Java OpenCV学习之Mat的基本操作详解

Java OpenCV学习之Mat的基本操作详解

目录使用OpenCV时你需要补充的知识Mat对象Mat划线Mat在己有图片上加圆圈ImageShowAddCircle.javaImageViewer.javaMat与Image互转OpenCVUtil.javaMat使用blur图片

环境好了，我们就可以进入正文了。

在之前入门一、二中分别已经有画图的两个例子了。但没有细节展开我们的代码和OpenCV到底在干什么。

使用OpenCV时你需要补充的知识

你需要熟练使用Java Swing，或者是其它任何一门语言中关于GUI方面的编程。

我们这用的是OpenCV Java，因此对于Java Swing必须熟练。你可以安装eclipse 中的windowbuilder来帮助你做Swing的编程。

至于Java Swing中的界面、Frame、Panel、Button以及Layout，这块在“JDK核心技术卷1、卷2”中已有详细描述，我就不多此一举了。

Mat对象

OpenCV用来存储图像，很多时候都会用到这个Mat方法。数字图像可看做一个数值矩阵, 其中的每一个元素表明一个像素点。Mat在 OpenCV 中表示的是 N 维稠密矩阵，与稠密矩阵相对的是稀疏矩阵（只存储非零的像素值）。

Mat 类包含两部分，一是 矩阵头 (matrix header)，二是 矩阵指针 (pointer to matrix)，部分矩阵头以下：blog

int flags; // signaling the contents of the matrix

int dims; // dimensions

int rows, cols; // rows and columns

MatSize size; //

MatStep step; //

具体不作进一步展开，但我们要会使用这个Mat。

因此今天以Mat来做几个小练习。

Mat划线

package org.mk.opencv;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.CvType;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.HighGui;

public class DrawLine {

public static void main(String[] args) {

// 载入dll（必须先加载）

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

Mat truth = new Mat(500, 500, CvType.CV_8UC3);

byte[] line = new byte[truth.channels() * truth.width()];

for (int i = 0; i < line.length; i++) {

line[i] = 125;

}

truth.put(250, 0, line);

HighGui.imshow("原图", truth);

HighGui.waitKey(0);

}

}

记得OpenCV上手都有一句“System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);”，是因为OpenCV Java虽然使用的是“opencv-343.jar”，实际它会去调用“opencv_java343.dll”，并且opencv_java343.dll有依赖，它会去找它自己在Windows的控制面板->系统变量->path中的依赖的那些opencv编译出来的包。

我不喜欢把opencv_java343.dll所依赖的这些DLL放到windows的安装目录的System32目录下。

因为你把这些dll放在system32目录下，和你直接在System的path下加入这些dll效果是一样的。

HighGui是一个OpenCV自带的“内嵌面板”。

有时我也会自己写JFrame来做“展示”。如下面这个例子。

Mat在己有图片上加圆圈

ImageShowAddCircle.java

package org.mk.opencv;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

public class ImageShowAddCircle {

public static void main(String[] args) {

// 载入dll（必LstUv须先加载）

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

// 将文件读入为OpenCV的Mat格式。注意测试时，路径不要包括中文

Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\opencv-demo\\1.jpg");

if (src.dataAddr() == 0) {

System.out.println("打开文件出错");

}

ImageViewerAddCircle imageViewer = new ImageViewerAddCircle(src, "图片上加圆圈");

imageViewer.imshow();

}

}

ImageViewer.java

package org.mk.opencv;

import java.awt.BorderLayout;

import java.awt.Dimension;

import java.awt.Image;

import javax.swing.ImageIcon;

import javax.swing.JFrame;

import javax.swing.JLabel;

import javax.swing.jscrollPane;

import javax.swing.UIManager;

import javax.swing.UnsupportedLookAndFeelException;

import javax.swing.WindowConstants;

import org.mk.opencv.util.OpenCVUtil;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ImageViewerAddCircle {

private JLabel imageView;

private Mat image;

private String windowName;

public ImageViewerAddCircle(Mat image) {

this.image = image;

}

/**

* @param image 要显示的mat

* @param windowName 窗口标题

*/

public ImageViewerAddCircle(Mat image, String windowName) {

this.image = image;

this.windowName = windowName;

}

/**

* 图片显示，并使用opencv的ImgProc.circle在图片上加两个圆圈

*/

public void imshow() {

setSystemLookAndFeel();

//在图上画圆

Imgproc.circle(image, new Point(50, 50), 40, new Scalar(255, 0, 0), 2);

//在图上画另一个圆

Imgproc.circle(image, new Point(50, 100), 80, new Scalar(0, 255, 0), 5);

//展示画了圆的图像

Image loadedImage = OpenCVUtil.matToImage(image);

JFrame frame = createJFrame(windowName, image.width(), image.height());

imageView.setIcon(new ImageIcon(loadedImage));

frame.pack();

frame.setLocationRelativeTo(null);

frame.setVisible(true);

frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);// 用户点击窗口关闭

}

private void setSystemLookAndFeel() {

try {

UIManager.setLookAndFeel(UIManager.getSystemLookAndFeelClassName());

} catch (ClassNotFoundException e) {

e.printStackTrace();

} catch (InstantiationExceptionhttp:// e) {

e.printStackTrace();

} catch (IllegalAccessException e) {

e.printStackTrace();

} catch (UnsupportedLookAndFeelException e) {

e.printStackTrace();

}

}

private JFrame createJFrame(String windowName, int width, int height) {

JFrame frame = new JFrame(windowName);

imageView = new JLabel();

final JScrollPane imageScrollPane = new JScrollPane(imageView);

imageScrollPane.setPreferredSize(new Dimension(width, height));

frame.add(imageScrollPane, BorderLayout.CENTER);

frame.setDefaultCloseOperation(WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE);

return frame;

}

}

它显示的效果如下：

它会在一个图片上（未加圆圈前）

显示带两个圆圈的画（加了圆圈后）

Mat与Image互转

由于我们经常使用Swing组件，Swing中有一个imageView.setIcon方法或者是setImage方法，它要求的是输入一个java.awt.Image对象。

那么Mat和Image经常会互转，因此我们有一套互转的小工具类如下：

OpenCVUtil.java

package org.mk.opencv.util;

import java.awt.Image;

import java.awt.image.BufferedImage;

import java.awt.image.DataBufferByte;

import java.util.ArrayList;

import java.util.LinkedList;

import java.util.List;

import java.io.File;

import org.apache.log4j.Logger;

import org.opencv.core.CvType;

import org.opencv.core.Mat;

public class OpenCVUtil {

private static Logger logger = Logger.getLogger(OpenCVUtil.class);

public static Image matToImage(Mat matrix) {

int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY;

if (matrix.channels() > 1) {

type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;

}

int bufferSize = matrix.channels() * matrix.cols() * matrix.rows();

byte[] buffer = new byte[bufferSize];

matrix.get(0, 0, buffer); // 获取所有的像素点

BufferedImage image = new BufferedImage(matrix.cols(), matrix.rows(), type);

final byte[] targetPixels = ((DataBufferByte) image.getRaster().getDataBuffer()).getData();

System.arraycopy(buffer, 0, targetPixels, 0, buffer.length);

return image;

}

public static BufferedImage matToBufferedImage(Mat matrix) {

int cols = matrix.cols();

int rows = matrix.rows();

int elemSize = (int) matrix.elemSize();

byte[] data = new byte[cols * rows * elemSize];

int type;

matrix.get(0, 0, data);

switch (matrix.channels()) {

case 1:

type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY;

break;

case 3:

type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;

// bgr to rgb

byte b;

for (int i = 0; i < data.length; i = i + 3) {

b = data[i];

data[i] = data[i + 2];

data[i + 2] = b;

}

break;

default:

return null;

}

BufferedImage image2 = new BufferedImage(cols, rows, type);

image2.getRaster().setDataElements(0, 0, cols, rows, data);

return image2;

}

public static Mat bufferedImageToMat(BufferedImage bi) {

Mat mat = new Mat(bi.getHeight(), bi.getWidth(), CvType.CV_8UC3);

byte[] data = ((DataBufferByte) bi.getRaster().getDataBuffer()).getData();

mat.put(0, 0, data);

return mat;

}

}

Mat使用blur图片

package org.mk.opencv;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.Size;

import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Blur {

public static void main(String[] args) {

try {

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

Mat src = Imgcodecs.imread("D:/opencv-demo/1.jpg");

if (src.empty()) {

throw new Exception("no file");

}

Mat dst = src.clone();

Imgproc.blur(src, dst, new Size(800, 600));

Imgcodecs.imwrite("D:/opencv-demo/blur.jpg", dst);

} catch (Exception e) {

System.out.println("出错啦:" + e);

}

}

}

它把一张原来的未blur处理的图片，变成了如下这样

结束今天的博客，下一篇会讲“认脸”。认脸和识脸是两个课题，我们一步步来。目前网上99%的教程只能到达认脸这一步，即这是一个脸。但不代表这是谁？这是谁就叫“识脸”。

以上就是Java OpenCV学习之Mat的基本操作详解的详细内容，更多关于Java OpenCV Mat的资料请关注我们其它相关文章！

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