纯粹阅读,移步OpenCV实现图像亮区扩张
效果图
源码
亮区扩张,也叫膨胀,要实现这样的效果,我们可以选取一个合适大小的核,用被核覆盖的最大值代替锚点像素。膨胀可以用来融合可能被分割的目标。
我们首先定义一个合适大小的核
Mat kernelDilate = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
然后调用Imgproc.dilate()
方法把图像的亮区放大
// 扩大亮区
Imgproc.dilate(src, src, kernelDilate);
封装
这里我用到了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。
/** * 扩大图片亮区 * * @param bitmap 要处理的图片 */
public void dilate(Bitmap bitmap) {
// 使用RxJava处理图片
if (null != mSubscriber)
Observable
.just(bitmap)
.map(new Func1() {
@Override
public Bitmap call(Bitmap bitmap) {
// Bitmap转为Mat
Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
Utils.bitmapToMat(bitmap, src);
// 定义一个合适大小的核
Mat kernelDilate = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
// 扩大亮区
Imgproc.dilate(src, src, kernelDilate);
// Mat转Bitmap
Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Utils.matToBitmap(src, processedImage);
return processedImage;
}
})
.subscribeOn(Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(mSubscriber);
}
调用
// 图片处理的工具类
mBlurUtil = new BlurUtil(new Subscriber() {
@Override
public void onCompleted() {
// 图片处理完成
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onError(Throwable e) {
// 图片处理异常
dismissProgressDialog();
}
@Override
public void onNext(Bitmap bitmap) {
// 获取到处理后的图片
mIvImageProcessed.setImageBitmap(bitmap);
}
});
// 扩大图片亮区
mBlurUtil.dilate(mSelectImage);