Android for OpenCV 边缘角点特征检测

图像特征检测对于我们分析图像序列（视频）中物体移动，旋转等状态改变有非常大的作用。OpenCV中对于图像的基本角点和边缘检测的方式分为：高斯差分，Canny边缘检测器，Sobel算子和Harris角点。

 边缘其实就是我们一副图片中像素亮度变化最明显的点：例如人脸和人脸之外的背景的像素亮度，发生改变的临界点的边界线。

1. 高斯差分
   高斯差分是最原始的图像特征检测算法，高斯差分的原理是：
   1.把图片变成灰度图片
   2.对灰度图片进行两次不同半径的高斯模糊，得到两个特征图像
   3.将两幅高斯模糊的结果相减，得到新的特征图像
   4.反转二阀值，让灰度图片边界变亮
   代码流程如下：

          Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.gx);
           Mat matSrc = new Mat();
           Mat matGray = new Mat();
           Mat matBlur1 = new Mat();
           Mat matBlur2 = new Mat();
           Utils.bitmapToMat(bitmap,matSrc);
           Imgproc.cvtColor(matSrc,matGray,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
   
           Imgproc.GaussianBlur(matGray,matBlur1,new Size(5,5),3);
           Imgproc.GaussianBlur(matGray,matBlur2,new Size(11,11),3);
   
           Mat resultMat = new Mat();
           Core.absdiff(matBlur1,matBlur2,resultMat);
           //在此Scalar 代表单通道的像素值，multiply方法就是让mat的每个像素点 和 scalar相乘
           Core.multiply(resultMat,new Scalar(100),resultMat);
           Imgproc.threshold(resultMat,resultMat,100,255,Imgproc.THRESH_BINARY_INV);
   
           Bitmap dstBitmap = Bitmap.createBitmap(resultMat.cols(),resultMat.rows(),Bitmap.Config.ARGB_8888);
           Utils.matToBitmap(resultMat,dstBitmap);
           src.setImageBitmap(bitmap);
           dst.setImageBitmap(dstBitmap);

   

2. Canny边缘检测
   Canny边缘检测是目前应用最广泛且公认的最优的边缘检测算法
   该算法大致分为四个步骤：
   1.平滑图像:这是算法的第-一步。我们通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。
   2.计算图像的梯度:这里我们计算图像的梯度,并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出被用于在下一- 步中计算真正的边缘。
   3.非最大值抑制":我们利用前一步中计算得到的梯度方向，检查某-像素在梯度的深入OpenCV Android应用开发
   正方向和负方向上是否是局部最大值，如果是，则抑制该像素( 也就是说，像素不属于边缘)。这是一种边缘细化技术，用最急剧的变换选出边缘点。
   4.用滞后阈值化选择边缘:这是算法的最后-步。我们检查某一条边缘 是否明显到足以作为最终输出，最后去除所有不够明显的边缘

       Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.gx);
           Mat matSrc = new Mat();
           Mat matGray = new Mat();
           Mat matEdge = new Mat();
           Utils.bitmapToMat(bitmap,matSrc);
           Imgproc.cvtColor(matSrc,matGray,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
           Imgproc.Canny(matSrc,matEdge,10,100);
           Bitmap dstBitmap = Bitmap.createBitmap(matEdge.cols(),matEdge.rows(),Bitmap.Config.ARGB_8888);
           Utils.matToBitmap(matEdge,dstBitmap);
           src.setImageBitmap(bitmap);
           dst.setImageBitmap(dstBitmap);

    

至此我们了解了两种边缘检测方式，其他的检测方式可以通过第二篇中，推荐的书籍中去了解，下一篇学习具体的形状检测-霍夫变换。

GitHub地址：https://github.com/WangRain1/OpencvDemo