Java如何高效使用OpenCV图像处理库

更新时间：2024年03月04日 10:37:35 作者：qq_41983414

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了一系列丰富的图像处理和计算机视觉算法,包括图像读取、显示、滤波、特征检测、目标跟踪等功能,这篇文章主要给大家介绍了关于Java如何高效使用OpenCV图像处理库的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

Java中使用OpenCV图像处理库，是通过JNI + 动态链接库的方式进行库函数调用的。因此会产生多次native函数调用，而JNI调用会产生额外的性能开销，这将导致图像处理的速度急剧减慢。下面我将演示几个常见的示例：

一、遍历获取图像所有像素的RGB值

错误示例:

 public static void processMat(Mat mat){
    byte[] rgb = new byte[3];
    for(int i = 0;i < mat.rows();i++){
        for(int j = 0;j < mat.cols();j++){
            mat.get(i,j,rgb);
            int r = (rgb[2] & 0xff);
            int g = (rgb[1] & 0xff);
            int b = (rgb[0] & 0xff);
            //处理像素RGB值
                    
        }
    }
}

上面的代码看似十分符合人类的逻辑思维，意图简洁明了，但实际运行的效率时十分低的。测试代码对电脑全屏截图(分辨率1500*1000)后，调用processMat()函数的运行时间如下：

遍历一张全屏截图居然要2秒钟！ 这还玩个P OpenCV啊。

实际上，看似简单的循环遍历代码背后，隐藏着无数次native函数调用，而这些调用存在额外性能开销，例如：查找dll函数入口地址表，Java到C数据类型的内存存储格式转换，参数传递，返回等等。

代码优化

上面的代码中，光是调用Mat.rows()和Mat.cols()就有150万次。经过测试，光执行这样的空循环(1500 * 1000)，就要耗时35ms

for(int i = 0;i < mat.rows();i++){
    for(int j = 0;j < mat.cols();j++){
    }
}

显然，rows()和cols()函数属于重复执行相同的功能了。那么就把它们挪到循环外面只执行一次。

int rows = mat.rows();
int cols = mat.cols();
for(int i = 0;i < rows;i++){
    for(int j = 0;j < cols;j++){
    }
}

优化后，执行速度降低到了2ms。

还没完，现在只把代码的运行速度提升了几十毫秒，真正的耗时大头在获取每一个像素的RGB值Mat.get()函数上。

遍历图像时，如果我们每次循环都去调用dll库获取一个图像像素点，那么总共150万个像素点就要调用150万次native函数，每次却只获得一个像素的RGB值，这也太低效了吧。

解决方案已经显而易见了，那就是一次性获取所有像素的RGB值数组到Java中，这样只需要一次数据类型转换开销，效率大大提升。

public static void highSpeed(Mat mat){
    int rows = mat.rows();
    int cols = mat.cols();
    int channels = mat.channels();
    //像素数组大小: 行数 * 列数 * 颜色通道数
    byte[] pixels = new byte[rows * cols * channels];
    //通过一次native调用获取整个图片的像素数组
    mat.get(0,0,pixels);
    //遍历像素数组
    int inner = cols * channels;
    for(int i = 0; i < rows; i++){
        for(int j = 0; j < inner; j += channels){
            int index = i * inner + j;
            int r = (pixels[index + 2] & 0xff);
            int g = (pixels[index + 1] & 0xff);
            int b = (pixels[index] & 0xff);
            //处理RGB值
            
        }
    }
}

使用以下测试代码进行测试：

太好了，150万个像素RGB值获取只用了5毫秒！

二、高效BufferedImage和Mat对象互相转换

BufferedImage时Java中提供的最常用的带缓冲图像处理对象，不仅可以直接对图像的像素数组进行操作，还能使用此类封装的函数对图像进行裁剪，复制，缩放，颜色类型转换和绘画等操作。

此外，Robot类提供的屏幕截图函数返回的也是BufferedImage对象。

提升效率的原理和上面一样，就是将BufferedImage的图像像素数组一次性赋值给OpenCV的Mat对象，千万不要循环一个个获取再赋值！

public static Mat toMat(BufferedImage bi) {
   Mat mat = new Mat(bi.getHeight(), bi.getWidth(), CvType.CV_8UC3);
   mat.put(0, 0, ((DataBufferByte) bi.getRaster().getDataBuffer()).getData());
   return mat;
}
 
public static BufferedImage toBufferedImage(Mat mat){
    int type = BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY;
    if (mat.channels() > 1) {
    	//注意OpenCV的颜色格式是BGR，所以BufferedImage格式也设为BGR
        type = BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR;
    }
    BufferedImage image = new BufferedImage(mat.cols(), mat.rows(), type);
    mat.get(0, 0, ((DataBufferByte)image.getRaster().getDataBuffer()).getData());
    return image;
}

这里有个小细节，OpenCV中处理的彩色图像默认格式是BGR格式，但我们用Java从屏幕截图或文件中获取图片时得到的图片格式都是RGB格式，为了保证转换后颜色的正确性，BufferedImage必须先转为BGR格式。

//原始BufferedImage图像
BufferedImage image = 。。。;
//转换成RGB格式
BufferedImage rgb = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR);
new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_sRGB), null).filter(image, rgb);

三、高效从屏幕截图和图片文件中获取Mat对象

//配合上面的 toMat() 使用: OpenCV.toMat(screenShot(0,0,100,100));
public static BufferedImage screenshot(int x,int y,int width,int height){
    BufferedImage image = robot.createScreenCapture(new Rectangle(x,y,width,height));
    //转换成RGB格式
    BufferedImage rgb = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR);
    new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_sRGB), null).filter(image, rgb);
    return rgb;
}
//配合上面的 toMat() 使用: OpenCV.toMat(readImageFile(""));
public static BufferedImage readImageFile(String path){
    try {
        BufferedImage image =  ImageIO.read(new BufferedInputStream(new FileInputStream(path)));
        //转换成RGB格式
        BufferedImage rgb = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_3BYTE_BGR);
        new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_sRGB), null).filter(image, rgb);
        return rgb;
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

总结

过于抽象的编程让我们的开发效率提高了，但同时使得函数失去了透明性，开发者根本不知道，也根本不用去关心底层函数的实现原理是什么，能跑就完了。例如Python语言，原生循环的运行效率非常低，因为每次循环语句都要被虚拟机动态编译再运行，为了高效处理大批量数据，py提供了Numpy库。在Numpy中进行向量化操作时，实际上是在进行一些底层的操作，这些操作是由C语言实现的，因此它们的执行效率非常高。而我们要做的，就是在底层调用和上层开发效率之间取得一个平衡点，兼顾代码的可维护性和运行效率。

到此这篇关于Java如何高效使用OpenCV图像处理库的文章就介绍到这了,更多相关Java高效使用OpenCV内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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