1.Opencv簡介

OpenCV （ Open Source Computer Vision Library ）是一個廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的開源庫。它提供了豐富的圖像處理算法和工具，能夠處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，實現(xiàn)諸如特征提取、目標(biāo)檢測、圖像分割等功能。
OpenCV 是由 Intel 公司于 1999 年開發(fā)的開源計算機(jī)視覺庫，旨在提供一套豐富的圖像處理和計算機(jī)視覺算法。它以 C / C ++語言編寫，支持多平臺（包括 Windows 、 Linux 、 macOS 等），并提供了 Python 、 Java 等編程語言的接口，方便開發(fā)者使用。

Opencv的應(yīng)用

我們能用Opencv做什么？

OpenCV 的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，下面介紹幾個常見的應(yīng)用領(lǐng)域：

物體識別與跟蹤：
OpenCV 提供了多種方法和算法來實現(xiàn)物體的檢測和跟蹤。例如，使用 Haar 特征分類器可以進(jìn)行人臉檢測，通過訓(xùn)練分類器可以實現(xiàn)自定義物體的識別；而利用光流算法可以實現(xiàn)物體在連續(xù)幀中的跟蹤。
在交通監(jiān)控系統(tǒng)中，通過 OpenCV 實現(xiàn)車輛的檢測和跟蹤，可以實現(xiàn)交通流量統(tǒng)計、違規(guī)行為監(jiān)測等功能。通過使用 OpenCV 中的背景減法和運(yùn)動檢測算法，可以提取出交通場景中的前景目標(biāo)（車輛），然后利用跟蹤算法跟蹤這些目標(biāo)，實現(xiàn)車輛的檢測和跟蹤。

圖像分割與邊緣檢測：
圖像分割是將圖像分成若干個區(qū)域的過程，而邊緣檢測則是尋找圖像中的邊緣信息。 OpenCV 提供了多種圖像分割和邊緣檢測算法，例如基于閾值的分割、基于邊緣檢測算子的邊緣檢測等。
在醫(yī)學(xué)圖像處理中，通過 OpenCV 實現(xiàn)腫瘤的分割和邊緣檢測，可以幫助醫(yī)生進(jìn)行腫瘤的診斷和治療。通過利用 OpenCV 中的圖像分割算法，可以將醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域提取出來；而邊緣檢測算法可以用于尋找腫瘤的邊緣信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行定量分析。

圖像特征提取與描述：

圖像特征提取與描述是計算機(jī)視覺中的重要任務(wù)，它可以提取圖像中的關(guān)鍵信息，用于目標(biāo)識別、圖像匹配等應(yīng)用。 OpenCV 提供了多種特征提取和描述算法，包括 Harris 角點(diǎn)檢測、 SIFT 、 SURF 等。
通過利用 OpenCV 中的特征點(diǎn)提取和匹配算法，可以將多張圖像拼接成一張全景圖像。通過提取每張圖像的特征點(diǎn)，然后進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配和變換，可以實現(xiàn)圖像的拼接和全景重建。這在旅游攝影、建筑拍攝等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。

2.Java使用OpenCV進(jìn)行圖像操作

opencv安裝

我本地用的Opencv 4.5.1，可以到這里下載：
opencv451安裝包

到官下載Opencv：https://opencv.org/releases/

下載windows的exe包，雙擊安裝即可

java項目中集成Opencv

這里使用的是IDEA進(jìn)行Opencv集成，主要是需要把Opencv的jar包引入項目的依賴庫，并且設(shè)置Opencv的運(yùn)行環(huán)境。
使用快捷鍵 Ctrl+Shift+Alt+S打開項目設(shè)置：

導(dǎo)入Opencv的jar包到項目中，jar包在安裝目錄的build/java目錄下：

同時需要配置opencv的運(yùn)行環(huán)境，需要將 安裝目錄/build/java/x64/opencv_java451.dll文件，復(fù)制到j(luò)ava運(yùn)行環(huán)境jre的bin目錄下：

如果不進(jìn)行運(yùn)行環(huán)境設(shè)置的話，會報以下錯誤：

測試是否成功：
在java項目中，新建Demo類：

public class Demo {
    // 調(diào)用OpenCV庫文件
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }
    public static void main(String args[]) {
        Mat img = Imgcodecs.imread("D://test.png")
    }
}

如果能正常運(yùn)行無報錯，則說明已經(jīng)安裝成功了（注意圖片路徑在本地要有哦）

3.Opencv常用的API

讀取與輸出圖像

在OpenCV中，圖象輸入與輸出使用imread()、imwrite()兩個方法

Mat mat1 = Imgcodecs.imread("D://test.png"); //讀取磁盤的圖片
boolean imwrite = Imgcodecs.imwrite("D://test2.png", mat); //寫出磁盤的圖片

下面是讀取和寫出的案例

public class Demo {
	 public static void main(String args[]) {
	        // 加載本地OpenCV庫
	        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
	        Mat mat = Imgcodecs.imread("D://test.png");
	        boolean imwrite = Imgcodecs.imwrite("D://test2.png", mat);
	    }
    }

顯示圖像
可以通過GUI的方式顯示圖片，不需要再將圖像通過流輸出到本地再來查看。

Mat mat = Imgcodecs.imread("D://test.png");
//顯示圖像
HighGui.imshow("原圖", mat);
//延時多長時間后顯示
HighGui.waitKey(0);

圖像壓縮和解壓縮
OpenCV中的imencode方法和imdecode方法是用于圖像壓縮和解壓縮的函數(shù)。
壓縮：
將一張Mat對象壓縮并保存為JPEG格式的文件

public static void main(String args[]) throws IOException {
        Mat mat = Imgcodecs.imread("D://test.png");
        MatOfByte matOfByte = new MatOfByte();
        Imgcodecs.imencode(".png", mat, matOfByte);
        # Imgcodecs.imencode(".jpg", mat, matOfByte , new MatOfInt(Imgcodecs.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 80));
        Files.write(Paths.get("D://write.png"), matOfByte.toArray());
    }

方法說明

//ext表示編碼后的文件類型（例如".jpg"、".png"等）
//img表示需要編碼的圖像
//buf表示存儲編碼結(jié)果的字節(jié)流
//params為可選參數(shù)，表示編碼參數(shù)（例如JPEG的壓縮質(zhì)量）
imencode(String ext, Mat img, MatOfByte buf, MatOfInt params);

解壓縮

//buf為需要解碼的圖像數(shù)據(jù)流
//flags為解碼標(biāo)志，通常使用IMREAD_COLOR表示將圖像解碼為彩色圖像。
imdecode(Mat buf, int flags)

當(dāng)已經(jīng)有了一個編碼后的JPEG格式圖像數(shù)據(jù)流，可以使用以下代碼將其解碼為OpenCV格式的圖像：

byte[] bytes = Files.readAllBytes(Paths.get("D://write.jpg"));
Mat matImage = Imgcodecs.imdecode(new MatOfByte(bytes), Imgcodecs.IMREAD_COLOR);

到此這篇關(guān)于Java中的Opencv簡介與開發(fā)環(huán)境部署方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java opencv開發(fā)環(huán)境部署內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！