OpenCV-滤波矩阵（java版）

用下图做演示

multiply()

顾名思义，乘法函数。使用该函数可以将像素的每个通道值乘以这个参数。

方法	说明
multiply(Mat src1, Scalar src2, Mat dst, double scale, int dtype)	src1:原图像 src2:颜色矩阵 scale:src2矩阵参数的乘数值(从图像的角度来说，可以理解为亮度值，值越大，图像越亮) dst:目标图像 dtype:图像（矩阵）类型
multiply(Mat src1, Scalar src2, Mat dst, double scale)
multiply(Mat src1, Scalar src2, Mat dst)
例：当 src2为[0.0,0.5,1.0]时候，表示在原矩阵像素值的基础上，蓝色通道值乘以0，绿色通道值乘以0.5，红色通道值乘以0（当最终通道值大于255时，通道值为255） scale:表示在src通道的基础上乘以相对应的scale值，比如scale为3时，结合前面的src2矩阵，此时src2矩阵值变为[0.0,1.5,3.0]

为验证结果，下面创建一个3*3，像素值为[122,122,122]的矩阵图 示例：

    public static void main(String[] args) {
        String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
        System.load(libraryPath);
        Mat mat = new Mat(3,3, CvType.CV_8UC3,new Scalar(122,122,122));
        System.out.println("mat1>>"+mat.dump());
        Core.multiply(mat,new Scalar(0.0,0.5,1.0),mat,3,CvType.CV_8UC3);
        System.out.println("mat2>>"+mat.dump()+"=="+mat);
        HighGui.imshow("mat",mat);
        HighGui.waitKey(0);
    }

执行结果

mat1>>[122, 122, 122, 122, 122, 122, 122, 122, 122;
122, 122, 122, 122, 122, 122, 122, 122, 122;
122, 122, 122, 122, 122, 122, 122, 122, 122]
mat2>>[ 0, 183, 255, 0, 183, 255, 0, 183, 255;
0, 183, 255, 0, 183, 255, 0, 183, 255;
0, 183, 255, 0, 183, 255, 0, 183, 255]==Mat [ 33CV_8UC3, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0xbdaeb0, dataAddr=0xbdb100 ]

读取图像
示例：

    public static void main(String[] args) {
        String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
        System.load(libraryPath);
        Mat mat = Imgcodecs.imread("flower.jpg");
        Core.multiply(mat,new Scalar(0.0,0.5,1.0),mat,1.0,CvType.CV_8UC3);
        HighGui.imshow("mat",mat);
        HighGui.waitKey(0);
    }

结果

亮度演示：
示例：

    public static void main(String[] args) {
        String libraryPath= System.getProperty("user.dir")+"\\lib\\opencv_java460.dll";
        System.load(libraryPath);
        Mat mat = Imgcodecs.imread("flower.jpg");
        //为演示效果，将Scalar设为(1.0,1.0,1.0)
        Core.multiply(mat,new Scalar(1.0,1.0,1.0),mat,2.0,CvType.CV_8UC3);
        HighGui.imshow("mat",mat);
        HighGui.waitKey(0);
    }

结果：