androidopencvmat

❶ opencv4android 中的2个Mat（Mat的值为2个Bitmap）如何变成一个Mat（即图片融合）

用Core里面的add或者addweighted来写

❷ 如何在Android中使用OpenCV

1、下载
进入官网下载OpenCV4Android并解压。

其中，sdk目录即是我们开发opencv所需要的类库；samples目录中存放着若干opencv应用示例（包括人脸检测等），可为我们进行android下的opencv开发提供参考；doc目录为opencv类库的使用说明及api文档等；而apk目录则存放着对应于各内核版本的OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4应用安装包。此应用用来管理手机设备中的opencv类库，在运行opencv应用之前，必须确保手机中已经安装了OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4_*.apk，否则opencv应用将会因为无法加载opencv类库而无法运行（下篇文章会介绍不提前安装openCV Manager，即可运行openCV的方法）。
2、将OpenCV引入Android Studio
在Android Studio中选择File->Import Mole，找到OpenCV解压的路径，选择sdk/java文件夹。

3、更新build.gradle信息
在Android Studio中的左上角选择Project视图，在oepnCVLibrary2411文件夹里，打开build.gradle（有很多重名的文件，一定找对openCV库文件下的），修改文件中的1）compileSdkVersion 2）buildToolsVersion 3） minSdkVersion 4）targetSdkVersion，将其内容与app文件夹下的build.gradle中信息相一致。点击上方提示的黄色提示框内的Try Again进行更新。
4、添加Mole Dependency
右键app文件夹，选择Open Mole Settings，在app mole的Dependencies一栏中，点击右上角的绿色加号，将openCVLibrary2411添加进去，点击确定。

5、复制libs文件夹到项目中
在OpenCV的解压包中，将sdk-->native-->libs文件夹复制，粘贴在Project视图下app-->src-->main目录下，并将其重命名为jniLibs。
自此，OpenCV的环境就配置好了。可以将OpenCV-android-sdk-->samples-->tutorial-1-camerapreview中的layout文件，java文件，放入工程中，修改AndroidManifest.xml，添加使用摄像机的权限，即可测试是否成功了。

❸ android opencv 怎么训练模型

使用 Mat 中对矩阵元素的地址定位的知识 （参考博文：OpenCV中对Mat里面depth,dims,channels,step,data,elemSize和数据地址计算的理解） Code 1 : int main() { //新建一个uchar类型的单通道矩阵（grayscale image 灰度图） Mat m(400, 400, CV_8U, Scalar(0)); for (int col = 0; col < 400; col++) { for (int row = 195; row < 205; row++) { cout << (int)(*(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col)) << " ==> "; //获取第[row,col]个像素点的地址并用 * 符号解析 *(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col) = 255; cout << (int)(*(m.data + m.step[0] * row + m.step[1] * col)) << endl; } } imshow("canvas", m); cvWaitKey(); return 0; } Output 1 : 0 ==> 255 0 ==> 255 0 ==> 255 0 ==> 255 0 ==> 255 0 ==> 255 ... Code1只是演示了单通道的情况，对于多通道的例子，请看 Code2 然后再看 Code3。 Fn 2 : 使用 Mat::at 函数 原型 template<typename _Tp> inline _Tp& Mat::at(…) //其中参数有多个，也就是说 at 函数有多个重载 返回值为 Mat 类型, Mat 有个索引的重载，也就是 [] 符号的重载，用这个重载可以定位多通道数据，具体示例可以看下面代码 下面的代码把红色通道值大于128的颜色的置为白色，左边为原图，右边为处理过后的图。

❹ opencv for android中mat的第4通道值用什么表示

四个通道分别是啥？是否对应。
你原来图片是什么类型？一般是32位3通道。。
我估计你是这个问题：
..com/link?url=pDZfq55c98K0f_EGgfNMwpI-fvQjEb0gciY4N_

可以先按照原本的格式读取进来，然后cvConvert。。。

新建一个目标模板即可。

❺ 如何在Android中使用OpenCV

有两种方式
1.使用OpenCV Java API。
OpenCV安装路径"F:\OpenCV-2.3.1-android-bin"下有两个文件夹， 将文件夹"OpenCV-2.3.1"拷贝到你的Eclipse工作空间所在的目录，也就是在你的项目的上一级目录中，然后导入到工作空间中，在Package Explorer中选择你的项目，单机右键在弹出菜单中选择Properties，然后在弹出的Properties窗口中左侧选择Android，然后点击右下方的Add按钮，选择OpenCV-2.3.1并点击OK,此时，展开你的项目树，你可以看到新加了一个OpenCV-2.3.1_src目录， 那么就是正确添加了OpenCV Java API，否则就是你放置OpenCV-2.3.1的目录路径不正确。然后就可以在你的Java源文件中导入OpenCV的API包，并且使用OpenCV API了，OpenCV API的包的形式如下：
Org.opencv.(OpenCV模块名).(OpenCV类名)
例如：
Org.opencv.core.Mat

2.利用JNI编写C++ OpenCV代码，通过Android NDK创建动态库（.so）
然后调用即可

❻ 如何在Android中使用OpenCV

如何在Android程序中使用OpenCV
有两种方式（重点讲后面一种）：
1.使用OpenCV Java API。
OpenCV安装路径“F:\OpenCV-2.3.1-android-bin”下有两个文件夹，
将文件夹“OpenCV-2.3.1”拷贝到你的Eclipse工作空间所在的目录，也就是在你的项目的上一级目录中，然后导入到工作空间中，在Package Explorer中选择你的项目，单机右键在弹出菜单中选择Properties，然后在弹出的Properties窗口中左侧选择Android，然后点击右下方的Add按钮，选择OpenCV-2.3.1并点击OK,
此时，展开你的项目树，你可以看到新加了一个OpenCV-2.3.1_src目录，如下图，那么就是正确添加了OpenCV Java API，否则就是你放置OpenCV-2.3.1的目录路径不正确。
然后就可以在你的Java源文件中导入OpenCV的API包，并且使用OpenCV API了，OpenCV API的包的形式如下：
Org.opencv.（OpenCV模块名）。（OpenCV类名）
例如：
Org.opencv.core.Mat
2.利用JNI编写C++ OpenCV代码，通过Android NDK创建动态库（。so）
新建一个工作空间，例如“TestOpenCV”，在Window->Preferences中设置好Android SDK的路径。
然后新建一个Android项目，Build Target选择Android2.2，命名为“HaveImgFun”，活动名改为HaveImgFun，Package name中填写com.testopencv.haveimgfun,最后点击finish。
如同使用OpenCV Java API那样，将OpenCV-2.3.1文件夹拷贝到与工作空间同一级目录中；另外，将“F:\OpenCV-2.3.1-android-bin\samples”下的includeOpenCV.mk文件拷贝到和项目HaveImgFun同一级目录中：
（上面这个各个文件夹和文件的放置很重要，因为OpenCV-2.3.1下的OpenCV.mk中有很多相对路径的指定，如果不是这样放置，在NDK生成动态库时可能会报文件或文件夹无法找到的错误）
选择Package Explorer中你的项目，右键选择new->folder，新建一个名为jni的文件夹，用来存放你的c/c++代码。
然后把res->layout下的main.xml的内容改为下面所示：
1 <?xml version=“1.0” encoding=“utf-8”?> 2 <LinearLayout xmlns:android=“http://schemas.android.com/apk/res/android” 3 android:orientation=“vertical” 4 android:layout_width=“fill_parent” 5 android:layout_height=“fill_parent” 6 > 7 <Button android:layout_height=“wrap_content” 8 android:layout_width=“fill_parent” 9 android:id=“@+id/btnNDK” 10 android:text=“使用C++ OpenCV进行处理” /> 11 <Button android:layout_height=“wrap_content” 12 android:layout_width=“fill_parent” 13 android:id=“@+id/btnRestore” 14 android:text=“还原” /> 15 <ImageView android:id=“@+id/ImageView01” 16 android:layout_width=“fill_parent” 17 android:layout_height=“fill_parent” /> 18 </LinearLayout>
上面的代码就是一个线性布局里面包含2个按钮加上一个显示图像的ImageView
在文件夹src下的com.testopencv.haveimgfun包中新建一个类用于包装使用了opencv c++代码的动态库的导出函数，类名为LibImgFun。
Eclipse会为你创建一个新的文件LibImgFun.java,将里面的内容改为：
1 package com.testopencv.haveimgfun; 2 public class LibImgFun { 3 static { 4 System.loadLibrary（“ImgFun”）； 5 } 6 /** 7 * @param width the current view width 8 * @param height the current view height 9 */ 10 public static native int[] ImgFun（int[] buf, int w, int h）； 11 }
从上面的代码可以得知，我们的动态库名字应该为“libImgFun.so”，注意“public static native int[] ImgFun（int[] buf, int w, int h）”中的native关键字，表明这个函数来自native code。static表示这是一个静态函数，这样就可以直接用类名去调用。
在jni文件夹下建立一个“ImgFun.cpp”的文件，内容改为下面所示：
1 #include <jni.h> 2 #include <stdio.h> 3 #include <stdlib.h> 4 #include <opencv2/opencv.hpp> 5 using namespace cv;6 7 extern “C”8 { 9 JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_testopencv_haveimgfun_LibImgFun_ImgFun（JNIEnv* env, jobject obj, jintArray buf, int w, int h）； 10 JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_testopencv_haveimgfun_LibImgFun_ImgFun（JNIEnv* env, jobject obj, jintArray buf, int w, int h）{ 11 12 jint *cbuf; 13 cbuf = env->GetIntArrayElements（buf, false）； 14 if（cbuf == NULL） 15 { 16 return 0; 17 } 18 19 Mat myimg（h, w, CV_8UC4, （unsigned char*）cbuf）； 20 for（int j=0;j<myimg.rows/2;j++） 21 { 22 myimg.row（j）。setTo（Scalar（0,0,0,0））； 23 } 24 25 int size=w * h; 26 jintArray result = env->NewIntArray（size）； 27 env->SetIntArrayRegion（result, 0, size, cbuf）； 28 env->ReleaseIntArrayElements（buf, cbuf, 0）； 29 return result; 30 } 31 }
上面的代码中#include <jni.h>是必须要包含的头文件，#include <opencv2/opencv.hpp>是opencv要包含的头文件。
动态库要导出的函数如下声明：
JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_testopencv_haveimgfun_LibImgFun_ImgFun（JNIEnv* env, jobject obj, jintArray buf, int w, int h）；
JNIEXPORT 和JNICALL是必须要加的关键字
jintArray就是int[]，这里返回类型要么为空，要么为jni中定义的类型，事实上就是C\C++类型前面加上j，如果是数组，则在后面加上Array。
函数名的命名规则如下：
Java_（包路径）_（类名）_（函数名） （JNIEnv *env, jobject obj, 自己定义的参数…）
包路径中的“.”用“_”（下划线）代替，类名就是上面包装该动态库函数的类的名字，最后一个才是真正的函数名；JNIEnv *env和jobject obj这两个参数时必须的，用来调用JNI环境下的一些函数；后面就是你自己定义的参数。在这里，jintArray buf代表了传进来的图像的数据，int w是图像的宽，int h是图像的高。
这个函数的功能是将传进来的图像的上半部分涂成黑色。
然后再在jni下新建两个文件“Android.mk”文件和“Application.mk”文件，这两个文件事实上就是简单的Makefile文件。
其中将Android.mk的内容改为如下所示：
LOCAL_PATH := $（call my-dir）
include $（CLEAR_VARS）
include /includeOpenCV.mk
ifeq （“$（wildcard $（OPENCV_MK_PATH））”,“”）
#try to load OpenCV.mk from default install location
include $（TOOLCHAIN_PREBUILT_ROOT）/user/share/OpenCV/OpenCV.mk
else
include $（OPENCV_MK_PATH）
endif
LOCAL_MODULE := ImgFun
LOCAL_SRC_FILES := ImgFun.cpp
include $（BUILD_SHARED_LIBRARY）
Application.mk的内容改为如下所示：
APP_STL:=gnustl_static
APP_CPPFLAGS:=-frtti -fexceptions
APP_ABI:=armeabi armeabi-v7a
其中APP_ABI指定的是目标平台的CPU架构。（经过很多测试，android2.2必须指定为armeabi，android2.2以上的使用armeabi-v7a，如果没有设置对，很有可能安装到android虚拟机失败，当然你同时如上面写上也是可以的）
上面的步骤完成后，就可以使用NDK生成动态库了，打开cygwin，cd到项目目录下：
输入$NDK/ndk-build命令，开始创建动态库。
这时候刷新Eclipse的Package Explorer会出现两个新的文件夹obj和libs。
现在，只剩最后一步完成这个测试程序。
将一张图片，例如“lena.jpg”放到项目res->drawable-hdpi目录中并刷新该目录。
然后将HaveImgFun.java的内容改为下面所示：
1 package com.testopencv.haveimgfun; 2 3 import android.app.Activity; 4 import android.graphics.Bitmap; 5 import android.graphics.Bitmap.Config; 6 import android.graphics.drawable.BitmapDrawable; 7 import android.os.Bundle; 8 import android.widget.Button; 9 import android.view.View; 10 import android.widget.ImageView; 11 12 public class HaveImgFun extends Activity{ 13 /** Called when the activity is first created. */ 14 ImageView imgView; 15 Button btnNDK, btnRestore; 16 17 @Override 18 public void onCreate（Bundle savedInstanceState） { 19 super.onCreate（savedInstanceState）； 20 setContentView（R.layout.main）； 21 22 this.setTitle（“使用NDK转换灰度图”）； 23 btnRestore=（Button）this.findViewById（R.id.btnRestore）； 24 btnRestore.setOnClickListener（new ClickEvent（））； 25 btnNDK=（Button）this.findViewById（R.id.btnNDK）； 26 btnNDK.setOnClickListener（new ClickEvent（））； 27 imgView=（ImageView）this.findViewById（R.id.ImageView01）； 28 Bitmap img=（（BitmapDrawable） getResources（）。getDrawable（R.drawable.lena））。getBitmap（）； 29 imgView.setImageBitmap（img）； 30 } 31 32 class ClickEvent implements View.OnClickListener{ 33 public void onClick（View v）{ 34 if（v == btnNDK）{35 long current=System.currentTimeMillis（）； 36 Bitmap img1=（（BitmapDrawable） getResources（）。getDrawable（R.drawable.lena））。getBitmap（）； 37 int w=img1.getWidth（），h=img1.getHeight（）； 38 int[] pix = new int[w * h]; 39 img1.getPixels（pix, 0, w, 0, 0, w, h）； 40 int[] resultInt=LibImgFun.ImgFun（pix, w, h）； 41 Bitmap resultImg=Bitmap.createBitmap（w, h, Config.RGB_565）； 42 resultImg.setPixels（resultInt, 0, w, 0, 0,w, h）； 43 long performance=System.currentTimeMillis（）-current; 44 imgView.setImageBitmap（resultImg）； 45 HaveImgFun.this.setTitle（“w:”+String.valueOf（img1.getWidth（））+“,h:”+String.valueOf（img1.getHeight（））+“NDK耗时”+String.valueOf（performance）+“ 毫秒”）； 46 } else if（v == btnRestore）{ 47 Bitmap img2=（（BitmapDrawable） getResources（）。getDrawable（R.drawable.lena））。getBitmap（）； 48 imgView.setImageBitmap（img2）； 49 HaveImgFun.this.setTitle（“使用OpenCV进行图像处理”）；50 } 51 }52 } 53 }
点击全部保存，OK，现在可以选择一个Android虚拟机运行看一下效果，配置好Run Configuration然后点击Run，得到下面的结果：
点击使用C++ OpenCV进行处理，得到下面的结果：

❼ OpenCV (一)Mat基本操作以及灰度图转化

开始写OpenCV这篇文章的时候，不由想到，我的大学计算机图形学的第一门实操课程就是灰度转化，拉普拉斯锐化等。其中灰度图的转化，是计算机图形学基础中基础，这里就顺着OpenCV的灰度的转化，来看看OpenCV一些基础的api。

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先来看看OpenCV，基础对象Mat，矩阵。什么是矩阵，实际上没有必要解释，一般人都能够明白数学意义上矩阵的含义。

OpenCV把每一个M * N的宽高图像，看成M*N的矩阵。矩阵的每一个单元就对应着图像中像素的每一个点。

我们如果放大图中某个部分，就会发现如下情况

图像实际上就如同矩阵一样每个单元由一个像素点构成。

因为OpenCV的Mat每一个像素点，包含的数据不仅仅只有一个单纯的数字。每一个像素点中包含着颜色通道数据。

稍微解释一下颜色通道，我们可以把世间万物肉眼能识别的颜色由3种颜色(R 红色，G 绿色，B 蓝色)经过调节其色彩饱和度组成的。也就是说通过控制RGB三种的色值大小(0~255)来调配新的颜色。

当我们常见的灰度图，一般是单个颜色通道，因为只用黑白两种颜色。我们常见的图片，至少是三色通道，因为需要RGB三种颜色通道。

我们常见Android的Bitmap能够设置ARGB_8888的标志位就是指能够通过A(透明通道),R,G,B来控制图片加载的颜色通道。

OpenCV为了更好的控制这些数据。因此采用了数学上的矩阵的概念。当OpenCV要控制如RGB三色通道的Mat，本质上是一个M * N * 3的三维矩阵。

但是实际上，我们在使用OpenCV的Mat的时候，我们只需要关注每个图片的像素，而每个像素的颜色通道则是看成Mat中每个单元数据的内容即可

我们先来看看Mat的构造方法

现阶段，实际上我们值得我们注意的是构造函数：

举个例子：

这个mat矩阵将会制造一个高20，宽30，一个1字节的颜色通道(也是Mat中每一个像素数据都是1字节的unchar类型的数据)，同时颜色是白色的图片。

在这里面我们能够看到一个特殊的宏CV_8UC1。实际上这是指代OpenCV中图片带的是多少颜色通道的意思。

这4个宏十分重要，要时刻记住。

当我们需要把Mat 中的数据拷贝一份出来，我们应该调用下面这个api：

这样就能拷贝一份像素数据到新的Mat中。之后操作新的Mat就不会影响原图。

实际上，在本文中，我们能够看到OpenCV是这么调用api读取图片的数据转化为Mat矩阵。

OpenCV会通过imread去读图片文件，并且转化为Mat矩阵。

能看见imread，是调用imread_把图片中的数据拷贝的img这个Mat对象中。接着会做一次图片的颠倒。这个方面倒是和Glide很相似。
文件：moles/imgcodecs/src/loadsave.cpp

这里面做了几个事情，实际上和FFmpge的设计十分相似。

其核心也是操作Mat中的像素指针，找到颜色通道，确定指针移动的步长，赋值图片的数据到Mat矩阵中。核心如下：

其中还涉及到jpeg的哈夫曼算法之类的东西，这里就不深入源码。毕竟这是基础学习。

什么是灰度图，灰度度图实际上我们经常见到那些灰白的也可以纳入灰度图的范畴。实际上在计算机图形学有这么一个公式：
将RGB的多颜色图，通过 的算法，将每一个像素的图像的三颜色通道全部转化为为一种色彩，通过上面的公式转为为一种灰色的颜色。

一旦了解了，我们可以尝试编写灰度图的转化。我们通过矩阵的at方法访问每一个像素中的数据。

为了形象表示矩阵指针，指向问题，可以把RGB在OpenCV的Mat看成如下分布:

记住OpenCV的RGB的顺序和Android的不一样，是BGRA的顺序。和我们Android开发颠倒过来。

因此，我们可以得到如下的例子

我们经过尝试之后，确实能够把一个彩色的图片转化一个灰色图片。但是这就是

这里介绍一下Mat的一个api：

实际上OpenCV，内置了一些操作，可以把RGB的图像数据转化灰度图。

我们看看OpenCV实际上的转化出来的灰度图大小。我们通过自己写的方法，转化出来的灰度图是119kb，而通过cvtColor转化出来的是44kb。

问题出在哪里？还记得吗？因为只有灰白两种颜色，实际上只需要一种颜色通道即可，而这边还保留了3个颜色通道，也就说图片的每一个像素点中的数据出现了没必要的冗余。

这样就是44kb的大小。把三颜色通道的数据都设置到单颜色通道之后，就能进一步缩小其大小。

实际上在Android中的ColorMatrix中也有灰度图转化的api。

对画笔矩阵进行一次，矩阵变化操作。

实际上就是做了一次矩阵运算。绘制灰度的时候相当于构建了这么一个矩阵

接着通过矩阵之间的相乘，每一行的 0.213f,0.715f,0.072f控制像素的每个通道的色值。
对于Java来说，灰度转化的算法是： ，把绿色通道的比例调大了。

在OpenCV中有这么两个API，add和addWidget。两者都是可以把图像混合起来。

add和addWidget都是将像素合并起来。但是由于是像素直接相加的，所以容易造成像素接近255，让整个像素泛白。

而权重addWeighted，稍微能减轻一点这种问题，本质上还是像素相加，因此打水印一般不是使用这种办法。
等价于

saturate_cast这个是为了保证计算的值在0～255之间，防止越界。

饱和度，图片中色值更加大,如红色，淡红，鲜红
对比度：是指图像灰度反差。相当于图像中最暗和最亮的对比
亮度：暗亮度

控制对比度，饱和度的公式： , ,

因此当我们想要控制三通道的饱和度时候，可以通过alpha来控制色值成比例增加，beta控制一个色值线性增加。
如下：

在这里，看到了OpenCV会把所有的图片看成Mat矩阵。从本文中，能看到Mat的像素操作可以能看到有两种，一种是ptr像素指针，一种是at。ptr是OpenCV推荐的更加效率的访问速度。

当然还有一种LUT的核心函数，用来极速访问Mat矩阵中的像素。其原理是对着原来的色值进行预先的变换对应(设置一个颜色通道)。用来应对设置阈值等情况。

❽ 安卓opencvmat怎么取值最快

安卓opencvmat取值如下。
1、利用at函数取值，单通道图像读取方式和三通道图像读取方式。
2、使用指针取值。
3、使用迭代器取值。
4、使用矩阵元素的地址定位知识取值。