1.javacv opencv 哪个好
2.java语言,源码基于opencv,源码如何将目标图之外的源码区域剔除,例如下图:将圆(椭圆)之外的源码黑色部分剔除?
3.java opencv
4.图像处理-Java-OpenCV-水印编码/解码
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javacv opencv 哪个好
JavaCV比OpenCV更适合基于Java语言的开发环境。 详细解释如下: JavaCV的源码优势: 1. 集成便利:JavaCV是OpenCV的Java接口,它允许开发者在Java环境中直接使用OpenCV的源码导航源码html代码功能,无需进行复杂的源码跨语言调用。这意味着使用JavaCV可以更容易地在Java项目中使用计算机视觉技术。源码 2. 易于集成其他Java库和框架:由于JavaCV基于Java,源码因此它可以轻松地与其他Java库和框架集成,源码如Spring、源码Hibernate等,源码这对于大型项目中的源码代码管理和维护非常有利。 3. 跨平台性:JavaCV支持多种操作系统,源码具有很好的源码跨平台性。这对于需要在不同操作系统上部署的应用来说是一个重要的优势。 OpenCV的优势: 1. 性能优化:OpenCV是用C++编写的,在某些场景下,特别是在对性能要求极高的实时应用中,C++的效率和性能可能会优于Java。OpenCV经过大量优化,曹氏八线选股公式源码在处理图像和视频时表现出很高的性能。 2. 功能丰富:OpenCV提供了大量的计算机视觉和图像处理功能,包括图像分类、目标检测、特征匹配等。由于其广泛的用途和灵活性,OpenCV可以满足多种应用场景的需求。 但是,需要注意的是,选择JavaCV还是5日均线拐头向上源码OpenCV应根据具体的项目需求和开发环境来决定。如果项目主要基于Java开发,并且需要集成其他Java技术,那么JavaCV可能是更好的选择。而如果项目对性能有较高要求,或者需要利用OpenCV的某些特定功能,那么直接使用OpenCV可能更为合适。java语言,基于opencv,如何将目标图之外的区域剔除,例如下图:将圆(椭圆)之外的e4a mysql数据库源码黑色部分剔除?
使用OpenCV中的inRange()函数,可以根据给定的颜色范围将目标图之外的区域剔除。下面是一个示例:
int val[3] = { 0, 0, 0};
Mat mask;
inRange(image, Scalar(val[0], val[1], val[2]), Scalar(val[0], val[1], val[2]), mask);
java opencv
在java中的opencv是怎样用的呢?下面就让我们一起来了解一下吧:
opencv是属于一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉与机器学习软件库,能够运行在运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。此外,opencv还具有C ++、Python、Java与MATLAB接口,并且可以支持Windows、小猪cms生活通o2o源码Linux、Android与Mac OS,opencv本身主要是倾向于实时视觉应用,并且能在可用时利用MMX和SSE指令。
一般来说,在java中使用opencv需要先安装好,可以在官网中下载opencv,然后在opencv\build\java\及opencv\build\java\x下提取jar包以及动态库,比如以springboot为例,可以在resources下创建lib/opencv文件夹,并且将这两个包放进去,然后就可以在pom.xml添加依赖,当然也可以选择其他方式添加依赖,不过一定要注意版本最好是要修改成opencv的版本才可。
参考范例:
创建一个springboot项目,然后在测试类中编写代码,即读取图像及灰度化,具体代码为:
package testopencv.demo;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import java.net.URL;
import static org.opencv.highgui.HighGui.imshow;
import static org.opencv.highgui.HighGui.waitKey;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread;
import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imwrite;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.COLOR_RGB2GRAY;
import static org.opencv.imgproc.Imgproc.cvtColor;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
class DemoApplicationTests {
/
*** @return
* @Description
* @Param
* @Author zhangsan
* @Date .. 9:
**/
@Test
public void testOpencv() throws Exception {
// 解决awt报错问题
System.setProperty(java.awt.headless, false);
System.out.println(System.getProperty(java.library.path));
// 加载动态库
URL url = ClassLoader.getSystemResource(lib/opencv/opencv_java.dll);
System.load(url.getPath());
// 读取图像
Mat image = imread(C:\\Users\\admin\\Pictures\\hello.jpg);
if (image.empty()) {
throw new Exception(image is empty);
}
imshow(Original Image, image);
// 创建输出单通道图像
Mat grayImage = new Mat(image.rows(), image.cols(), CvType.CV_8SC1);
// 进行图像色彩空间转换
cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);
imshow(Processed Image, grayImage);
imwrite(D://hello.jpg, grayImage);
waitKey();
}
}
图像处理-Java-OpenCV-水印编码/解码
《图像处理-Java-OpenCV-水印编码/解码》探讨如何使用JAVA与OpenCV实现离散余弦变换(DCT)的水印编码与解码功能。在先前文章中,我们已覆盖图像边缘检测、图像锐化、去噪等技术,接下来聚焦于使用OpenCV进行图像水印的隐藏与提取。
在使用JAVA+OpenCV的图像水印编码/解码过程中,关键在于通过离散余弦变换(DCT)将水印信息嵌入到目标图像中,以此达到版权保护的目的。这一技术的核心在于对图像和水印进行变换,之后将水印信息与图像的DCT系数进行结合,最后通过逆变换将包含水印的图像恢复。
实现效果示例中,展示输入图像、输出图像以及经过水印隐藏后的图像。值得注意的是,为了实现水印与图像的融合,特别选取背景色为纯白的图像。当放大输出图像后,由于水印与白背景的融合,可能会出现一些噪点。这是正常现象,说明水印与图像背景的融合程度较高。
为了方便查阅相关代码实现细节,请访问链接获取详细代码与示例。
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