纯粹阅读,请移步OpenCV高斯模糊方法
效果图
源码
步骤
- 将获取到的Bitmap图片转成Mat对象
// Bitmap转为Mat
Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
- 调用OpenCV的高斯模糊方法
// 高斯模糊方法
Imgproc.GaussianBlur(src, src, new Size(91, 91), 0);
- 将处理完的Mat数据转成Bitmap对象
// Mat转Bitmap
Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(src, processedImage);
封装
这里我用到了RxJava。主要是因为图片处理是耗时操作,会阻塞线程,为了防止界面卡顿,这里使用RxJava进行了线程切换。
package kong.qingwei.kqwopencvblurdemo;
import android.graphics.Bitmap;
import org.opencv.android.Utils;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import rx.Observable;
import rx.Subscriber;
import rx.android.schedulers.AndroidSchedulers;
import rx.functions.Func1;
import rx.schedulers.Schedulers;
/**
* Created by kqw on 2016/8/17.
* 图片虚化的工具类
*/
public class BlurUtil {
private Subscriber<Bitmap> mSubscriber;
public BlurUtil(Subscriber<Bitmap> subscriber) {
mSubscriber = subscriber;
}
/**
* 高斯模糊方法
*
* @param bitmap 要处理的图片
*/
public void gaussianBlur(Bitmap bitmap) {
// RxJava处理图片虚化
if (null != mSubscriber)
Observable
.just(bitmap)
.map(new Func1<Bitmap, Bitmap>() {
@Override
public Bitmap call(Bitmap bitmap) {
// Bitmap转为Mat
Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
// 高斯模糊方法
Imgproc.GaussianBlur(src, src, new Size(91, 91), 0);
// Mat转Bitmap
Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(src, processedImage);
return processedImage;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(mSubscriber);
}
}
工具类的初始化
图片处理在子线程处理,处理完通过回调返回。
// 图片模糊处理的工具类
mBlurUtil = new BlurUtil(new Subscriber<Bitmap>() {
@Override
public void onCompleted() {
// 图片处理完成
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
// 图片处理异常
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onNext(Bitmap bitmap) {
// 获取到处理后的图片
mIvImageProcessed.setImageBitmap(bitmap);
}
});
图片模糊处理
// 高斯模糊算法处理图片
mBlurUtil.gaussianBlur(mSelectImage);
时间: 2024-10-05 13:47:22