android中的dstmap进行图像阴影检测和消除操作代码

Android中的dstmap可以用来进行图像阴影检测和消除操作。下面是一个简单的代码示例：

private Bitmap removeShadows(Bitmap originalBitmap) {
    Mat img = new Mat(originalBitmap.getWidth(), originalBitmap.getHeight(), CvType.CV_8U);
    Utils.bitmapToMat(originalBitmap, img);

    // 转换为灰度图像
    Mat grayImg = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(img, grayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    // 计算直方图
    Mat hist = new Mat();
    Imgproc.calcHist(Collections.singletonList(grayImg), new MatOfInt(0), new Mat(), hist, new MatOfInt(256), new MatOfFloat(0, 255));

    // 计算直方图均衡化
    int[] lookupTable = new int[256];
    float[] histArr = new float[256];
    hist.get(0, 0, histArr);
    int numPixels = grayImg.rows() * grayImg.cols();
    float sum = 0;
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        sum += histArr[i] / numPixels;
        lookupTable[i] = (int) (sum * 255.0f + 0.5f);
    }
    Mat eqImg = new Mat();
    Core.LUT(grayImg, new MatOfInt(lookupTable), eqImg);

    // 计算灰度图像的梯度
    Mat gradX = new Mat();
    Mat gradY = new Mat();
    Imgproc.Sobel(eqImg, gradX, CvType.CV_32F, 1, 0);
    Imgproc.Sobel(eqImg, gradY, CvType.CV_32F, 0, 1);

    // 计算梯度幅度和方向
    Mat mag = new Mat();
    Mat angle = new Mat();
    Core.cartToPolar(gradX, gradY, mag, angle);

    // 应用简单的阈值，将所有梯度幅度小于50的像素标记为背景
    Mat mask = new Mat();
    Imgproc.threshold(mag, mask, 50, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

    // 创建一个距离变换映射
    Mat distMap = new Mat();
    Imgproc.distanceTransform(mask, distMap, Imgproc.DIST_L2, Imgproc.DIST_MASK_PRECISE);

    // 对距离变换映射进行阈值处理，将像素值大于5的像素标记为背景
    Imgproc.threshold(distMap, distMap, 5, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

    // 将背景标记为黑色
    Imgproc.erode(mask, mask, new Mat());
    Core.bitwise_not(mask, mask);
    Core.bitwise_and(eqImg, eqImg, img, mask);

    return Bitmap.createBitmap(img.cols(), img.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
}

这个代码示例中，我们首先将原始位图转换为OpenCV的Mat对象。我们将原始图像转换为灰度图像，并计算直方图。然后，我们对直方图进行均衡化，计算灰度图像的梯度，并应用阈值来标记背景像素。接下来，我们创建一个距离变换映射，将距离变换映射中像素值大于5的像素标记为背景。最后，我们将标记为背景的像素设置为黑色。