android opencv图像处理,opencv在android平台下的开发【3】-图像平滑处理
基本概念
图像的平滑也就是图像的模糊处理，简单但是使用频率很高，在执行许多高级处理之前都需要先进性图像的平滑处理，以提高图像处理算法效果。
平滑处理中需要使用滤波器，常用的是线性滤波器，作用是将输入像素值的加权和作为结果输出给锚点像素。
g(i,j) 为输出的锚点像素值；f(i+k,j+l) 为输入的像素值；h(k,l) 为核
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滤波过程示例：
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图像读入到mat
介绍平滑算法之前，先调用android自带图库，选择一张图片后返回到app中，保存在一个mat对象里。//点击按钮，启动图库
btnLoadImg.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override
public void onClick(View v) {
Intent imgPickerIntent = new Intent(Intent.ACTION_PICK);
imgPickerIntent.setType("image/*");
startActivityForResult(imgPickerIntent, REQ_CODE_PICK_IMG);
}
});
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, @Nullable Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data); if (requestCode == REQ_CODE_PICK_IMG) { if (resultCode == RESULT_OK) { try { //获取图库选择的图像
final Uri imgUri = data.getData(); final InputStream inputStream = getContentResolver().openInputStream(imgUri); //图像输入流解析为bitmap对象
final Bitmap originImg = BitmapFactory.decodeStream(inputStream); //根据bitmap信息初始化mat对象
src = new Mat(originImg.getHeight(), originImg.getWidth(), CvType.CV_8UC4); //将bitmap转换为mat对象
Utils.bitmapToMat(originImg, src);
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
另外，图像保存在mat对象中，所以还需要一个显示mat对象图像的方法。private void showMat() { //根据mat对象信息初始化bitmap
Bitmap processedImg = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888); //将mat对象转换到bitmap
Utils.matToBitmap(src, processedImg); //显示
imgProcess.setImageBitmap(processedImg);
}
均值模糊
使用归一化块滤波器，也是最简单的滤波器，输出像素值是核窗口内像素的均值，即所有像素加权系数相等。
核如下：
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opencv-android sdk 提供的方法如下/**
* 均值模糊
* @param src 源图像mat
* @param dst 目标图像mat
* @param ksize 核大小
*/
public static void blur(Mat src, Mat dst, Size ksize)
{ //sdk封装的一个jni方法，具体的实现在.so库中用c/c++实现
blur_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ksize.width, ksize.height);
return;
}
方法使用如下：Imgproc.blur(src, src, new Size(3, 3));
showMat();
高斯模糊
高斯滤波器是最有用的滤波器(不是最快)，将输入的每一个像素点与高斯内核的卷积核作为输出像素值。
高斯模糊中，距离锚点像素越近的输入像素权重越高，即临近锚点像素对像素结果的影响比那些较远的像素要高。
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高斯核是通过高斯函数获得的
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opencv-android sdk 提供的方法如下//javadoc: GaussianBlur(src, dst, ksize, sigmaX)
public static void GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX)
{ //sdk封装的一个jni方法，具体的实现在.so库中用c/c++实现
GaussianBlur_2(src.nativeObj, dst.nativeObj, ksize.width, ksize.height, sigmaX);
return;
}
方法使用Imgproc.GaussianBlur(src, src, new Size(3, 3), 0);
showMat();
中值滤波
中值滤波是将图像的每个像素用邻域像素的中值代替。
opencv-android sdk 提供的方法如下//javadoc: medianBlur(src, dst, ksize)
public static void medianBlur(Mat src, Mat dst, int ksize)
{
medianBlur_0(src.nativeObj, dst.nativeObj, ksize);
return;
}
方法使用Imgproc.medianBlur(src, src, 3);
showMat();
作者：昵称真难选
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