使用OpenCV在Android Studio中進行圖像處理

對於許多應用程序而言，圖像處理已經成為了必備的組件，幫助用戶完善其產品。隨著技術和移動設備的不斷發展，Android成為了一個非常強大的平台，可以在其上面進行圖像處理。而為了實現這一目標，可以使用OpenCV在Android Studio中進行圖像處理工作。

一、OpenCV及Android Studio概覽

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個強大的實時計算機視覺工具庫，能對圖像和視頻進行處理，同時也支持機器學習和人工智慧。而Android Studio則是谷歌為Android開發者提供的一款完整的Android應用程序開發平台，具有強大的開發工具和直觀的界面。

通過結合OpenCV和Android Studio，可以輕鬆地進行圖像處理。這兩個工具的概述如下：

OpenCV：

//導入OpenCV
implementation 'org.opencv:opencv-android:3.4.3'

Android Studio：

在Android Studio的build.gradle文件中添加以下代碼：

allprojects {
    repositories {
        google()
        jcenter()
        //添加以下代碼
        maven { url "https://maven.google.com" }
    }
}

二、OpenCV圖像處理方法

下面我們將討論一些常見的OpenCV圖像處理方法。

1. 圖像轉換顏色空間

為了更好地處理圖像，需要將其轉換到另一個顏色空間，例如將RGB圖像轉換為HSV圖像。下面是實現這一過程的代碼：

//導入所需庫
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

//將RGB圖像轉換為HSV圖像
Mat hsvImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(rgbImage, hsvImage, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);

2. 圖像過濾

圖像上的雜訊可能會干擾處理過程，並可能導致錯誤的結果。為了解決這一問題，可以使用圖像過濾方法，例如高斯濾波器。

//將RGB圖像轉換為灰度圖像
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(rgbImage, grayImage, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

//高斯濾波器
Mat filteredImage = new Mat();
Imgproc.GaussianBlur(grayImage, filteredImage, new Size(5, 5), 0);

3. 使用Canny演算法進行邊緣檢測

邊緣檢測是圖像處理中的重要任務，可以幫助識別和跟蹤圖像中的線條和邊緣。Canny演算法是一種廣泛使用的邊緣檢測演算法。

//將RGB圖像轉換為灰度圖像
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(rgbImage, grayImage, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);

//使用Canny演算法進行邊緣檢測
Mat edges = new Mat();
Imgproc.Canny(grayImage, edges, 100, 200);

三、使用OpenCV在Android Studio中進行圖像處理

上面提到的OpenCV圖像處理方法可以應用於Android Studio中。下面是在Android Studio中實現OpenCV圖像處理的代碼示例：

首先，需要創建一個新的Android Studio項目。在項目構建完成後，請按照以下步驟操作：

1. 添加OpenCV庫

在app/build.gradle中添加以下代碼：

//導入OpenCV
implementation 'org.opencv:opencv-android:3.4.3'

2. 實現代碼

在MainActivity.java文件中實現以下代碼：

import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;
import org.opencv.android.OpenCVLoader;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2{

    private static final String TAG = "MainActivity";
    //OpenCV相機視圖
    private CameraBridgeViewBase mOpenCvCameraView;
    //OpenCV庫調用狀態
    private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
        @Override
        public void onManagerConnected(int status) {
            switch (status) {
                case BaseLoaderCallback.SUCCESS:
                    mOpenCvCameraView.enableView();
                    break;
                default:
                    super.onManagerConnected(status);
                    break;
            }
        }
    };

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        //獲取OpenCV相機視圖
        mOpenCvCameraView = findViewById(R.id.main_camera_view);
        mOpenCvCameraView.setVisibility(SurfaceView.VISIBLE);
        mOpenCvCameraView.setCvCameraViewListener(this);
    }

    @Override
    public void onResume() {
        super.onResume();
        if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
            Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization");
            OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION, this, mLoaderCallback);
        } else {
            Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!");
            mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
        }
    }

    @Override
    public void onCameraViewStarted(int width, int height) {}

    @Override
    public void onCameraViewStopped() {}

    @Override
    public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
        //將RGB圖像轉換為HSV圖像
        Mat hsvImage = inputFrame.rgba();
        Imgproc.cvtColor(hsvImage, hsvImage, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);

        //將HSV圖像轉換為二進位圖像
        Mat mask = new Mat();
        Core.inRange(hsvImage, new Scalar(70,50,0), new Scalar(100,255,255), mask);

        //高斯濾波器
        Mat filteredImage = new Mat();
        Imgproc.GaussianBlur(mask, filteredImage, new Size(5, 5), 0);

        //使用Canny演算法進行邊緣檢測
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(filteredImage, edges, 100, 200);

        return edges;
    }
}

3. 添加OpenCV相機視圖

在activity_main.xml中添加以下代碼：

4. 運行應用

現在可以將應用程序部署到設備上並運行它。然後，相機視圖應該會打開，並且應該看到通過光學處理得到的邊緣檢測結果。

總結

通過本文對使用OpenCV在Android Studio中進行圖像處理的詳細介紹，您可以了解如何從多個方面進行圖像處理。圖像處理是應用程序中重要的一部分，它可以幫助您構建更好的產品。好的圖像處理方法可以將您的產品與其他產品區分開。