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基于OpenCV在移动端的图像处理技术

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把 Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ Ｓ Ｄ Ｋ 文 件 夹 中的 ｎ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ文 件 夹 中 的 ｌ ｉ ｂ ｓ 的 ４个 文 件 夹 复制 到 所 建 好 的 工 作 空 间 中
的ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ 中的 ｌ ｉ ｂ ｓ中。
计 出复杂 计算 机 图形 处理 的能 力。并且 我 们 将 Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ移植 到 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ操 作系统 中去 ，也 是 图像处 理 领域 的一 大进 步。我 们 相信 ，在 Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ ＶＦ ｏ ｒ Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ的应用不 断 拓展 中，众 多 图像处理 领域 会有广 泛的前景。
３ 图像 的灰度处 理和 像素取 反处理 的应
用举例
本 文 中 是 用 的 移 动 端 为 魅 族 ＭＸ３ ，
Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ版 本 号 为 ５ ． ０ ． １ 。
３ ． １灰 度 处 理
参考文献
【 １ 】陈雪娇 ． 基于 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的计 算机 视觉技 术
ｃ ｖ Ｃｖ ｔ Ｃｏ ｌ ｏ ｒ （ Ｉ ｐ ｌ ｌ ｍａ ｇ ｅ Ｓ Ｆ Ｃ ， Ｉ ｐ ｌ ｌ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｓ ｔ ， ＣＶ
—
【 ２ 】张 家怡 ．图像识别 的技 术现状和 发展 趋势
［ Ｊ 】 ．电脑 知 识 与 技 术 ． ２ ０ １ ０ （ ２ １ ） ．
［ ３ 】黎松 ， 平西建 ， 丁益 洪 ． 开放源 代码 的计 算机视 觉 类库 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的应 用 ［ Ｊ 】 ． 计算
研究 ［ Ｊ 】 ．电脑 知 识 与技 术 ， ２ ０ １ ５ （ ３ ０ ） ．
使 用 Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ ｖ将 一 幅 图 像 转 换 为 灰 度 图 像 征 实 际 应 用 中 也 不 少， 转 换 为 灰 度 图 像 比 较 简 单 ， 关 键 函 数： ｃ ｖ Ｃ ｖ ｔ Ｃｏ ｌ ｏ ｒ ：
原图
பைடு நூலகம்
灰度 图像
像素取反
然 后 运 用 ｍａ ｔ Ｔ ｏ Ｂ ｉ ｔ ｍａ ｐ函 数 将 Ｍａ ｔ 格 式 的 图像 转 换 成 Ｂ ｉ ｔ ｍａ ｐ的 图 像， 并 显 示 在
ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ手 机 移 动 端 。
经 过编 写代 码并运 行 得到 的处 理结 果如
图１ 所示 。
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＿ 奏 黧
新 的 Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ开 发 工 具 （ 要 包含 Ｊ ａ ｖ ａ Ｓ ＤＫ） ， 并 运 行 Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ，根 据 安 装 提 示 进 行 安装 ， 并 运 行 开 发 工 具 。
４ 结 束 语
Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 视 觉 库 是 一 套 简 单 易 用 且 完 整 的 计 算 机 视 觉 框 架 ， 帮 助 开 发 人 员 完 成 大 量 的 底 层 工 作 ， 减 少 了 工 作 量 ， 更 有 效 提 高 了 设
Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ，这样就完成 了深层配置。最后
机 应 用 与软 件 ， ２ ０ ０ ５ ． ２ ２ （ ０ ８ ） ．
Ｂ Ｒ Ｇ２ ＧＲ Ａ Ｙ） 。值 得 注 意 的 是 ： 最 后 一 个 参 数 为 ＣＶ ＢＲ Ｇ２ ＧＲ Ａ Ｙ． 表示 将 Ｂ ＲＧ 图 片 ｆ 彩 色 图片 ） 转 换 为灰 度 图 片 （ 黑白） ，参数 ｓ ｒ ｃ 、ｄ ｓ ｔ 必 须 事 先 分 配 好 内存 空 间 ，使 用 完 之 后 必 须 要
２ ． ３配 置 Ｏ ｐ ｅ ｎ ｃ ｖ ｈ ｎ ｄ ｒ ｏｉ ｄ Ｓ Ｄ Ｋ
在 Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ官 网 （ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ Ｏｐ ｅ ｎ ＣＶ ． ｏ ｒ ｇ ） 下 载 Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ Ｓ ＤＫ 并 解 压 。 在 Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ中． 新 建 一 工 程。 点 击 Ｆ ｉ ｌ ｅ并 ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ Ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ， 并 选 中 解 压 的 Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ Ｓ Ｄ Ｋ 文 件 夹中的Ｊ ａ ｖ ａ文 件 夹 ， 这 样 就 将 Ｏｐ ｅ ｎ ｃ ｖ视
Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ中 图像取 反是将图像 中的像素点
觉库移植到 了 Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ中。 然 后 右 键 Ａｐ ｐ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ，打 开 ｏ ｐ ｅ ｎ Ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ Ｓ ｅ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ中 的
Ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｃ ｉ ｅ ｓ ， 点 击 Ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ Ｄｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｙ ， 添 加
机 械 与 电子 ， ２ ０ １ ０ （ ０ ６ ） ．
２ ０ ｐ ｅ ｎ ｃ ｖ 在Ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ ｅ Ｏ 的环境搭
建 流 程
２ ． １安装Ｊ ａ ｖ ａ Ｊ Ｄ Ｋ
需 要完 成 Ｊ ＤＫ 的 下 载 、 安 装 和 环 境 配 置
释放空间。
［ ４ ］何 鹏 ，王 连 鹏 ，楚 艳 红 ．基 于 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的
机 器视 觉在 智能 手机 中 的应 用 ［ Ｊ ］ ．计算
机工程与设计 ， ２ ０ Ｉ １ （ ｉ ０ ） ．
３ ． ２像素操作 一取 反
［ ５ 】王 福 斌 ，李 迎 燕 ，刘 杰 ，陈 至 坤 ．基 于 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ的机 器视 觉 图像 处 理 技 术 实现 ［ Ｊ 】 ．
图像与多媒体技术 ・ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ＆ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｍｅ ｄ ｉ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
基于 Ｏ ｐ ｅ ｎ ＣＶ在移 动端 的图像处理技术
文／ 刘 贤 辉
在 Ａｎ ｄ ｒ ｏ ｉ ｄ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ 的 中 艾 社 区 下 载 最
…
・
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基于OpenCV的图像处理实践

基于OpenCV的图像处理实践

基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。

而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。

OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。

本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。

二、OpenCV的基本概念OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。

OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。

OpenCV的主要特点有以下几个方面：1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。

2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。

3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。

4. 自由开源OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。

由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。

三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。

这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。

2. 视频分析除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。

基于OpenCV的图像处理

基于OpenCV的图像处理

３ 利用 Ｏｐ ｎ 、 ｅ ＣＶ进 行 人脸 检 测
Ｏ ｅ Ｃ 在 计算 机 视 觉 领 域 得 到 广 泛应 用 ， 其 突 出 的优 点 是 密 不 ｐｎＶ 与 可分 的 ：
●跨 平台 ， 可移 植性好 ， 无论 Ｗｉｄｗ 、ｉｕ ｎ ｏ ｓＬｎ ｘ还是 Ｍａ Ｓ都可 以 ｃＯ
运行 ； ●支 持 大 多数 Ｃ／ｃ ＋编 译 器 ， ： ６ Ｖ ．Ｅ ２０ 、 ＣＮ Ｔ ０５ ＋ 如 ＶＣ ． ＣＮ Ｔ ０ ８Ｖ ．Ｅ ２０ ０、
下 面就以人脸检测为例 ， 介绍 Ｏ ｅＣ ｐｎ Ｖ的应用。人脸检测属 于人脸 识５ （ａｅＲ ｃｇｉｏ ） Ｊ Ｆ ｃ ｅｏｎｔ ｎ第一步 ， Ｊ Ｉ ｉ 人脸大体可 以分为以下几种方法 ： 基于神 经 网络 的检测 ， 基于特征 的检测 ， 于颜色 的检测等 。基于神经 网络的 基 检测 ， 需要大量 的真假人脸 图像来训练神经 网络 ； 基于特征的方法是利 用人脸 的一 些特征 ， 比如眼睛 、 子等来检测 ； 鼻 基于颜 色的方法是通过 人 脸 的 颜 色 如 黄色 、 色 来 检 测 。 棕 Ｏ ｅＣ 中 已 经提 供 了训 练 好 的 Ｈａｒ 联 分 类 器 ，使 得 人 脸 检 测 ｐｎＶ ａ级 可 以很 方 便 的 实现 。Ｏ ｅ Ｃ 中 的 Ｈａｒ 征 的 级 联 表 中包 含 的是 ｂｏｔ ｐｎＶ ａ特 ｏｓ 分类器 。所谓 Ｈ ａ级联分类器是指 由若 干个 简单 ｂｏｔ 类器级联成 ｍ＂ ｏｓ分 的一个大的分类器 ， 被检测的 目标依次通过每一个分类器 ， 以通过所 可 有 分 类 器 的 即 可 判 定 为 人 脸 区 域 。Ｏｐｎ Ｖ 中的 人 脸 检 测 主要 分 为 四 ｅＣ 步， 其具体过程 如下所示 ：
图像预处理 ｒ — 加载分类器 ｒ 人脸检测 ｒ — 目 标标记
基于OpenCV的图像处理方法

基于OpenCV的图像处理方法

四个部分如图 １ 所示 。 在 图 １中 ， 没 有 显 示 的 是 Ｃ ｖ ａ ｕ ｓ 组 件， 这 个 部 分 主 要 是 将 那 些 不 能 使 用 的 函 数 和 算 法 储 存 在 一 起 ，而 且 ， 能够 对 一 些 新 出 现 的 算 法 和 函数 进 行 归 纳 。Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 软 件 的 优 点 还 是 比 较 多 的 ， 主 要 有 以下 几 点 ：
３ 结 语
现在 ， 图像 处理 技 术越 来越 完善 ，基 于 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的 图像 处理 软 件也 得 到 了广 泛地 应 用，其是一款免费 的视觉数据库 ，能够实现 图 像的独立化处理，运用 自带的函数进行图像的 分析和处理 。Ｏｐ ｅ ｎ ＣＶ能够进行跨平 台使用 ， 兼容性 比较好 ，而且实现 了源代码 的公开 ，能 够对 图像加 载、显示和处理 。在 运用 Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 的函数对 图像进行处理 的过程 中，要运用一些
基本的算法 ， 从 而 能够 对 图像 的 色彩 进 行处 理 ，
Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ在 进行 图像处 理的过程 中，使用 的是
Ｃ语言的编写 ，而且 能够在不 同的操作系 统上 进 行使 用，而且能够根据不 同的语 言，选 择不 同的接 口，其 兼容性 比较 高。Ｏｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ软件 中 的函数就有 ５ ０ ０多个 ，几乎 能够包含所有 的视 觉应用，其结构主要有 五个 部分组成，其中的
的函数 对不同的 图像信息进行识别 ，提 高了图
像 处理 的 效 率 。
创建 结构元素，然 后分析图像的结构，进行图
像 的 膨 胀 和 腐 蚀 处 理 ， 然 后 完 成 图 像 形 态 的 变 化 ， 运 用 开 运 算 和 闭 运 算 的 形 式 ， 从 而 能 够 达
android opencv facedetectyn 用法

android opencv facedetectyn 用法

android opencv facedetectyn 用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Android中使用OpenCV进行人脸检测的方法是通过使用OpenCV库中的人脸检测算法来识别图像中的人脸。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多强大的图像处理和计算机视觉算法，包括人脸检测。

人脸检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它通常包括在一张图像中检测出所有的人脸，并标记出它们的位置。

人脸检测在很多应用中都被广泛使用，比如人脸识别、人脸表情识别、人脸跟踪等。

在Android应用中使用OpenCV进行人脸检测首先需要在项目中引入OpenCV库。

可以通过gradle添加依赖来引入OpenCV库，如下所示：implementation 'org.opencv:opencv-android:3.4.1'然后在代码中进行初始化OpenCV库，在Activity的onCreate 方法中调用OpenCVLoader.initDebug()方法进行初始化，如下所示：if (!OpenCVLoader.initDebug()) {Log.e("OpenCV", "初始化失败");} else {Log.d("OpenCV", "初始化成功");}}初始化成功后就可以使用OpenCV库中的人脸检测算法来进行人脸检测了。

OpenCV提供了CascadeClassifier类来实现人脸检测，它可以加载已经训练好的人脸检测器，如haarcascade_frontalface_default.xml。

在使用CascadeClassifier进行人脸检测时，首先需要创建一个CascadeClassifier对象并加载人脸检测器，如下所示：CascadeClassifier faceCascade = new CascadeClassifier();faceCascade.load(context.getResources().openRawResource(R.ra w.haarcascade_frontalface_default));然后可以使用CascadeClassifier的detectMultiScale方法来进行人脸检测，它会返回检测到的人脸的矩形区域。