OpenCV4Android中怎么獲取卡號輪廓顯示

本篇文章為大家展示了OpenCV4Android中怎么獲取卡號輪廓顯示，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

我們在OpenCVCaremaActivity中的ImgView里面加入拍照事件

首先加一個boolean的變量,這樣在按鈕的時候實時動態顯示先不進行處理了

按鈕事件流程

1. 將獲取的Mat圖像進行處理,處理方法我們都寫在了OpenCvUtil里面了,一會兒說GetAreaMat的方法

2. 然后將處理好的Mat轉成bitmap的圖像.

3. 再把bitmap的圖像轉為byte的數組,傳遞到我們的主頁界面

4. 關閉本頁面.

5. 最后主頁面的onActivityResulty的方法把byte的數組轉回成bmp顯示在頁面上

Mat圖像處理方法

我們攝像頭獲取卡號時,拍下的照片進行處理,把多余部分盡量去掉,獲取一個完整的卡片信息,以便于我們后序的圖像識別.

獲取卡片圖像的操作原理

1. 原圖像的梯度求取

2. 然后把梯度圖像進行二值化處理

3. 然后在輪廓的發現與過濾

4. 返回圖像

   
   

OpenCvUtils里的GetAreaMat方法,就是按照我們上面的原理流程寫出的處理方法,直接貼出來,里面的Matgradient方法是圖像梯度化的方法,仔細看了下就是整個流程:

public class OpenCvUtils {

    //獲取需要的區域
    public static Mat GetAreaMat(Mat src) {
        Mat dst = new Mat();
        Mat area = new Mat();

        src.copyTo(dst);

        //首先將資源梯度化
        Matgradient(dst);
        //先改為灰度圖像
        Imgproc.cvtColor(dst, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        //二值化圖像處理
        Imgproc.threshold(dst, dst, 40, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
        //對圖像進行開操作(先腐蝕后膨脹)
        Mat strElement = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
        Imgproc.morphologyEx(dst, dst, Imgproc.MORPH_OPEN, strElement);

        //尋找輪廓
        List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
        Mat hireachy = new Mat();
        /**
         * Imgproc.RETR_EXTERNAL代表尋找輪廓外層最大的輪廓
         */
        Imgproc.findContours(dst, contours, hireachy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(0, 0));
        /**
         * 獲取寬和高
         * 用于除2是為了占總圖像一半,用于分析想找到的區域
         */
        int hw = dst.cols()/2;
        Rect roi = new Rect();
        for(int i=0;i<contours.size();i++) {
            Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
            if (rect.width > hw ) {
                roi.x = rect.x;
                roi.y = rect.y;
                roi.width = rect.width;
                roi.height = rect.height;
                break;
            }
        }

        //為0說明未找到區域
        if (roi.width == 0 || roi.height == 0) {
            src.copyTo(area);
        } else {
            src.submat(roi).copyTo(area);
        }
        dst.release();
        return area;
    }

    //將Mat對象梯度化
    private static void Matgradient(Mat src) {
        //先計算梯度
        Mat grad_x = new Mat();
        Mat grad_y = new Mat();
        Mat abs_grad_x = new Mat();
        Mat abs_grad_y = new Mat();
        //先把X方向梯度化
        Imgproc.Scharr(src, grad_x, CvType.CV_32F, 1, 0);
        //再把Y方向梯度化
        Imgproc.Scharr(src, grad_y, CvType.CV_32F, 0, 1);
        //絕對值
        /**
         * 因為獲取的grad_x和grad_y有可能是負值,我們要求的是0-255之間的數值
         * 所以需要把原來的梯度化的生成絕對值
         */
        Core.convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
        Core.convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
        grad_x.release();  //處理完記得及時釋放節省資源
        grad_y.release();  //處理完記得及時釋放節省資源
        //梯度圖像
        /**
         * 根據最后獲取的兩個絕對值,把圖像重新合并,兩個0.5的參數就是圖像的比重
         */
        Core.addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, src);
        abs_grad_x.release();  //處理完記得及時釋放節省資源
        abs_grad_y.release();  //處理完記得及時釋放節省資源
    }
}

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