javacv从入门到精通——第十一章深入理解JavaCV之JavaCV高级特性

1. 高级图像处理

JavaCV提供了许多高级图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、图像分割和特征提取等。以下是JavaCV中的一些高级图像处理特性：

1. 图像滤波

JavaCV支持各种图像滤波算法，例如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。这些滤波算法可以有效地降噪，平滑图像并改善图像质量。

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

public class ImageFilteringExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载图像
        opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread("lena.png");
        opencv_core.Mat dst = new opencv_core.Mat();
        
        // 高斯滤波
        opencv_imgproc.GaussianBlur(src, dst, new opencv_core.Size(3, 3), 0);
        
        // 显示结果
        CanvasFrame frame = new CanvasFrame("Image Filtering Example");
        frame.setDefaultCloseOperation(WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.showImage(new Java2DFrameConverter().convert(dst));
    }
}

2. 边缘检测

JavaCV提供了多种边缘检测算法，例如Sobel、Canny、Laplacian等。这些算法可以用于检测图像中的边缘，以便于进一步的图像分析和处理。

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

public class EdgeDetectionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载图像
        opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread("lena.png");
        opencv_core.Mat gray = new opencv_core.Mat();
        opencv_core.Mat edges = new opencv_core.Mat();
        
        // 灰度化
        opencv_imgproc.cvtColor(src, gray, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        
        // Canny边缘检测
        opencv_imgproc.Canny(gray, edges, 50, 150);
        
        // 显示结果
        CanvasFrame frame = new CanvasFrame("Edge Detection Example");
        frame.setDefaultCloseOperation(WindowConstants.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.showImage(new Java2DFrameConverter().convert(edges));
    }
}

3. 形态学操作

JavaCV支持各种形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等。这些操作可以用于处理二值图像或灰度图像，并可以应用于图像分割、形态学重建等领域。

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

public class MorphologyExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载图像
        opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread("text.png");
        opencv_core.Mat gray = new opencv_core.Mat();
        opencv_core.Mat binary = new opencv_core.Mat();
        opencv_core.Mat closed = new opencv_core.Mat();
        
        // 灰度化
        opencv_imgproc.cvtColor(src, gray, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        
        // 二值化
        opencv_imgproc.threshold(gray, binary, 0, 255, opencv_imgproc.THRESH_BINARY_INV | opencv_imgproc.THRESH_OTSU);
        
        // 闭操作
        opencv_core.Mat kernel = opencv_imgproc.getStructuringElement(opencv_imgproc.MORPH_RECT, new opencv_core.Size(5, 5));
        opencv_imgproc.morphologyEx