org/opencv-3-2.html
그리고 웹 페이지 의 맨 아래로 끌 어 당 겨 윈도 우즈 자체 압축 해제 개발 패 키 지 를 다운로드 합 니 다.

압축 을 풀 려 면 두 번 눌 러 서 build 경 로 를 찾 으 십시오.다음 과 같이 표 시 됩 니 다.

자바 폴 더 를 더 블 클릭 하여 열기,

이 클립 스에 있 는 새 항목 에 jar 를 직접 가 져 온 다음 x64 에 있 는 dll 파일 을 이 클립 스에 서 사용 하 는 자바 JDK bin 과 jre/bin 디 렉 터 리 아래 에 복사 하면 됩 니 다.환경 은 잘 배치 되 어 있 습 니 다.간단 하 죠?설 정 된 최종 항목 구조:

2.그림 과 픽 셀 을 불 러 옵 니 다.
그림 한 장 읽 기-"한 마디 로 해결"

Mat src = Imgcodecs.imread(imageFilePath);
if(src.empty()) return;

Mat 대상 을 BufferedImage 대상 으로 변환

public BufferedImage conver2Image(Mat mat) {
 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(width, height, 
       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;
    pixels[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;
    pixels[row*width+col] = ((255&0xff)<<24) | 
    ((b&0xff)<<16) | ((b&0xff)<<8) | b&0xff; 
   }
  }
 }
 setRGB( image, 0, 0, width, height, pixels);
 return image;
}

BufferedImage 대상 을 Mat 대상 으로 변환

public Mat convert2Mat(BufferedImage image) {
 int width = image.getWidth();
 int height = image.getHeight();
 Mat src = new Mat(new Size(width, height), CvType.CV_8UC3);
 int[] pixels = new int[width*height];
 byte[] rgbdata = new byte[width*height*3];
 getRGB( image, 0, 0, width, height, pixels );
 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 = pixels[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);
 return src;
}

특히 버 프 레 드 이미지 와 매트 의 RGB 채널 순 서 는 다 르 지만,반대로 매트 대상 중 3 채널 순 서 는 BGR 이 고 버 프 레 드 이미지 에 서 는 RGB 라 는 점 을 설명해 야 한다.
Mat 에서 모든 픽 셀 읽 기(그 중 image 는 Mat 형식 데이터)

int width = image.cols();
int height = image.rows();
int dims = image.channels();
byte[] data = new byte[width*height*dims];
image.get(0, 0, data);

픽 셀 작업 과 저장 변경 사항 옮 겨 다 니 기

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);

Mat 대상 을 이미지 파일 로 저장 합 니 다.-한 마디 로 해결 할 수 있 습 니 다.

Imgcodecs.imwrite(filePath, src); 

OpenCV 코드 실행 및 테스트
명암 도 조절.-밝기 감소.

명암 도 조절-밝기 상승

가우스 퍼 지

예화

경사도

그 레이스 케 일

위 와 같은 효과 의 전체 자바 코드 는 다음 과 같 습 니 다.

package 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 class ImageFilters {

 /** -      - */
 public Mat inverse(Mat image) {
  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);
  return image;
 }

 public Mat brightness(Mat image) {
  //     
  Mat dst = new Mat();
  Mat black = Mat.zeros(image.size(), image.type());
  Core.addWeighted(image, 1.2, black, 0.5, 0, dst);
  return dst;
 }

 public Mat darkness(Mat image) {
  //     
  Mat dst = new Mat();
  Mat black = Mat.zeros(image.size(), image.type());
  Core.addWeighted(image, 0.5, black, 0.5, 0, dst);
  return dst;
 }

 public Mat gray(Mat image) {
  //   
  Mat gray = new Mat();
  Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  return gray;
 }

 public Mat sharpen(Mat image) {
  //   
  Mat dst = new Mat();
  float[] sharper = new float[]{0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0};
  Mat operator = new Mat(3, 3, CvType.CV_32FC1);
  operator.put(0, 0, sharper);
  Imgproc.filter2D(image, dst, -1, operator);
  return dst;
 }

 public Mat blur(Mat image) {
  //     
  Mat dst = new Mat();
  Imgproc.GaussianBlur(image, dst, new Size(15, 15), 0);
  return dst;
 }


 public Mat gradient(Mat image) {
  //   
  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);
  return gradxy;
 }
}

울 정도 로 간단 하 다 고 할 수 있 습 니 다.그 밖 에 OpenCV For Java 는 형태학 작업,2 치 이미지 분석,이미지 특징 검 측 과 식별,템 플 릿 일치,직사 도 관련 기능 등 각종 이미지 처 리 를 지원 합 니 다.흔히 볼 수 있 는 기계 학습 알고리즘 과 이미지 분석 방법.기능 이 가장 강 한 이미지 처리 SDK 와 개발 플랫폼 중 하나 라 고 할 수 있 습 니 다.저 는 계속 발굴 하고 공유 합 니 다!
각별히 주의 하 다
호출 하기 전에 반드시 이 말 을 더 해 야 한다.

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

OpenCV API 와 관련 된 DLL 지원 을 불 러 오 는 것 이 목적 이 며,없 으 면 제대로 작 동 하지 않 습 니 다.상기 코드 와 기능 실현 은 JDK 8 64 비트 와 OpenCV 3.2 버 전 을 바탕 으로 한다.
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.