java opencv 图像识别_《Java图像处理：基于OpenCV与JVM》 ——1 基于JavaVM的OpenCV...

第1章

基于JavaVM的OpenCV

几年前，在去上海的旅途中，一位好友送给我一本很厚的书，是介绍OpenCV的。书中包含了海量的图像处理方法、实时视频分析例子和引人入胜的深度解析，于是我迫不及待地配置好环境来测试书中的程序。

众所周知，OpenCV是开源计算机视觉(Open Source Computer Vision)的英文简写。作为一个开源库，OpenCV提供可直接使用的高级图像处理算法，既包括简单易用的高级图像操作，也包括形状识别以及实时视频监测和分析功能。

OpenCV中最核心的内容是多维矩阵对象，叫作Mat。通过本书的学习，Mat将成为我们最熟悉的朋友。在许多攻略中，输入的对象是Mat，处理的内容是Mat，输出的结果也是Mat。

虽然Mat即将成为我们的好朋友，但是作为一个C++对象，它并不是很好相处。你必须重新编译、安装和小心地配置任何使用Mat的新环境。

但是Mat可以被打包。

Mat虽然在本地运行，但它可以被神不知鬼不觉地加载到Java虚拟机中运行。

第1章将通过介绍Java虚拟机中的多种语言让你开始上手使用OpenCV，当然包括Java语言，也包括通俗易懂的Scala语言和谷歌最爱的Kotlin语言。

为了使用同样的方法来运行不同的语言，你会首先(重新)认识一种Java编译工具，叫作Leiningen，之后利用它来运行简单的OpenCV函数。

第1章是第2章的入门基础。第2章的内容是相似的基于JVM的Clojure语言，可以为富有创造性的OpenCV代码带来即时的视觉反馈。

1.1　初识Leiningen

问题定义

有一句名言是“一次编写，随处运行”，也就是说，在不同的机器上，可以用同样简单便捷的方法来编译和运行Java程序。当然，你总是可以使用最原始的javac命令来编译Java代码，然后使用单纯的Java在命令行中运行编译过的代码，但现在已经是21世纪了，我们应该寻找更有效的方法。

无论使用何种编程语言，手动配置工作环境都是一项大工程。而且当你完成配置之后，很难与他人分享胜利果实。

使用编译工具，可以用简单的方法定义项目所需的依赖，同时也可帮助其他用户更快地上手。

接下来，我们介