大概介紹
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一個(gè)基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),可以運(yùn)行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上豫领。它輕量級(jí)而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成虫溜，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法靶壮。
OpenCV用C++和C語言編寫庄萎，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口豁遭。該庫(kù)也有大量的Python廊佩、Java and MATLAB的接口囚聚。如今也提供對(duì)于C#、Ch罐寨、Ruby,GO的支持靡挥。所以該庫(kù)支持多種語言開發(fā):如C,C++,Object_C,Swift, Windows, Android,Mac OS,Python,Java和 MATLAB等.所以通常用它來做算法的移植序矩，并且OpenCV的代碼經(jīng)過適當(dāng)改寫可以正常的運(yùn)行在DSP系統(tǒng)和ARM嵌入式系統(tǒng)中
Demo測(cè)試
- 本文主要基于iOS來闡述,測(cè)試使用這個(gè)框架去給一張圖片添加馬賽克,簡(jiǎn)單了解一下大概使用
1.首先得去官網(wǎng)下載它,然后倒入到項(xiàng)目中
2.先了解一下OpenCV的基本概念:
相信大家都知道:在C++和OC混編中報(bào)錯(cuò),需要將 .m 文件 修改為 .mm 文件;
還有就是C++支持命名空間,所以需要導(dǎo)入C++的命名空間
using namespace cv;
Mat 矩陣 是OPenCV的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
馬賽克原理 大概其意思就是處理像素點(diǎn),可以理解為把原先的一個(gè)一個(gè)像素點(diǎn)按照3 x 3 或者4 x 4劃分成一個(gè)小方塊,這個(gè)小方塊的像素展示這個(gè)小方塊最左上角的那個(gè)像素點(diǎn)的顏色來展示,這樣平鋪開來,比如原先展示10 x 10個(gè)像素點(diǎn)按照5x 5為一個(gè)方塊展示,就只展示了4個(gè)像素點(diǎn)
(10 x 10) ÷ (5 x 5) = 4,
這樣看起來肯定模糊,就是馬賽克效果
說那么費(fèi)勁,看代碼怎么實(shí)現(xiàn)吧
//自定義UIImageUtils,在UIImageUtils中導(dǎo)入OpenCV的頭文件
//倒入OpenCV框架
//核心頭文件
#import <opencv2/opencv.hpp>
//對(duì)iOS支持
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
//導(dǎo)入矩陣幫助類
#import <opencv2/highgui.hpp>
#import <opencv2/core/types.hpp>
/*
* 自定義 UIImageUtils.m, 因?yàn)楹蚈C混編,所以修改成 UIImageUtils.mm
參數(shù)image 是外界傳遞進(jìn)來的源圖片,就是需要對(duì)它進(jìn)行馬賽克處理
參數(shù)level 是處理的級(jí)別,這個(gè)值越小,馬賽克就越密,顆粒感越弱.,就是上面馬賽克原理說明所說的 5*5 中的 5, level = 5, 或者說上圖畫 level = 3
*/
+(UIImage*)opencvImage:(UIImage*)image level:(int)level{
//實(shí)現(xiàn)功能
//第一步：將iOS圖片->OpenCV圖片(Mat矩陣)
Mat mat_image_src; //源圖片
UIImageToMat(image, mat_image_src);
//第二步：確定寬高
int width = mat_image_src.cols;
int height = mat_image_src.rows;
//圖片類型->進(jìn)行轉(zhuǎn)換
//在OpenCV里面,有個(gè)隱藏的坑,那就是 OpenCV只能支持 處理 RGB,而圖片是 ARGB的,則如果不進(jìn)行圖片類型轉(zhuǎn)換是沒有效果的
//圖片ARGB的, 將ARGB->RGB
// cvtColor的三個(gè)參數(shù): 第一個(gè)是源圖片,第二個(gè)參數(shù)是目標(biāo)圖片,第三參數(shù)是 轉(zhuǎn)換格式 2諧音to,意思是將RGBA轉(zhuǎn)換成RGB的,第四個(gè)參數(shù)是通道個(gè)數(shù),RBG 就是3個(gè)通道
Mat mat_image_dst;
cvtColor(mat_image_src, mat_image_dst, CV_RGBA2RGB, 3);
//研究OpenCV時(shí)候鸯绿，如何發(fā)現(xiàn)巨坑？
//觀察規(guī)律
//看到了OpenCV官方網(wǎng)站->每次進(jìn)行圖像處理時(shí)候簸淀，規(guī)律->每一次都會(huì)調(diào)用cvtColor保持一致(RGB)
//所以：每一次你在進(jìn)行轉(zhuǎn)換的時(shí)候瓶蝴，一定要記得轉(zhuǎn)換類型
//為了不影響原始圖片,將處理成RBG 3通道的Mat 進(jìn)行復(fù)制一份
Mat mat_image_clone = mat_image_dst.clone();
//第三步：馬賽克處理
//分析馬賽克算法原理
//level = 3 -> 3 * 3矩形
//動(dòng)態(tài)的處理
int x = width - level;
int y = height - level;
//雙重for循環(huán),一個(gè)小方塊一個(gè)小方塊處理
for (int i = 0; i < y; i += level) {
for (int j = 0; j < x; j += level) {
//創(chuàng)建一個(gè)矩形區(qū)域 (就是那個(gè)馬賽克小方塊)
Rect2i mosaicRect = Rect2i(j, i, level, level);
//給填Rect2i區(qū)域->填充數(shù)據(jù)->原始數(shù)據(jù)
Mat roi = mat_image_dst(mosaicRect);
//讓整個(gè)矩形區(qū)域顏色值保持一致
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)->像素點(diǎn)（顏色值組成->多個(gè)）->ARGB->數(shù)組
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[0]->R值
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[1]->G值
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[2]->B值
Scalar scalar = Scalar(
mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[0],
mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[1],
mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[2]);
//將處理好矩形區(qū)域->數(shù)據(jù)->拷貝到圖片上面去->修改后的數(shù)據(jù)
//CV_8UC3解釋:
//CV_:表示框架命名空間
//8表示：32位色->ARGB-> 8位 = 1字節(jié) ->所以: 4個(gè)字節(jié)
//U分析
//兩種類型：有符號(hào)類型(Sign->有正負(fù)->簡(jiǎn)寫"S")、無符號(hào)類型(Unsign->正數(shù)->"U")
//無符號(hào)類型：0-255(通常情況)
//有符號(hào)類型：-128-127
//C分析：char類型
//3表示：3個(gè)通道->RGB
Mat roiCopy = Mat(mosaicRect.size(), CV_8UC3, scalar);
roiCopy.copyTo(roi);
}
}
//第四步：將OpenCV圖片->iOS圖片
return MatToUIImage(mat_image_dst);
}
