javacv从入门到精通进阶——第六章、高级图像处理

1. 学习如何使用OpenCV进行高级图像处理

1. 图像分割

图像分割是将一幅图像分成若干个部分或对象的过程。在 OpenCV 中，可以使用基于聚类的分割算法（如 K-means 算法）或者基于边缘的分割算法（如 Canny 边缘检测算法）实现图像分割。使用 OpenCV 进行图像分割可以用于图像识别、计算机视觉等领域。

以下是使用 OpenCV 实现基于 K-means 算法的图像分割的示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.ml.Ml;
import org.opencv.ml.SVM;
import org.opencv.ml.TrainData;

public class ImageSegmentation {

    public static void main(String[] args) {
        // 加载 OpenCV 库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");

        // 调整图像大小
        Mat resizedImage = new Mat();
        Imgproc.resize(image, resizedImage, new Size(300, 300));

        // 转换为二维数组
        Mat reshapedImage = resizedImage.reshape(1, resizedImage.cols() * resizedImage.rows());
        Mat reshapedImage32f = new Mat();
        reshapedImage.convertTo(reshapedImage32f, CvType.CV_32F);

        // K-means 算法分割图像
        Mat labels = new Mat();
        Mat centers = new Mat();
        TermCriteria criteria = new TermCriteria(TermCriteria.EPS + TermCriteria.MAX_ITER, 10, 1.0);
        Core.kmeans(reshapedImage32f, 2, labels, criteria, 3, Core.KMEANS_PP_CENTERS, centers);

        // 显示结果
        Mat segmented = centers.row((int) labels.get(0, 0)[0]).clone();
        for (int i = 1; i < labels.rows(); i++) {
            Mat row = centers.row((int) labels.get(i, 0)[0]).clone();
            segmented.push_back(row);
        }
        Mat outputImage = segmented.reshape(3, resizedImage.rows());
        Imgcodecs.imwrite("output.jpg", outputImage);
    }
}

上述代码中，我们使用 OpenCV 加载并处理图像。我们首先读取了一个名为 "input.jpg" 的图像，然后将其调整为大小为 300x300 的图像。接着，我们将图像转换为二维数组，并使用 K-means 算法将其分为两个部分。最后，我们将分割后的图像保存为名为 "output.jpg" 的文件。

2. 物体跟踪

物体跟踪是在一系列图像中追踪一个特定物体的过程。在 OpenCV 中，可以使用基于背景差分的物体跟踪算法（如 MOG2 背景差分算法）或者基于轮廓的物体跟踪算法（如 CamShift 算法）实现物体跟踪。使用 OpenCV 进行物体跟踪可以用于监控、安防等领域。

以下是使用 OpenCV 进行基于背景差分的物体跟踪的代码示例：

import org.bytedeco.opencv.global.opencv_core;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_video.BackgroundSubtractorMOG2;
import org.bytedeco.opencv.opencv_video.Video;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imread;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imwrite;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.rectangle;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.putText;

public class ObjectTrackingDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 读取视频文件
        String inputFile = "input.mp4";
        VideoCapture capture = new VideoCapture(inputFile);

        // 创建背景差分器并设置参数
        BackgroundSubtractorMOG2 subtractor = Video.createBackgroundSubtractorMOG2();
        subtractor.setHistory(500);
        subtractor.setVarThreshold(100);

        // 循环处理每一帧图像
        Mat frame = new Mat();
        while (capture.read(frame)) {
            // 背景差分
            Mat fgMask = new Mat();
            subtractor.apply(frame, fgMask, 0.01);

            // 查找轮廓
            Mat contours = new Mat();
            opencv_core.MatVector hierarchy = new opencv_core.MatVector();
            opencv_imgproc.findContours(fgMask, contours, hierarchy, opencv_imgproc.RETR_EXTERNAL, opencv_imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

            // 对每个轮廓进行处理
            for (int i = 0; i < contours.size().height(); i++) {