作为我正在为Android开发的应用程序的一部分,我想向用户展示他们拍摄的图像的边缘检测版本(类似于下面的示例) .
为了达到这个目的,我发现使用了不属于Android的AWT(like this example)中的对象和方法 .
那么我的问题是,Android是否提供了上述示例中使用的AWT功能的替代方案?如果我们仅使用Android内置的库重写该示例,我们将如何进行呢?
作为我正在为Android开发的应用程序的一部分,我想向用户展示他们拍摄的图像的边缘检测版本(类似于下面的示例) .
为了达到这个目的,我发现使用了不属于Android的AWT(like this example)中的对象和方法 .
那么我的问题是,Android是否提供了上述示例中使用的AWT功能的替代方案?如果我们仅使用Android内置的库重写该示例,我们将如何进行呢?
4 回答
由于Android中没有BufferedImage,您可以自己完成所有基本操作:
正如您所看到的,这几乎涵盖了移植AWT示例所需的一切 . (只需更改'convolvePixel'功能)
问题和答案是3年...... @ reflog的解决方案适用于像边缘检测这样的简单任务,但速度很慢 .
我在iOS上使用GPUImage进行边缘检测任务 . Android上有一个同等的库:https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage/tree/master
它's hardware accelerated so it'应该非常快 . 这是sobel边缘检测滤波器:https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage/blob/master/library/src/jp/co/cyberagent/android/gpuimage/GPUImageSobelEdgeDetection.java
根据文档,你可以简单地这样做:
另一种选择是使用RenderScript,您可以并行访问每个像素并随意执行任何操作 . 我没有看到任何使用它构建的图像处理库 .
在这里检查java实现:
http://code.google.com/p/kanzi/source/browse/java/src/kanzi/filter/SobelFilter.java
不依赖于Swing / AWT或任何其他库 . 它直接在图像像素上运行,速度很快 .
结果可以在这里看到(向下滚动):
http://code.google.com/p/kanzi/wiki/Overview
另一种选择是使用OpenCV,它具有很好的Android实现 .
Imgproc.Sobel()
方法采用'Mat'类型的图像,可以从资源或位图轻松加载 . 输入Mat应该是灰度图像,也可以使用opencv创建 .Mat src = Highgui.imread(getClass().getResource( "/SomeGrayScaleImage.jpg").getPath());
然后在上面运行sobel边缘检测器,将结果保存在新Mat中 . 如果你想保持相同的图像深度,那么这样就可以了...
Mat dst; int ddepth = -1; // destination depth. -1 maintains existing depth from source int dx = 1; int dy = 1; Imgproc.Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy);
一些参考文档在这里:http://docs.opencv.org/java/org/opencv/imgproc/Imgproc.html#Sobel(org.opencv.core.Mat,%20org.opencv.core.Mat,%20int,%20int,%20int)
对于Android Studio中的gradle构建,您可以从不同的地方引入为Java构建的opencv库,但我也承载了最近的构建 . 在你的build.gradle文件中,你可以像这样添加一个依赖...否则,它有点棘手 .
dependencies { compile 'com.iparse.android:opencv:2.4.8' }
如果你正在使用Eclipse,你可以查看Opencv网站,了解在Android上使用Opencv的详细信息:http://opencv.org/platforms/android.html