基于OpenCV对图片清晰度、色偏和亮度的检测（java版）

由来：近期项目需要检测图片的亮度和色偏，但网上大多为用C实现的，没有java版本的，此篇为java版本对opencv的调用，谨以此献给优快云的广大用户。

一. 导入OpenCV所需依赖

依赖下载：OpenCV运行环境下载(包含jar包和dll依赖库)

1. 在IDEA的项目模块下新建一个libs目录，将opencv-343.jar放进去，将opencv_java343.dll放到项目下。
   如图：
   
   注意：opencv_java343.dll文件很多时候会加载不了，放在系统的path路径下也是可以的，jdk目录以及windows32目录下都是可行的，如果有强迫症的话就放在项目下吧。

2. pom 文件依赖引入

<dependency>
     	<groupId>org.opencv</groupId>
        <artifactId>opencv</artifactId>
        <version>0.0.1</version>
        <scope>system</scope>
        <systemPath>${
   
   project.basedir}/libs/opencv-343.jar</systemPath>
</dependency>

二. 项目代码

1. 色偏检测

原理说明： 网上常用的一种方法是将RGB图像转变到CIE Lab空间，其中L表示图像亮度，a表示图像红/绿分量，b表示图像黄/蓝分量。通常存在色偏的图像，在a和b分量上的均值会偏离原点很远，方差也会偏小；通过计算图像在a和b分量上的均值和方差，就可评估图像是否存在色偏。计算CIE Lab*空间是一个比较繁琐的过程，好在OpenCV提供了现成的函数，因此整个过程也不复杂。

/**
     * opencv 检测图片色偏
     * jpegFile:待检测的图片
     * calcCast 计算并返回一幅图像的色偏度以及，色偏方向
     * cast 计算出的偏差值，小于1表示比较正常，大于1表示存在色偏
     * da 红/绿色偏估计值，da大于0，表示偏红；da小于0表示偏绿
     * db 黄/蓝色偏估计值，db大于0，表示偏黄；db小于0表示偏蓝
     */
    import org.opencv.core.Core;
	import org.opencv.core.Mat;
	import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
	import org.opencv.imgproc.Imgproc;
	
    public static Boolean colorException(File jpegFile) {
   
   
        Mat srcImage = Imgcodecs.imread(jpegFile.getAbsolutePath());
        Mat dstImage = new Mat();
        //  将RGB图像转变到CIE L*a*b*
        Imgproc.cvtColor(srcImage, dstImage, Imgproc.COLOR_BGR2Lab);
        float a=0,b=0;
        int HistA[] = new int[256],HistB[] = new int[256];
        for(int i=0;i<256;i++)
        {
   
   
            HistA[i]=0;
            HistB[i]=0;
        }
        int size= (int)dstImage.total() * dstImage.channels();
        for(int i=0;i < dstImage.rows(); i++)
        {
   
   
            for(int j=0;j< dstImage.cols(); j++)
            {
   
   
                //在计算过程中，要考虑将CIEL*a*b*空间还原后同
                a+=(float)(dstImage.get(i,j)[1]-128);
                b+=(float)(dstImage.get(i,j)[2]-128