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opencv在android预览上实现灰化/感应触屏/边缘检测(3)

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推荐:在Android平台上利用opencv进行图像处理之边缘检测、灰度变换、缩小

转载请注明本文出自这么远_那么近的博客(http://blog.csdn.net/u010585964),谢谢支持! 在网上找资料学习利用opencv开发Android还算挺顺利的,以下是今天在An

简介

在前一篇中,我们已经讲解了opencv在Android实现预览,现在继续在这预览上面实现些其他功能。 预览黑白化 步骤分析

首先需要知道我们使用的像素格式为:Bgra32。

Bgra32:Bgra32像素格式是一种32BPP的sRGB格式。每个颜色通道(蓝色blue, 绿色green, 红色red)各占8BPP(位/像素),与Bgr24不同的是,它还有用于表现 不透明度的alpha通道(8BPP)。

然后需要知道:从 RGB 到 YUV 空间的 Y 转换公式为:Y = 0.299R+0.587G+0.114B。

接着要转化为灰度图像:首先知道某个点的R、G、B值,然后用Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B,计算出该点的亮度信息,然后需要知道灰度图中,其红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量的值相等。

所以,我们要将预览黑白化,准确的说是灰化的做法:

(1)取到预览界面中每个点的RGB数据信息。

(2)利用公式 Y = 0.299R+0.587G+0.114B,算出该点的亮度。

(3)将该点的R、G、B通道数据都设置为这个亮度。 代码实现

它的代码实现,我是使用jni完成的,之前测试过直接用java计算,效率和速度。。。哭了。。。代码如下: public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {

// TODO Auto-generated method stub

int width,height;

mRgba = inputFrame.rgba();

width = mRgba.width();

height = mRgba.height();

PreviceGray.grayProc(mRgba.getNativeObjAddr());

return mRgba;}

预览的每帧画面都会调用函数onCameraFrame,并且预览的数据就是mRgba,所以我们要灰化预览,可以直接修改mRgba数据来实现。对mRgba中数据的修改,放在了PreviceGray.grayProc中来实现的。jni中代码实现如下: NIEXPORT void Java_com_example_camera_1opencv_1android_PreviceGray_grayProc(JNIEnv* env, jclass obj, jlong imageGray){

int i;

int width,height;

Mat mat = Mat(*((Mat*)imageGray));

width = mat.rows;

height = mat.cols;

uchar* ptr = mat.ptr(0);

for(int i = 0; i < width*height; i++){

//计算公式:Y(亮度) = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B

//对于一个int四字节,其彩色值存储方式为:BGRA

int grayScale = (int)(ptr[4*i+2]*0.299 + ptr[4*i+1]*0.587 + ptr[4*i+0]*0.114);

ptr[4*i+1] = grayScale;

ptr[4*i+2] = grayScale;

ptr[4*i+0] = grayScale;

}}

也就是按照之前步骤操作:所有点的RGB数据都是在传入函数的imageGray可以找到,然后利用公式计算出亮度,最后用这个亮度值亮度值替换该点的RGB数据。运行效果图如下: 参考代码如下:http://download.csdn.net/detail/u011630458/8403611 预览触屏 介绍

这个主要功能是,在预览时候,当点击预览界面,就以点击点为圆心,画一个红色的圆圈。 实现过程

首先取到点击的坐标,然后和之前灰化操作一样,将预览的数据传入jni中,同时传入的还有触屏点的坐标,之后在jni中,使用cvCircle在传入的那帧数据上画一个圆,接着将操作后数据返回,预览显示出来。实现代码如下: public Mat onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {

// TODO Auto-generated method stub

mRgba = inputFrame.rgba();

PreviceGray.grayProc(mRgba.getNativeObjAddr(),touch_x, touch_y);//

Log.e("yulinghan"

推荐:图像处理--opencv2 canny边缘检测

1.canny检测:

Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标识出

,"yulinghan onCameraFrame touch_x="+touch_x);

return mRgba;

}@Overridepublic boolean onTouch(View arg0, MotionEvent arg1) {

// TODO Auto-generated method stub

touch_x = (int)arg1.getX();

touch_y = (int)arg1.getY();

Log.e("yulinghan","yulinghan onTouch touch_x="+touch_x);

return false;}

预览时候,点击触屏就会触发onTouch操作,更新坐标值:touch_x,touch_y。接着在onCameraFrame中,将预览数据和坐标一起传入jni中jin中处理如下: JNIEXPORT void Java_com_example_camera_1opencv_1android_PreviceGray_grayProc(JNIEnv* env, jclass obj, jlong imageGray,jint touch_x,jint touch_y){

int width,height;

Mat mat = Mat(*((Mat*)imageGray));

width = mat.rows;

height = mat.cols;

uchar* ptr = mat.ptr(0);

IplImage cvmat = mat;

__android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR, "JNITag","width=%d,height=%d,touch_x=%d,touch_y=%d", width,height,touch_x,touch_y);

cvCircle(&cvmat,cvPoint(touch_x,touch_y),100,cvScalar(255,0,0,255),10,8,0);}

只是简单的以传入的touch_x、touch_x为圆心,使用函数cvCircle在传入的预览数据中画了一个红色的圆。运行效果如下: 预览边缘检测

检测边缘的方法有很多,如在《数字图像处理》书中介绍了微分算子、Canny算子、LOG滤波等方法。而在本文中使用腐蚀与膨胀相关的形态学梯度来完成。膨胀就是求局部最大值的操作,腐蚀就是求局部最小值的操作。而形态学梯度为膨胀图与腐蚀图之差。可以在opencv中使用morphologyEx函数来直接实现。具体核心代码如下: JNIEXPORT void Java_com_example_camera_1opencv_1android_PreviceGray_grayProc(JNIEnv* env, jclass obj, jlong imageGray){

int i;

int width,height;

Mat mat = Mat(*((Mat*)imageGray));

width = mat.rows;

height = mat.cols;

uchar* ptr = mat.ptr(0);

uchar* ptr_tmp;

MorphoFeatures morpho;

cv::Mat edges;

for(int i = 0; i < width*height; i++){

//计算公式:Y(亮度) = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B

//对于一个int四字节,其彩色值存储方式为:BGRA

int grayScale = (int)(ptr[4*i+2]*0.299 + ptr[4*i+1]*0.587 + ptr[4*i+0]*0.114);

ptr[4*i+1] = grayScale;

ptr[4*i+2] = grayScale;

ptr[4*i+0] = grayScale;

}

edges = morpho.getEdges(mat);

ptr_tmp = edges.ptr(0);

for(int i = 0; i < width*height; i++){

ptr[4*i+0] = ptr_tmp[4*i+0];

ptr[4*i+1] = ptr_tmp[4*i+1];

ptr[4*i+2] = ptr_tmp[4*i+2];

}}

代码中,首先将传入的预览数据灰阶化,然后用morphologyEx来做边缘检测,最后返回检测之后的数据。演示效果如下: 参考代码如下:http://download.csdn.net/detail/u011630458/8403629

推荐:【数字图像处理】Canny图像边缘检测算法VC6.0+OpenCV实现

up vote 0 down vote favorite I've read many stuff about Drools Guvnor and the interaction with Drools Planner. It would be very useful to create and c

简介   在前一篇中,我们已经讲解了opencv在Android实现预览,现在继续在这预览上面实现些其他功能。 预览黑白化 步骤分析   首先需要知道我们使用的像素格式为:Bgra32。  Bgra32:Bgr

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