基于OpenCV與JVM實(shí)現(xiàn)矩陣處理圖像
submat(int rowStart, int rowEnd, int colStart, int colEnd) 函數(shù)的返回值是一個(gè)矩陣對(duì)象。內(nèi)容是原圖的子矩陣或子區(qū)域。
首先我們用imread來(lái)讀取圖片,然后輸出矩陣對(duì)象本身的一些信息
import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.MatOfInt; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import origami.Origami; public class HelloCv { ? ? public static void main(String[] args) throws Exception { ? ? ? ? System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ? ? ? ? Mat mat = Imgcodecs.imread("./images/test.jpg",Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE); ? ? ? ? System.out.println(mat); ? ? } }
由于這個(gè)矩陣是原始圖片,所以它的isSubmat是false。
現(xiàn)在我們使用submat函數(shù)的第一種形式,輸入?yún)?shù)是每一行和每一列的起始和終止值。
圖片裁剪
import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.MatOfInt; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import origami.Origami; public class HelloCv { ? ? public static void main(String[] args) throws Exception { ? ? ? ? System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ? ? ? ? Mat mat = Imgcodecs.imread("C:/HWKJ/ZRQ/OpenCv/matrixcv/images/test.jpg"); ? ? ? ? System.out.println(mat); ? ? ? ? Mat submat = mat.submat(200, 240, 300, 350); ? ? ? ? System.out.println(submat); ? ? } }
這里注意submat里的尺寸,尺寸根據(jù)原圖的尺寸,超出原圖的尺寸會(huì)報(bào)錯(cuò),報(bào)錯(cuò)如下
然后我們輸出裁剪的圖片。
那么如何確認(rèn)你想要截取圖片的區(qū)域范圍呢?也就是說(shuō)怎么確定這四個(gè)參數(shù)的填寫?我們以下圖為例
截取后的圖片
另外兩種submat方式
Range?(int row,int column)
row
:寬開(kāi)始結(jié)束范圍
column
:高開(kāi)始結(jié)束范圍
Mat submat2 = mat.submat(new Range(20,300),new Range(100,500)); Imgcodecs.imwrite("./images/output2.png",submat2);
Rect?(int x, int y,int width, int height)
x:橫坐標(biāo)
y:縱坐標(biāo)
width :寬
height:高
Mat submat3 = mat.submat(new Rect(0,200,100,100)); //submat3.setTo(new Scalar(255,0,0));//將圖片繪制為藍(lán)色 Imgcodecs.imwrite("./images/output3.png",submat3);
打開(kāi)setTo如下:
Imgcodecs.imwrite("./images/blurtest.png",mat);
完整代碼:
import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Range; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.core.MatOfInt; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import origami.Origami; public class HelloCv { ? ? public static void main(String[] args) throws Exception { ? ? ? ? System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ? ? ? ? Mat mat = Imgcodecs.imread("C:/HWKJ/ZRQ/OpenCv/matrixcv/images/test.jpg"); ? ? ? ? System.out.println(mat); ? ? ? ? Mat submat = mat.submat(200, 400, 200, 550); ? ? ? ? //System.out.println(submat); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/output.png",submat); ? ? ? ? Mat submat2 = mat.submat(new Range(20,300),new Range(100,500)); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/output2.png",submat2); ? ? ? ? Mat submat3 = mat.submat(new Rect(0,200,400,200)); ? ? ? ? submat3.setTo(new Scalar(255,0,0)); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/output3.png",submat3); ? ? ? ? //Imgproc.blur(submat,submat,new Size(25.0,25.0)); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/blurtest.png",mat); ? ? } }
圖片模糊處理
import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.core.MatOfInt; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import origami.Origami; public class HelloCv { ? ? public static void main(String[] args) throws Exception { ? ? ? ? System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ? ? ? ? Mat mat = Imgcodecs.imread("C:/HWKJ/ZRQ/OpenCv/matrixcv/images/test.jpg"); ? ? ? ? System.out.println(mat); ? ? ? ? Mat submat = mat.submat(200, 400, 200, 550); ? ? ? ? //System.out.println(submat); ? ? ? ? //Imgcodecs.imwrite("./images/output.png",submat); ? ? ? ? Imgproc.blur(submat,submat,new Size(25.0,25.0)); ? ? ? ? System.out.println("after:"+mat); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/blurtest.png",mat); ? ? } }
子矩陣生成矩陣
setTo和copyTo是OpenCv中兩個(gè)非常重要的函數(shù)。
setTo可以將一個(gè)矩陣中的所有像素設(shè)置為指定的顏色
copyTo可以將一個(gè)已有的矩陣復(fù)制到另一個(gè)矩陣之中。
第一個(gè)顏色值代表藍(lán)色的深度,第二個(gè)值代表綠色的深度,最后一個(gè)值代表紅色的深度。
//獲取紅綠藍(lán) Scalar Red = new Scalar(0,0,255); Scalar Green = new Scalar(0,255,0); Scalar Blue = new Scalar(255,0,0);
我們把這些顏色當(dāng)作RGB的補(bǔ)充色。因此把其他通道設(shè)置為最大值255,主通道設(shè)置為0。藍(lán)綠色是紅色的補(bǔ)充色,所以紅色值通道被設(shè)為0,而另外兩個(gè)通道為255;
定義藍(lán)綠色、品紅色和黃色
Scalar cyan = new Scalar(255,255,0); Scalar magena= new Scalar(255,0,255); Scalar yellow = new Scalar(0,255,255);
下面我們使用setTo將子矩陣設(shè)置為給定的Scalar顏色
private void setColors(Mat mat ,boolean comp,int row){ for (int i = 0; i <3 ; i++) { Mat sub = mat.submat(row*100,row*100+100,i*100,i*100+100); if(comp){ //RGB if (i==0){ sub.setTo(Red); }if (i==1){ sub.setTo(Green); }if (i==2){ sub.setTo(Blue); } }else { //cmy if (i==0){ sub.setTo(cyan); }if (i==1){ sub.setTo(magena); }if (i==2){ sub.setTo(yellow); } } } }
接下來(lái),我們創(chuàng)建一個(gè)包含三個(gè)顏色通道矩陣,并且填充它的第一行和第二行
完整代碼:
import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Range; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.core.MatOfInt; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import origami.Origami; public class HelloCv1 { public static ?Scalar Red = new Scalar(0,0,255); public static ? Scalar Green = new Scalar(0,255,0); public static ? Scalar Blue = new Scalar(255,0,0); public static ? Scalar cyan = new Scalar(255,255,0); public static ? Scalar ?magena= new Scalar(255,0,255); public static ? Scalar yellow = new Scalar(0,255,255); ? ? public static void main(String[] args) throws Exception { ? ? ? ? System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ? ? ? ? Mat mat = new Mat(200,300,CvType.CV_8UC3); ? ? ? ? setColors(mat,false,1); ? ? ? ? setColors(mat,true,0); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/rgbcmy.png",mat); ? ? } ? ? static void setColors(Mat mat ,boolean comp,int row){ ? ? ? for (int i = 0; i <3 ; i++) { ? ? ? ? ? Mat submat = mat.submat(row*100,row*100+100,i*100,i*100+100); ? ? ? ? ? if(comp){ ? ? ? ? ? ? ?//RGB ? ? ? ? ? ? ?if (i==0){ ? ? ? ? ? ? ? ?submat.setTo(Red); ? ? ? ? ? ? ?}if (i==1){ ? ? ? ? ? ? ? ?submat.setTo(Green); ? ? ? ? ? ? ? }if (i==2){ ? ? ? ? ? ? ? ? submat.setTo(Blue); ? ? ? ? ? ? ? } ? ? ? ? ? }else { ? ? ? ? ? ? ? //cmy ? ? ? ? ? ? ? if (i==0){ ? ? ? ? ? ? ? ? submat.setTo(cyan); ? ? ? ? ? ? ? }if (i==1){ ? ? ? ? ? ? ? ? submat.setTo(magena); ? ? ? ? ? ? ? }if (i==2){ ? ? ? ? ? ? ? ? submat.setTo(yellow); ? ? ? ? ? ? ? } ? ? ? ? ? } ? ? ? } ? } }
從圖片子矩陣生成矩陣
首先創(chuàng)建一個(gè)大小為200x200的矩陣和子矩陣:一個(gè)是主矩陣的上部,一個(gè)是主矩陣的下部
int width = 200,height = 200; Mat mat1 = new Mat(height,width,CvType.CV_8UC3); Mat top = mat.submat(0,height/2,0,width); Mat bottom = mat.submat(height/2,height,0,width);
然后加載一個(gè)圖片以創(chuàng)建另一個(gè)小矩陣,并把它的大小調(diào)整為上部(或下部)的子矩陣大小。這里會(huì)引入Imgproc類中的resize函數(shù)。
完整代碼:
import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Range; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.core.MatOfInt; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import origami.Origami; public class HelloCv1 { public static ?Scalar Red = new Scalar(0,0,255); public static ? Scalar Green = new Scalar(0,255,0); public static ? Scalar Blue = new Scalar(255,0,0); public static ? Scalar cyan = new Scalar(255,255,0); public static ? Scalar ?magena= new Scalar(255,0,255); public static ? Scalar yellow = new Scalar(0,255,255); ? ? public static void main(String[] args) throws Exception { ? ? ? ? System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ? ? ? ? int width = 200,height = 300; ? ? ? ? Mat mat1 = new Mat(height,width,CvType.CV_8UC3); ? ? ? ? Mat top = mat1.submat(0,height/2,0,width); ? ? ? ? Mat bottom = mat1.submat(height/2,height,0,width); ? ? ? ? Mat small = Imgcodecs.imread("./images/test.jpg"); ? ? ? ? Imgproc.resize(small,small,top.size()); ? ? ? ? small.copyTo(top); ? ? ? ? small.copyTo(bottom); ? ? ? ? Imgcodecs.imwrite("./images/matofpictures.png",mat1); ? ? }
注意:設(shè)置大小的步驟很關(guān)鍵。復(fù)制能夠成功,是因?yàn)樾【仃嚭妥泳仃嚨拇笮∈峭耆嗤?,因此?fù)制的時(shí)候沒(méi)有出現(xiàn)任何問(wèn)題
以上就是基于OpenCV與JVM實(shí)現(xiàn)矩陣處理圖像的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于OpenCV JVM矩陣處理圖像的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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