Java学习记录--OpenCV使用教程

http://blog.csdn.net/u012706811/article/details/52779271

环境搭建:

下载openCV后,把build文件夹里面的Java拷贝到项目目录

主程序里面启动前加载该库

static {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
//注意程序运行的时候需要在VM option添加该行 指明opencv的dll文件所在路径
//-Djava.library.path=$PROJECT_DIR$\opencv\x64
}

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IDEA内这样配置



例图: 

1.Mat与BufferedImage的转换

Mat类是OpenCV最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图。

1.1 mat转BufferedImage

Mat grayMat = Highgui.imread("E:/temp/3.jpg");
byte[] data1 = new byte[grayMat.rows() * grayMat.cols() * (int)(grayMat.elemSize())];
grayMat.get(0, 0, data1);
BufferedImage image1 = new BufferedImage(grayMat.cols(),
grayMat.rows(),BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
image1.getRaster().setDataElements(0, 0, grayMat.cols(), grayMat.rows(), data1);

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1.2 BufferedImage转mat

BufferedImage src = ImageIO.read(input);
Mat srcMat = new Mat(src.getHeight(), src.getWidth(), CvType.CV_8UC3);

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2.图片灰度化

就是把图片转换为黑白照

Imgproc.cvtColor(srcMat, destMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

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该函数把原srcMat转换为灰度图像放入grayMat中,自己再转换为BufferedImage显示即可.

3.二值化处理

也就是只留两个值,黑白

Mat binaryMat = new Mat(grayMat.height(),grayMat.width(),CvType.CV_8UC1);
Imgproc.threshold(grayMat, binaryMat, max1, max2, Imgproc.THRESH_BINARY);

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4.图像腐蚀

这里使用3*3的图片去腐蚀

Mat element = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
Imgproc.erode(srcMat,destMat,element);

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腐蚀后变得更加宽,粗.便于识别 

5.遍历,获取和修改像素值

二值图片,当成一个二维矩阵就可以了,双重循环,使用get方法获取像素点,使用put方法修改像素点

for (int y = 0; y < imgSrc.height(); y++)
{
for (int x = 0; x < imgSrc.width(); x++)
{
//得到该行像素点的值
double[] data = imgSrc.get(y,x);
for (int i1 = 0; i1 < data.length; i1++) {
data[i1] = 255;//像素点都改为白色
}
imgSrc.put(i,j,data);
}
}

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6.过滤和切割

过滤和切割要找到一个开始行或列,结束行或列,这就有一个简单的算法.该算法从第一行开始遍历,统计每一行的像素点值符合阈值的个数,再根据个数判断该点是否为边界.找到后过滤和切割自然就很简单了,直接创建个该范围的新的Mat对象.

for (int y = 0; y < imgSrc.height(); y++)
{
int count = 0;
for (int x = 0; x < imgSrc.width(); x++)
{
//得到该行像素点的值
byte[] data = new byte[1];
imgSrc.get(y, x, data);
if (data[0] == 0)
count = count + 1;
}
if (state == 0)//还未到有效行
{
if (count >= 150)//找到了有效行
{//有效行允许十个像素点的噪声
a = y;
state = 1;
}
}
else if (state == 1)
{
if (count <= 150)//找到了有效行
{//有效行允许十个像素点的噪声
b = y;
state = 2;
}
}
}
System.out.println("过滤下界"+Integer.toString(a));
System.out.println("过滤上界"+Integer.toString(b));

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截取

//参数,坐标X,坐标Y,截图宽度,截图长度
Rect roi = new Rect(0, 0, imgSrc.width(), b - a);
Mat res = new Mat(new Size(roi.width, roi.height),CvType.CV_8UC1);

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过滤是从上到下,判断该行的黑色像素点是否大于一定值,大于则留下,找到上边界,下边界后立即停止. 

7.识别

使用tesseract-ocr进行识别,效果还是很不错的.github地址

8.资料

后来发现一个很不错的网站,分享一下,里面有一些使用案例

http://www.w3ii.com/java_dip/default.html