图形识别-基于opencv+java简单程序

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OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

本文着重讲述opencv+java的实现程序，关于opencv的如何引入dll库等操作以及c的实现就不在这里概述了

直接开始，首先下载opencv，引入opencv-246.jar包以及对应dll库

1.背景去除简单案列，只适合背景单一的图像

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;/*** @Description 背景去除 简单案列，只适合背景单一的图像* @author XPY* @date 2016年8月30日下午4:14:32*/
public class demo1 {public static void main(String[] args) {System.loadLibrary("opencv_java246");Mat img = Highgui.imread("E:\\opencv_img\\source\\1.jpg");//读图像Mat new_img = doBackgroundRemoval(img);Highgui.imwrite("E:\\opencv_img\\target\\1.jpg",new_img);//写图像}private static Mat doBackgroundRemoval(Mat frame) {// initMat hsvImg = new Mat();List<Mat> hsvPlanes = new ArrayList<>();Mat thresholdImg = new Mat();int thresh_type = Imgproc.THRESH_BINARY_INV;// threshold the image with the average hue valuehsvImg.create(frame.size(), CvType.CV_8U);Imgproc.cvtColor(frame, hsvImg, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);Core.split(hsvImg, hsvPlanes);// get the average hue value of the imageScalar average = Core.mean(hsvPlanes.get(0));double threshValue = average.val[0];Imgproc.threshold(hsvPlanes.get(0), thresholdImg, threshValue, 179.0,thresh_type);Imgproc.blur(thresholdImg, thresholdImg, new Size(5, 5));// dilate to fill gaps, erode to smooth edgesImgproc.dilate(thresholdImg, thresholdImg, new Mat(),new Point(-1, -1), 1);Imgproc.erode(thresholdImg, thresholdImg, new Mat(), new Point(-1, -1),3);Imgproc.threshold(thresholdImg, thresholdImg, threshValue, 179.0,Imgproc.THRESH_BINARY);// create the new imageMat foreground = new Mat(frame.size(), CvType.CV_8UC3, new Scalar(255,255, 255));thresholdImg.convertTo(thresholdImg, CvType.CV_8U);frame.copyTo(foreground, thresholdImg);// 掩膜图像复制return foreground;}
}

2.边缘检测

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;/*** @Description 边缘检测* @author XPY* @date 2016年8月30日下午5:01:01*/
public class demo2 {public static void main(String[] args) {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);Mat img = Highgui.imread("E:\\face7.jpg");//读图像Mat new_img = doCanny(img);Highgui.imwrite("E:\\opencv_img\\target\\2.jpg",new_img);//写图像}private static Mat doCanny(Mat frame){// initMat grayImage = new Mat();Mat detectedEdges = new Mat();double threshold = 10;// convert to grayscaleImgproc.cvtColor(frame, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);// reduce noise with a 3x3 kernelImgproc.blur(grayImage, detectedEdges, new Size(3, 3));       // canny detector, with ratio of lower:upper threshold of 3:1Imgproc.Canny(detectedEdges, detectedEdges, threshold, threshold * 3);         // using Canny's output as a mask, display the resultMat dest = new Mat();frame.copyTo(dest, detectedEdges);return dest;}
}

3.人脸检测技术（靠边缘的和侧脸检测不准确）

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;  /*** * @Description 人脸检测技术 （靠边缘的和侧脸检测不准确）* @author XPY* @date 2016年9月1日下午4:47:33*/
public class demo3 {  public static void main(String[] args) {  System.out.println("Hello, OpenCV");  // Load the native library.  System.loadLibrary("opencv_java246");  new demo3().run();  }  public void run() {  System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");  System.out.println(getClass().getResource("/haarcascade_frontalface_alt2.xml").getPath());  // Create a face detector from the cascade file in the resources  // directory.  //CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("haarcascade_frontalface_alt2.xml").getPath());  //Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());  //注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误  /* * Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image * width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR * libpng error: Invalid IHDR data */  //因此，我们将第一个字符去掉  String xmlfilePath=getClass().getResource("/haarcascade_frontalface_alt2.xml").getPath().substring(1);  CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);  Mat image = Highgui.imread("E:\\face2.jpg");  // Detect faces in the image.  // MatOfRect is a special container class for Rect.  MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();  faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);  System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));  // Draw a bounding box around each face.  for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {  Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));  }  // Save the visualized detection.  String filename = "E:\\faceDetection.png";  System.out.println(String.format("Writing %s", filename));  System.out.println(filename);Highgui.imwrite(filename, image);  }  }

人脸检测需要自行下载haarcascade_frontalface_alt2.xml文件

附上demo下载地址：http://download.csdn.net/download/xiaopy_0508/9848511，运行需自行引入opencv的dll文件

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