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OpenCV Android簡單處理

2021-12-18 09:58:41 其他

OpenCV Android簡單處理

文章目錄

  • OpenCV Android簡單處理
  • 前言
  • 一、Android Studio 引入opencv
  • 二、opencv初始化
  • 三、圖片處理相關內容及代碼
    • 1. 圖片亮白處理
    • 2. 圖片飽和度內容處理
    • 3. 圖片自然顯示處理
    • 4. 圖片清晰處理
    • 5. CmnUtils代碼如下
  • 總結

前言

由于專案中需要進行圖片美顏相關處理，因此看了下opencv，實作還是很簡單的，直接看相關內容，但存在打包出的app過大的問題，因此又參考相關實作演算法，整了一套對應的bitmap處理方案，

一、Android Studio 引入opencv

app的build.gradle的引入方式如下，這里使用的是opencv 4.5.3版本：

implementation 'com.quickbirdstudios:opencv:4.5.3.0'

二、opencv初始化

使用opencv之前需要先初始化一下

/**
 * bInitOpenCV 是否已經初始化opencv
 */
public static boolean bInitOpenCV = false;

/**
 * initOpenCV 初始化opencv
 */
private static boolean initOpenCV() {
    if (bInitOpenCV)
        return true;

    boolean bStatus = OpenCVLoader.initDebug();
    if (bStatus)
        bInitOpenCV = true;

    return bInitOpenCV;
}

三、圖片處理相關內容及代碼

1. 圖片亮白處理

opencv代碼如下：

/**
 * whiteDeal opencv的圖片美白顯示處理
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param nFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap whiteDeal(Bitmap src, int nFactor) {
    if (!initOpenCV())
        return null;

    Mat img = new Mat(src.getHeight(), src.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
    Utils.bitmapToMat(src, img);

    int channels = img.channels();
    int width = img.width();
    int height = img.height();

    // 影像自然度開始處理
    byte[] bytes = new byte[channels];
    int b, g, r;
    int b_new, g_new, r_new;
    for (int row = 0; row < height; ++row)
    {
        for (int col = 0; col < width; ++col)
        {
            img.get(row, col, bytes);
            b = bytes[0] & 0xff;
            g = bytes[1] & 0xff;
            r = bytes[2] & 0xff;

            r_new = CmnUtils.getLimitValue(r + nFactor);
            g_new = CmnUtils.getLimitValue(g + nFactor);
            b_new = CmnUtils.getLimitValue(b + nFactor);

            bytes[0] = (byte)b_new;
            bytes[1] = (byte)g_new;
            bytes[2] = (byte)r_new;
            img.put(row, col, bytes);
        }
    }
    // 影像自然度結束處理

    Bitmap newValue = Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
    Utils.matToBitmap(img, newValue);
    return newValue;
}

bitmap代碼如下：

/**
 * whiteDeal bitmap的圖片美白顯示處理
 * @param src       輸入的bitmap源
 * @param nFactor   影響因子
 * @return bitmap   輸出的bitmap
 */
public static Bitmap whiteDeal(Bitmap src, int nFactor) {
    int width = src.getWidth();
    int height = src.getHeight();
    Bitmap bmOut = Bitmap.createBitmap(width, height, src.getConfig());
    //
    int A, R, G, B;
    int pixel;

    for (int x = 0; x < width; ++x) {
        for (int y = 0; y < height; ++y) {
            pixel = src.getPixel(x, y);
            A = Color.alpha(pixel);
            R = Color.red(pixel);
            G = Color.green(pixel);
            B = Color.blue(pixel);

            // in
            R = CmnUtils.getLimitValue(R + nFactor);
            G = CmnUtils.getLimitValue(G + nFactor);
            B = CmnUtils.getLimitValue(B + nFactor);

            bmOut.setPixel(x, y, Color.argb(A, R, G, B));
        }
    }

    return bmOut;
}

2. 圖片飽和度內容處理

opencv代碼如下：

/**
 * VibranceAlgorithm opencv飽和度顯示處理
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param nFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap VibranceAlgorithm(Bitmap src, int nFactor) {
    if (!initOpenCV())
        return null;

    Mat img = new Mat(src.getHeight(), src.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
    Utils.bitmapToMat(src, img);

    nFactor += 65; // +50為了初始圖片

    int channels = img.channels();
    int width = img.width();
    int height = img.height();

    // 影像飽和度開始處理
    float fIncrement = (float)((nFactor - 80) * 1.0 / CmnUtils.max_Increment);
    byte[] bytes = new byte[channels];
    int b = 0, g = 0, r = 0;
    int b_new, g_new, r_new;
    for (int row = 0; row < height; ++row)
    {
        for (int col = 0; col < width; ++col)
        {
            img.get(row, col, bytes);
            b = bytes[0] & 0xff;
            g = bytes[1] & 0xff;
            r = bytes[2] & 0xff;

            // 處理
            int nMax = Math.max(Math.max(b, g), r);
            int nMin = Math.min(Math.min(b, g), r);

            float delta, value;
            float L, S, alpha;
            delta = (float)((nMax - nMin) / 255.0);
            if (delta == 0)
                continue;
            value = (float)((nMax + nMin) / 255.0);
            L = value / 2;
            if (L < 0.5)
                S = delta / value;
            else
                S = delta / (2 - value);
            if (fIncrement >= 0)
            {
                if ((fIncrement + S) >= 1)
                    alpha = S;
                else
                    alpha = 1 - fIncrement;
                alpha = 1 / alpha - 1;
                r_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(r + (r - L * 255) * alpha));
                g_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(g + (g - L * 255) * alpha));
                b_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(b + (b - L * 255) * alpha));
            } else {
                alpha = fIncrement;
                r_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(L * 255 + (r - L * 255) * (1 + alpha)));
                g_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(L * 255 + (g - L * 255) * (1 + alpha)));
                b_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(L * 255 + (b - L * 255) * (1 + alpha)));
            }

            bytes[0] = (byte)b_new;
            bytes[1] = (byte)g_new;
            bytes[2] = (byte)r_new;
            img.put(row, col, bytes);
        }
    }
    // 影像飽和度結束處理

    Bitmap newValue = Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
    Utils.matToBitmap(img, newValue);
    return newValue;
}

bitmap代碼如下：

/**
 * VibranceAlgorithm bitmap的飽和度內容處理
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param nFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap VibranceAlgorithm(Bitmap src, int nFactor) {
    int width = src.getWidth();
    int height = src.getHeight();
    Bitmap bmOut = Bitmap.createBitmap(width, height, src.getConfig());

    int pixel;
    nFactor += 100;

    // 影像飽和度開始處理
    float fIncrement = (float)((nFactor - 80) * 1.0 / CmnUtils.max_Increment);
    int a, b, g, r;
    int b_new, g_new, r_new;
    for (int y = 0; y < width; ++y) {
        for (int x = 0; x < height; ++x) {
            pixel = src.getPixel(y, x);
            a = Color.alpha(pixel);
            r = Color.red(pixel);
            g = Color.green(pixel);
            b = Color.blue(pixel);

            int nMax = Math.max(Math.max(b, g), r);
            int nMin = Math.min(Math.min(b, g), r);

            float delta, value;
            float L, S, alpha;
            delta = (float)((nMax - nMin) / 255.0);
            if (delta == 0) {
                r_new = r;
                g_new = g;
                b_new = b;
            } else {
                value = (float) ((nMax + nMin) / 255.0);
                L = value / 2;
                if (L < 0.5)
                    S = delta / value;
                else
                    S = delta / (2 - value);
                if (fIncrement >= 0) {
                    if ((fIncrement + S) >= 1)
                        alpha = S;
                    else
                        alpha = 1 - fIncrement;
                    alpha = 1 / alpha - 1;
                    r_new = CmnUtils.getLimitValue((int) (r + (r - L * 255) * alpha));
                    g_new = CmnUtils.getLimitValue((int) (g + (g - L * 255) * alpha));
                    b_new = CmnUtils.getLimitValue((int) (b + (b - L * 255) * alpha));
                } else {
                    alpha = fIncrement;
                    r_new = CmnUtils.getLimitValue((int) (L * 255 + (r - L * 255) * (1 + alpha)));
                    g_new = CmnUtils.getLimitValue((int) (L * 255 + (g - L * 255) * (1 + alpha)));
                    b_new = CmnUtils.getLimitValue((int) (L * 255 + (b - L * 255) * (1 + alpha)));
                }
            }

            bmOut.setPixel(y, x, Color.argb(a, r_new, g_new, b_new));
        }
    }
    // 影像飽和度結束處理

    return bmOut;
}

3. 圖片自然顯示處理

opencv代碼如下：

/**
 * contrastBright opencv的圖片自然顯示處理
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param nFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap contrastBright(Bitmap src, int nFactor) {
    if (!initOpenCV())
        return null;

    Mat img = new Mat(src.getHeight(), src.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
    Utils.bitmapToMat(src, img);

    nFactor += 18; // +18是為了影像和初始圖片比較相似

    int channels = img.channels();
    int width = img.width();
    int height = img.height();

    // 影像自然度開始處理
    // 對比度 = 亮度 / 1.5;
    int contrastValue = nFactor / 2;
    float fContrastValue = (float)(0.1 * contrastValue);

    byte[] bytes = new byte[channels];
    int b = 0, g = 0, r = 0;
    int b_new, g_new, r_new;
    for (int row = 0; row < height; ++row)
    {
        for (int col = 0; col < width; ++col)
        {
            img.get(row, col, bytes);
            b = bytes[0] & 0xff;
            g = bytes[1] & 0xff;
            r = bytes[2] & 0xff;

            r_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(fContrastValue * r + nFactor));
            g_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(fContrastValue * g + nFactor));
            b_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(fContrastValue * b + nFactor));

            bytes[0] = (byte)b_new;
            bytes[1] = (byte)g_new;
            bytes[2] = (byte)r_new;
            img.put(row, col, bytes);
        }
    }
    // 影像自然度結束處理

    Bitmap newValue = Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
    Utils.matToBitmap(img, newValue);
    return newValue;
}

bitmap代碼如下：

/**
 * contrastBright bitmap的圖片自然顯示處理
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param nFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap contrastBright(Bitmap src, int nFactor) {
    nFactor += 18; // +18是為了影像和初始圖片比較相似

    int width = src.getWidth();
    int height = src.getHeight();
    Bitmap bmOut = Bitmap.createBitmap(width, height, src.getConfig());

    // 影像自然度開始處理
    // 對比度 = 亮度 / 1.5;
    int contrastValue = nFactor / 2;
    float fContrastValue = (float)(0.1 * contrastValue);

    int pixel;
    int a, b, g, r;
    int b_new, g_new, r_new;
    for (int x = 0; x < height; ++x) {
        for (int y = 0; y < width; ++y) {
            pixel = src.getPixel(y, x);
            a = Color.alpha(pixel);
            r = Color.red(pixel) & 0xFF;
            g = Color.green(pixel) & 0xFF;
            b = Color.blue(pixel) & 0xFF;

            r_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(fContrastValue * r + nFactor));
            g_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(fContrastValue * g + nFactor));
            b_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(fContrastValue * b + nFactor));

            bmOut.setPixel(y, x, Color.argb(a, r_new, g_new, b_new));
        }
    }
    // 影像自然度結束處理

    return bmOut;
}

4. 圖片清晰處理

opencv代碼如下：

/**
 * usmDeal opencv圖片清晰顯示處理
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param fFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap usmDeal(Bitmap src, float fFactor) {
    if (!initOpenCV())
        return null;

    Mat img = new Mat(src.getHeight(), src.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
    Utils.bitmapToMat(src, img);

    // 影像清晰度開始處理
    Mat blurMask = new Mat();
    // 高斯模糊
    Imgproc.GaussianBlur(img, blurMask, new Size(3, 3), 3, 3);
    // 圖片疊加
    Core.addWeighted(img, 1 + fFactor, blurMask, -fFactor, 0, img);
    // 影像清晰度結束處理

    Bitmap newValue = Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
    Utils.matToBitmap(img, newValue);
    return newValue;
}

bitmap代碼如下：

/**
 * usmDeal bitmap的圖片清晰顯示處理
 * @param context 背景關系
 * @param src     輸入源bitmap
 * @param fFactor 影響因子
 * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
 */
public static Bitmap usmDeal(Context context, Bitmap src, float fFactor) {
    // 影像清晰度開始處理
    // 高斯模糊
    Bitmap bitBlur = CmnUtils.gaussBlur(context, src, 1.1f);
    return CmnUtils.addWeighted(src, 1 + fFactor, bitBlur, -fFactor, 0);
    // 影像清晰度結束處理;
}

5. CmnUtils代碼如下

/**
 * CmnUtils 圖片處理通用處理方法
 */
public class CmnUtils {
    //
    public final static int max_Increment = 200;

    /**
     * getLimitValue 獲取指定范圍內的值
     * @param value 傳入值
     * @return 對應的限定值
     */
    public static int getLimitValue(int value) {
        if (value > 255)
            value = 255;
        else if (value < 0)
            value = 0;
        return value;
    }

    /**
     * gaussBlur 高斯模糊處理
     * @param context   背景關系
     * @param bitmap    輸入的bitmap
     * @param radius    對應的高斯模糊半徑
     */
    public static Bitmap gaussBlur(Context context, Bitmap bitmap, float radius) {
        // 創建輸出圖片
        Bitmap output = Bitmap.createBitmap(bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
        // 創建輸出圖片
        RenderScript rs = RenderScript.create(context);
        // 創建高斯模糊腳本
        ScriptIntrinsicBlur gaussianBlur = ScriptIntrinsicBlur.create(rs, Element.U8_4(rs));
        // 創建用于輸入的腳本型別
        Allocation allIn = Allocation.createFromBitmap(rs, bitmap);
        // 創建用于輸出的腳本型別
        Allocation allOut = Allocation.createFromBitmap(rs, output);
        // 設定模糊半徑，范圍0f<radius<=25f
        gaussianBlur.setRadius(radius);
        // 設定輸入腳本型別
        gaussianBlur.setInput(allIn);
        // 執行高斯模糊演算法，并將結果填入輸出腳本型別中
        gaussianBlur.forEach(allOut);
        // 將輸出記憶體編碼為Bitmap，圖片大小必須注意
        allOut.copyTo(output);
        // 關閉RenderScript物件，API>=23則使用rs.releaseAllContexts()
        rs.destroy();
        return output;
    }

    /**
     * addWeighted 把兩張相同尺寸的圖片合并到一起
     * @param first  輸入圖片1
     * @param alpha  圖片1的融合比例
     * @param second 輸入圖片2
     * @param beta   圖片2的融合比例
     * @param gamma  偏差
     * @return bitmap 回傳對應的bitmap結果
     */
    public static Bitmap addWeighted(Bitmap first, float alpha, Bitmap second, float beta, double gamma) {
        int width = first.getWidth();
        int height = first.getHeight();
        Bitmap bmOut = Bitmap.createBitmap(width, height, first.getConfig());
        if (width != second.getWidth() || height != second.getHeight())
            return bmOut;

        int pixel1, pixel2;
        int a, b1, g1, r1;
        int b2, g2, r2;
        int b_new, g_new, r_new;
        for (int x = 0; x < height; ++x) {
            for (int y = 0; y < width; ++y) {
                pixel1 = first.getPixel(y, x);
                a = Color.alpha(pixel1);
                r1 = Color.red(pixel1);
                g1 = Color.green(pixel1);
                b1 = Color.blue(pixel1);

                pixel2 = second.getPixel(y, x);
                r2 = Color.red(pixel2);
                g2 = Color.green(pixel2);
                b2 = Color.blue(pixel2);

                b_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(b1 * alpha + b2 * beta + gamma));
                g_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(g1 * alpha + g2 * beta + gamma));
                r_new = CmnUtils.getLimitValue((int)(r1 * alpha + r2 * beta + gamma));

                bmOut.setPixel(y, x, Color.argb(a, r_new, g_new, b_new));
            }
        }

        return bmOut;
    }
}

總結

opencv使用時，需要先初始化一下，以上代碼已經很詳細了，目前只是簡單的使用，后面涉及人臉識別之類的，就需要匯入對應的人臉識別庫檔案，目前存在的問題主要有兩個：

  1. 處理的效果差強人意
  2. 處理效率非常差
    但就測驗而言，opencv的效率普遍沒有bitmap的處理速度快，應該是opencv沒有使用硬體加速(GPU)導致的，

最后附上原始碼，有需要的可以自己看下

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