OpenCV高斯差分技术实现图像边缘检测

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简介: OpenCV高斯差分技术实现图像边缘检测

效果图

===

源码

==

KqwOpenCVFeaturesDemo

边缘是图像中像素亮度变化明显的点。

高斯差分算法步骤

========

  1. 将图像转为灰度图像
// 原图置灰
Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  1. 用两个不同的模糊半径对灰度图像执行高斯模糊(取得两幅高斯模糊图像)
// 以两个不同的模糊半径对图像做模糊处理
Imgproc.GaussianBlur(grayMat, blur1, new Size(15, 15), 5);
Imgproc.GaussianBlur(grayMat, blur2, new Size(21, 21), 5);
  1. 将两幅高斯模糊图像做减法,得到一幅包含边缘点的结果图像
// 将两幅模糊后的图像相减
Mat diff = new Mat();
Core.absdiff(blur1, blur2, diff);

该方法只对图像做了高斯模糊,这是计算图像边缘最快的方法之一,但是,该方法的结果也不是很理想,这种方式对某些图像效果很好,但是在某些情况下可能会完全失效。

封装

==

这里用到了RxJava。主要是因为图片处理是耗时操作,会阻塞线程,为了防止界面卡顿,这里使用RxJava进行了线程切换。

/**
 * 高斯差分算法边缘检测
 *
 * @param bitmap 要检测的图片
 */
public void differenceOfGaussian(Bitmap bitmap) {
    if (null != mSubscriber)
        Observable
                .just(bitmap)
                .map(new Func1<Bitmap, Bitmap>() {
                    @Override
                    public Bitmap call(Bitmap bitmap) {
                        Mat grayMat = new Mat();
                        Mat blur1 = new Mat();
                        Mat blur2 = new Mat();
                        // Bitmap转为Mat
                        Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
                        Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
                        // 原图置灰
                        Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
                        // 以两个不同的模糊半径对图像做模糊处理
                        Imgproc.GaussianBlur(grayMat, blur1, new Size(15, 15), 5);
                        Imgproc.GaussianBlur(grayMat, blur2, new Size(21, 21), 5);
                        // 将两幅模糊后的图像相减
                        Mat diff = new Mat();
**自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。**
**深知大多数Android工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!**
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