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++) {
                Mat contour = contours.row(i);
                double area = opencv_imgproc.contourArea(contour);

                // 如果轮廓面积较小，则忽略
                if (area < 500) {
                    continue;
                }

                // 在原图上绘制矩形框和文本
                org.bytedeco.opencv.opencv_core.Rect rect = opencv_imgproc.boundingRect(contour);
                rectangle(frame, rect, opencv_core.Scalar.RED, 2, opencv_core.LINE_8, 0);
                String text = String.format("Object (%d, %d)", rect.x(), rect.y());
                putText(frame, text, new opencv_core.Point(rect.x(), rect.y() - 5),
                        opencv_imgproc.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, opencv_core.Scalar.RED, 2, opencv_core.LINE_AA, false);
            }

            // 显示结果并保存到输出视频文件中
            imshow("frame", frame);
            imwrite("output.mp4", frame);
            waitKey(20);
        }

        // 释放资源
        capture.release();
        destroyAllWindows();
    }
}

该代码实现了读取输入视频文件、使用 MOG2 背景差分算法对每一帧图像进行背景差分、查找轮廓并绘制矩形框和文本、显示结果并保存到输出视频文件中的功能。可以根据实际情况调整算法参数，以获得更好的物体跟踪效果。

3. 高级特征提取

高级特征提取是从图像中提取出更高层次的特征（如纹理、形状、颜色等）的过程。在 OpenCV 中，可以使用基于滤波器的特征提取算法（如 Gabor 滤波器）或者基于描述子的特征提取算法（如 SIFT、SURF、ORB 等算法）实现高级特征提取。使用 OpenCV 进行高级特征提取可以用于图像检索、图像匹配等领域。

以下是使用 Java 和 OpenCV 进行高级特征提取的示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.features2d.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

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

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

        // 创建 SIFT 特征检测器
        SIFT sift = SIFT.create();

        // 检测特征点
        MatOfKeyPoint keypoints = new MatOfKeyPoint();
        sift.detect(img, keypoints);

        // 计算描述子
        Mat descriptors = new Mat();
        sift.compute(img, keypoints, descriptors);

        // 输出特征点数量和描述子维度
        System.out.println("Keypoints: " + keypoints.size());
        System.out.println("Descriptor size: " + descriptors.cols());

        // 显示图像并标出特征点
        Mat outputImg = new Mat();
        Features2d.drawKeypoints(img, keypoints, outputImg);
        Imgcodecs.imwrite("output.jpg", outputImg);
    }
}

以上代码使用 SIFT 特征检测器和描述子计算器从图像中提取特征点和描述子，并在图像中标出特征点。可以根据需要选择不同的特征检测器和描述子计算器。

4. 图像识别

图像识别是将图像中的物体或场景识别出来的过程。在 OpenCV 中，可以使用基于模板匹配的图像识别算法（如 matchTemplate 函数）或者基于机器学习的图像识别算法（如 SVM、CNN 等算法）实现图像识别。使用 OpenCV 进行图像识别可以用于自动驾驶、人脸识别、图像分类等领域。

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ImageRecognition {
    public static void main(String[] args) {
        // Load the template and the target image
        Mat template = Imgcodecs.imread("template.png");
        Mat target = Imgcodecs.imread("target.png");

        // Create the result matrix to store the match result
        int resultCols = target.cols() - template.cols() + 1;
        int resultRows = target.rows() - template.rows() + 1;
        Mat result = new Mat(resultRows, resultCols, CvType.CV_32FC1);

        // Perform template matching
        Imgproc.matchTemplate(target, template, result, Imgproc.TM_CCOEFF);

        // Find the best match location
        Core.MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);

        // Draw a rectangle around the matched area
        Point matchLoc = mmr.maxLoc;
        Point rectPoint1 = matchLoc;
        Point rectPoint2 = new Point(matchLoc.x + template.cols(), matchLoc.y + template.rows());
        Imgproc.rectangle(target, rectPoint1, rectPoint2, new Scalar(0, 255, 0), 2);

        // Save the output image
        Imgcodecs.imwrite("output.png", target);
    }
}

此代码演示了如何使用模板匹配算法在一幅图像中查找模板的位置。在此示例中，我们首先使用 Imgcodecs.imread 函数加载模板图像和目标图像，然后创建一个 result 矩阵用于存储匹配结果。然后，我们使用 Imgproc.matchTemplate 函数对目标图像和模板图像进行匹配，得到匹配结果并存储在 result 矩阵中。最后，我们使用 Core.minMaxLoc 函数找到匹配结果中的最大值位置，绘制一个矩形框标记匹配区域，并将输出图像保存到文件中。

这个示例代码可以用于类似于自动驾驶、人脸识别、图像分类等领域的图像识别应用程序。

5. 目标检测

目标检测是在图像或视频中检测出特定目标的过程。在 OpenCV 中，可以使用基于 Haar 特征的目标检测算法（如 Viola-Jones 算法）或者基于深度学习的目标检测算法（如 YOLO、Faster R-CNN 等算法）实现目标检测。使用 OpenCV 进行目标检测可以用于人脸检测、车辆检测、行人检测等领域。

以下代码演示了如何使用基于 Haar 特征的目标检测算法来检测图像中的人脸。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

public class FaceDetection {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        
        // 加载 Haar 级联分类器模型
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
        
        // 读取待检测的图像
        Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");
        
        // 转换为灰度图像
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        
        // 运行检测器检测人脸
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(gray, faceDetections);
        
        // 在图像上绘制检测结果
        for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
            Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
        
        // 显示检测结果
        Imgcodecs.imwrite("result.jpg", image);
    }
}

在上面的代码中，我们首先加载了 Haar 级联分类器模型（文件名为 "haarcascade_frontalface_alt.xml"），然后读取了待检测的图像。接着，我们将图像转换为灰度图像，并使用 detectMultiScale 函数运行人脸检测器。最后，我们在图像上绘制了检测结果，并将结果保存为一个新的图像文件。

2. 学习如何进行图像识别和物体追踪等操作

1. 图像识别

JavaCV支持使用OpenCV的matchTemplate函数进行图像识别，matchTemplate函数可以在一张图像中寻找与另一张图像最相似的部分，并返回相似度的矩阵。我们可以根据这个矩阵找到最相似的位置，从而实现图像识别。

以下是使用JavaCV进行图像识别的示例代码：

import org.bytedeco.javacpp.Loader;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc;

public class ImageRecognitionExample {

    public static void main(String[] args) {
        Loader.load(opencv_core.class);
        
        // 读取原始图像和待匹配图像
        opencv_core.Mat source = opencv_imgcodecs.imread("source.jpg");
        opencv_core.Mat template = opencv_imgcodecs.imread("template.jpg");

        // 创建结果矩阵
        int result_cols = source.cols() - template.cols() + 1;
        int result_rows = source.rows() - template.rows() + 1;
        opencv_core.Mat result = new opencv_core.Mat(result_rows, result_cols, opencv_core.CV_32FC1);

        // 匹配模板
        opencv_imgproc.matchTemplate(source, template, result, opencv_imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);

        // 寻找最匹配的位置
        opencv_core.Point maxLoc = new opencv_core.Point();
        opencv_core.MinMaxLocResult mmr = opencv_core.minMaxLoc(result);
        maxLoc.x(mmr.maxLoc().x() + template.cols() / 2);
        maxLoc.y(mmr.maxLoc().y() + template.rows() / 2);

        // 在原图上标记匹配位置
        opencv_core.rectangle(source, mmr.maxLoc(), new opencv_core.Point(mmr.maxLoc().x() + template.cols(), mmr.maxLoc().y() + template.rows()), opencv_core.Scalar.RED, 2, 0, 0);

        // 显示结果
        opencv_imgcodecs.imshow("Source", source);
        opencv_imgcodecs.waitKey();
    }
}

这个示例程序演示了如何使用JavaCV的matchTemplate函数进行图像识别。首先使用OpenCV的imread函数读取原始图像和待匹配图像，然后创建一个结果矩阵用于存储匹配结果。接下来调用matchTemplate函数进行匹配，并使用minMaxLoc函数寻找最匹配的位置。最后，在原图上标记匹配位置，并显示结果。

2. 物体追踪

JavaCV支持使用OpenCV的背景减除算法（BackgroundSubtractor）进行物体追踪。这些算法可以将一个视频帧中的前景对象从背景中分离出来，从而实现物体追踪。

以下是使用JavaCV中的BackgroundSubtractor进行物体追踪的完整代码示例：

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_video.BackgroundSubtractor;
import org.bytedeco.opencv.opencv_video.BackgroundSubtractorMOG2;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_video;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.imread;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

public class ObjectTrackingExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Read the video file
        String videoFilename = "test.mp4";
        VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(videoFilename);
        if (!videoCapture.isOpened()) {
            System.err.println("Failed to open video file " + videoFilename);
            return;
        }

        // Create a BackgroundSubtractorMOG2 object for background subtraction
        BackgroundSubtractor backgroundSubtractor = opencv_video.createBackgroundSubtractorMOG2();

        // Process video frames
        Mat frame = new Mat();
        Mat foregroundMask = new Mat();
        while (videoCapture.read(frame)) {
            // Apply background subtraction
            backgroundSubtractor.apply(frame, foregroundMask);

            // Apply thresholding to remove noise
            threshold(foregroundMask, foregroundMask, 128, 255, THRESH_BINARY);

            // Find contours in the foreground mask
            MatVector contours = new MatVector();
            Mat hierarchy = new Mat();
            findContours(foregroundMask, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

            // Find largest contour (i.e., the object being tracked)
            double maxArea = 0;
            int maxIndex = -1;
            for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
                double area = contourArea(contours.get(i));
                if (area > maxArea) {
                    maxArea = area;
                    maxIndex = i;
                }
            }

            // Draw bounding box around the largest contour
            if (maxIndex >= 0) {
                Rect boundingBox = boundingRect(contours.get(maxIndex));
                rectangle(frame, boundingBox, new Scalar(0, 255, 0), 2, LINE_8, 0);
            }

            // Display the processed frame
            imshow("Object Tracking Example", frame);
            if (waitKey(25) == 'q') {
                break;
            }
        }
        videoCapture.release();
    }
}

该代码读取视频文件，使用BackgroundSubtracterMOG2应用背景减法，并使用轮廓检测来查找被跟踪的对象。最后，它在对象周围绘制一个边界框，并在窗口中显示处理后的视频帧。

3. 学习如何进行人脸识别和图像增强等操作

1. 人脸识别

JavaCV 支持使用 OpenCV 自带的 Haar 分类器进行人脸检测，具体步骤如下：

• 加载 Haar 分类器模型：JavaCV 中提供了 CascadeClassifier 类，用于加载 Haar 分类器模型。

• 调用 detectMultiScale 函数进行人脸检测：该函数可以检测输入图像中所有的人脸，并返回每个人脸对应的矩形框。

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_objdetect.CascadeClassifier;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.javacpp.Loader;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_face.*;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

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.*;

public class FaceRecognitionExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Loader.load(opencv_face.class);

        // Load the Haar classifier
        CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

        // Load the test image
        Mat image = imread("test.jpg");

        // Convert the image to grayscale
        Mat grayImage = new Mat();
        cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

        // Equalize the histogram to improve the contrast
        equalizeHist(grayImage, grayImage);

        // Detect faces using the Haar classifier
        RectVector faces = new RectVector();
        classifier.detectMultiScale(grayImage, faces);

        // Draw rectangles around the detected faces
        for (int i = 0; i < faces.size(); i++) {
            Rect face = faces.get(i);
            rectangle(image, face, new Scalar(0, 255, 0, 0));
        }

        // Save the output image
        imwrite("output.jpg", image);
    }

}

2. 图像增强

JavaCV 支持使用 OpenCV 提供的各种图像处理函数进行图像增强，常用的包括：

• 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，提高图像处理速度。

• 直方图均衡化：增强图像对比度，使图像更加清晰。

• 滤波：使用不同的滤波器进行图像降噪、平滑等操作。

• 形态学操作：如膨胀、腐蚀等，可以改变图像形状、增强图像边缘等。

以下是一个基于JavaCV的图像增强示例代码，其中包括灰度化、直方图均衡化、滤波和形态学操作：

import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_8UC1;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.CV_8UC3;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*;

public class ImageEnhancementExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Load image
        Mat src = opencv_imgcodecs.imread("input.jpg", CV_8UC3);

        // Convert to grayscale
        Mat gray = new Mat();
        cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // Apply histogram equalization
        Mat equalized = new Mat();
        equalizeHist(gray, equalized);

        // Apply Gaussian blur to remove noise
        Mat blurred = new Mat();
        GaussianBlur(equalized, blurred, new Size(3, 3), 0);

        // Apply morphological opening to remove small objects
        Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, new Size(3, 3));
        Mat opened = new Mat();
        morphologyEx(blurred, opened, MORPH_OPEN, kernel);

        // Save output image
        opencv_imgcodecs.imwrite("output.jpg", opened);
    }
}

在这个示例中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像，然后应用直方图均衡化来增强图像对比度。接下来，我们应用高斯滤波器来消除噪声，并使用形态学操作来移除小物体。最后，我们保存处理后的图像作为输出。