javacv实战篇

看到之前有248位小伙伴看我写的水文还是比较受鼓舞的，所以决定把这个细写一下：

就是javacv怎么实际应用一下：

其实无外乎导包，写测试代码。

这样 那我们先导包儿。

javacv-1.2-bin(jar包的下载在这里：找一样名字的就行：http://www.cnblogs.com/letben/p/5662619.html)

他好像可以去git上下载，我忘记了 下载地址了，所以 去找找吧。

然后解压缩F:\jarPackage\opencv\javacv-1.2-bin\javacv-bin一直到这层目录，下面有茫茫多的.jar 文件，所以 待会儿 我们我们把它们全部导入就可以了。

好了好了好了，，，又小小的写了一下，应该是没有什么问题了。

1、打开 eclipse 然后新建工程

2、导入刚下载的那一票java包（对了我下载的大小是169Mb的压缩包，解压以后是170Mb）

3、写写代码：

import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.IplImage;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.cvLoadImage;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.CvMat;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;

public class JustDisplay {

    public static void main(String args[]){

        IplImage rawImage = null;
        rawImage = cvLoadImage("Rice.jpg");
        ShowImage(rawImage, "RawImage", 256);
    }
     public static void ShowImage(IplImage image, String caption, int size)
       {
           if(size < 128) size = 128;
           CvMat mat = image.asCvMat();
           int width = mat.cols(); if(width < 1) width = 1;
           int height = mat.rows(); if(height < 1) height = 1;
           double aspect = 1.0 * width / height;
           if(height != size) { height = size; width = (int) ( height * aspect ); }
           if(width != size) width = size;
           height = (int) ( width / aspect );
           ShowImage(image, caption, width, height);
       }
     public static void ShowImage(IplImage image, String caption, int width, int height)
       {
           CanvasFrame canvas = new CanvasFrame(caption, 1);   // gamma=1
           canvas.setDefaultCloseOperation(javax.swing.JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
           canvas.setCanvasSize(width, height);
           OpenCVFrameConverter converter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();
           canvas.showImage(converter.convert(image));
       }
}

反正都是逐句摘得，别问为什么，这就是 人家写包的原因，底层应该是 看不到的吧，然后  应该是 调的 现成的 写好的 c/c++ 的代码。也就是说，如果想改该算法或者优化的话还是要在vs的环境里面，这里面只能是调用（这是我瞎说的，我记得之前读到过这么句话，如果有异议的话，请告诉我如何在java的语言下优化图像处理的算法）

然后导入一张名叫Rice.jpg 的图片。这样就写好了。

今天懒就不截图了

然后这是一个简单版本的，所有代码都是从这个里面抄来的，上一篇那个javacv里面应该有相关源代码：这里面提供了更多的代码使用方式：可以看看:(下面的代码跑不了，应该是出在了 没有导入图片上）

如果还是有问题可以留邮箱，发代码~~~

import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.CV_8UC1;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.IPL_DEPTH_8U;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvCreateImage;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvCreateMat;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvFlip;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvGetSize;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvNot;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvPoint;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvReleaseImage;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvScalar;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvSetZero;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvSize;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvSum;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_core.cvTranspose;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs.cvLoadImage;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.CV_BGR2GRAY;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.CV_THRESH_BINARY;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.cvCvtColor;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.cvDilate;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.cvErode;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.cvRectangle;
import static org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.cvThreshold;

import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.CvMat;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.CvPoint;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.CvScalar;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.IplImage;
import org.bytedeco.javacv.Blobs;
import org.bytedeco.javacv.CanvasFrame;
import org.bytedeco.javacv.OpenCVFrameConverter;
public class tryy {
    public static void main(String[] args) {

         System.out.println("STARTING...\n");
            demo();
            System.out.println("ALL DONE");
    }

    public static void demo()
   {
       int MinArea = 6;
       int ErodeCount =0;
       int DilateCount = 0;

       IplImage RawImage = null;

       // Read an image.
       for(int k = 0; k < 7; k++)
       {
           if(k == 0) { RawImage = cvLoadImage("BlackBalls.jpg"); MinArea = 250; ErodeCount = 0; DilateCount = 1; }
           else if(k == 1) { RawImage = cvLoadImage("Shapes1.jpg"); MinArea = 6; ErodeCount = 0; DilateCount = 1; }
           else if(k == 2) { RawImage = cvLoadImage("Shapes2.jpg"); MinArea = 250; ErodeCount = 0; DilateCount = 1; }
           else if(k == 3) { RawImage = cvLoadImage("Blob1.jpg"); MinArea = 2800; ErodeCount = 1; DilateCount = 1; }
           else if(k == 4) { RawImage = cvLoadImage("Blob2.jpg"); MinArea = 2800; ErodeCount = 1; DilateCount = 1; }
           else if(k == 5) { RawImage = cvLoadImage("Blob3.jpg"); MinArea = 2800; ErodeCount = 1; DilateCount = 1; }
           else if(k == 6) { RawImage = cvLoadImage("Rice.jpg"); MinArea = 30; ErodeCount = 2; DilateCount = 1; }
           //ShowImage(RawImage, "RawImage", 512);

           IplImage GrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(RawImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
           cvCvtColor(RawImage, GrayImage, CV_BGR2GRAY);
           //ShowImage(GrayImage, "GrayImage", 512);

           IplImage BWImage = cvCreateImage(cvGetSize(GrayImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
           cvThreshold(GrayImage, BWImage, 127, 255, CV_THRESH_BINARY);
           //ShowImage(BWImage, "BWImage");

           IplImage WorkingImage = cvCreateImage(cvGetSize(BWImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
           cvErode(BWImage, WorkingImage, null, ErodeCount);
           cvDilate(WorkingImage, WorkingImage, null, DilateCount);
           //ShowImage(WorkingImage, "WorkingImage", 512);

           //cvSaveImage("Working.jpg", WorkingImage);
           //PrintGrayImage(WorkingImage, "WorkingImage");
           //BinaryHistogram(WorkingImage);

           Blobs Regions = new Blobs();
           Regions.BlobAnalysis(
                   WorkingImage,               // image
                   -1, -1,                     // ROI start col, row
                   -1, -1,                     // ROI cols, rows
                   1,                          // border (0 = black; 1 = white)
                   MinArea);                   // minarea
           Regions.PrintRegionData();

           for(int i = 1; i <= Blobs.MaxLabel; i++)
           {
               double [] Region = Blobs.RegionData[i];
               int Parent = (int) Region[Blobs.BLOBPARENT];
               int Color = (int) Region[Blobs.BLOBCOLOR];
               int MinX = (int) Region[Blobs.BLOBMINX];
               int MaxX = (int) Region[Blobs.BLOBMAXX];
               int MinY = (int) Region[Blobs.BLOBMINY];
               int MaxY = (int) Region[Blobs.BLOBMAXY];
               Highlight(RawImage,  MinX, MinY, MaxX, MaxY, 1);
           }

           ShowImage(RawImage, "RawImage", 256);//最后一个参数图片展示大小的。

           cvReleaseImage(GrayImage); GrayImage = null;
           cvReleaseImage(BWImage); BWImage = null;
           cvReleaseImage(WorkingImage); WorkingImage = null;
       }
       cvReleaseImage(RawImage); RawImage = null;
   }

   // Versions with 2, 3, and 4 parms respectively
   public static void ShowImage(IplImage image, String caption)
   {
       CvMat mat = image.asCvMat();
       int width = mat.cols(); if(width < 1) width = 1;
       int height = mat.rows(); if(height < 1) height = 1;
       double aspect = 1.0 * width / height;
       if(height < 128) { height = 128; width = (int) ( height * aspect ); }
       if(width < 128) width = 128;
       height = (int) ( width / aspect );
       ShowImage(image, caption, width, height);
   }
   public static void ShowImage(IplImage image, String caption, int size)
   {
       if(size < 128) size = 128;
       CvMat mat = image.asCvMat();
       int width = mat.cols(); if(width < 1) width = 1;
       int height = mat.rows(); if(height < 1) height = 1;
       double aspect = 1.0 * width / height;
       if(height != size) { height = size; width = (int) ( height * aspect ); }
       if(width != size) width = size;
       height = (int) ( width / aspect );
       ShowImage(image, caption, width, height);
   }
   public static void ShowImage(IplImage image, String caption, int width, int height)
   {
       CanvasFrame canvas = new CanvasFrame(caption, 1);   // gamma=1
       canvas.setDefaultCloseOperation(javax.swing.JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
       canvas.setCanvasSize(width, height);
       OpenCVFrameConverter converter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();
       canvas.showImage(converter.convert(image));
   }

   public static void Highlight(IplImage image, int [] inVec)
   {
       Highlight(image, inVec[0], inVec[1], inVec[2], inVec[3], 1);
   }
   public static void Highlight(IplImage image, int [] inVec, int Thick)
   {
       Highlight(image, inVec[0], inVec[1], inVec[2], inVec[3], Thick);
   }
   public static void Highlight(IplImage image, int xMin, int yMin, int xMax, int yMax)
   {
       Highlight(image, xMin, yMin, xMax, yMax, 1);
   }
   public static void Highlight(IplImage image, int xMin, int yMin, int xMax, int yMax, int Thick)
   {
       CvPoint pt1 = cvPoint(xMin,yMin);
       CvPoint pt2 = cvPoint(xMax,yMax);
       CvScalar color = cvScalar(255,0,0,0);       // blue [green] [red]
       cvRectangle(image, pt1, pt2, color, Thick, 4, 0);
   }

   public static void PrintGrayImage(IplImage image, String caption)
   {
       int size = 512; // impractical to print anything larger
       CvMat mat = image.asCvMat();
       int cols = mat.cols(); if(cols < 1) cols = 1;
       int rows = mat.rows(); if(rows < 1) rows = 1;
       double aspect = 1.0 * cols / rows;
       if(rows > size) { rows = size; cols = (int) ( rows * aspect ); }
       if(cols > size) cols = size;
       rows = (int) ( cols / aspect );
       PrintGrayImage(image, caption, 0, cols, 0, rows);
   }
   public static void PrintGrayImage(IplImage image, String caption, int MinX, int MaxX, int MinY, int MaxY)
   {
       int size = 512; // impractical to print anything larger
       CvMat mat = image.asCvMat();
       int cols = mat.cols(); if(cols < 1) cols = 1;
       int rows = mat.rows(); if(rows < 1) rows = 1;

       if(MinX < 0) MinX = 0; if(MinX > cols) MinX = cols;
       if(MaxX < 0) MaxX = 0; if(MaxX > cols) MaxX = cols;
       if(MinY < 0) MinY = 0; if(MinY > rows) MinY = rows;
       if(MaxY < 0) MaxY = 0; if(MaxY > rows) MaxY = rows; 

       System.out.println("\n" + caption);
       System.out.print("   +");
       for(int icol = MinX; icol < MaxX; icol++) System.out.print("-");
       System.out.println("+");

       for(int irow = MinY; irow < MaxY; irow++)
       {
           if(irow<10) System.out.print(" ");
           if(irow<100) System.out.print(" ");
           System.out.print(irow);
           System.out.print("|");
           for(int icol = MinX; icol < MaxX; icol++)
           {
               int val = (int) mat.get(irow,icol);
               String C = " ";
               if(val == 0) C = "*";
               System.out.print(C);
           }
           System.out.println("|");
       }
       System.out.print("   +");
       for(int icol = MinX; icol < MaxX; icol++) System.out.print("-");
       System.out.println("+");
   }

   public static void PrintImageProperties(IplImage image)
   {
       CvMat mat = image.asCvMat();
       int cols = mat.cols();
       int rows = mat.rows();
       int depth = mat.depth();
       System.out.println("ImageProperties for " + image + " : cols=" + cols + " rows=" + rows + " depth=" + depth);
   }

   public static float BinaryHistogram(IplImage image)
   {
       CvScalar Sum = cvSum(image);
       float WhitePixels = (float) ( Sum.getVal(0) / 255 );
       CvMat mat = image.asCvMat();
       float TotalPixels = mat.cols() * mat.rows();
       //float BlackPixels = TotalPixels - WhitePixels;
       return WhitePixels / TotalPixels;
   }

   // Counterclockwise small angle rotation by skewing - Does not stretch border pixels
   public static IplImage SkewGrayImage(IplImage Src, double angle)    // angle is in radians
   {
       //double radians = - Math.PI * angle / 360.0;   // Half because skew is horizontal and vertical
       double sin = - Math.sin(angle);
       double AbsSin = Math.abs(sin);

       int nChannels = Src.nChannels();
       if(nChannels != 1)
       {
           System.out.println("ERROR: SkewGrayImage: Require 1 channel: nChannels=" + nChannels);
           System.exit(1);
       }

       CvMat SrcMat = Src.asCvMat();
       int SrcCols = SrcMat.cols();
       int SrcRows = SrcMat.rows();

       double WidthSkew = AbsSin * SrcRows;
       double HeightSkew = AbsSin * SrcCols;

       int DstCols = (int) ( SrcCols + WidthSkew );
       int DstRows = (int) ( SrcRows + HeightSkew );

       CvMat DstMat = cvCreateMat(DstRows, DstCols, CV_8UC1);  // Type matches IPL_DEPTH_8U
       cvSetZero(DstMat);
       cvNot(DstMat, DstMat);

       for(int irow = 0; irow < DstRows; irow++)
       {
           int dcol = (int) ( WidthSkew * irow / SrcRows );
           for(int icol = 0; icol < DstCols; icol++)
           {
               int drow = (int) ( HeightSkew - HeightSkew * icol / SrcCols );
               int jrow = irow - drow;
               int jcol = icol - dcol;
               if(jrow < 0 || jcol < 0 || jrow >= SrcRows || jcol >= SrcCols) DstMat.put(irow, icol, 255);
               else DstMat.put(irow, icol, (int) SrcMat.get(jrow,jcol));
           }
       }

       IplImage Dst = cvCreateImage(cvSize(DstCols, DstRows), IPL_DEPTH_8U, 1);
       Dst = DstMat.asIplImage();
       return Dst;
   }

   public static IplImage TransposeImage(IplImage SrcImage)
   {
       CvMat mat = SrcImage.asCvMat();
       int cols = mat.cols();
       int rows = mat.rows();
       IplImage DstImage = cvCreateImage(cvSize(rows, cols), IPL_DEPTH_8U, 1);
       cvTranspose(SrcImage, DstImage);
       cvFlip(DstImage,DstImage,1);
       return DstImage;
   }

}
时间： 2024-10-08 22:04:49

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