Java使用OpenCV进行图片定位

时间: 2023-07-11 10:32:30 浏览: 83
在Java中使用OpenCV进行图片定位,可以通过以下步骤实现: 1. 加载OpenCV库 在Java代码中,需要先加载OpenCV库。可以使用以下代码: ```java System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); ``` 2. 加载图像 使用`Imgcodecs.imread()`函数可以加载图像,例如: ```java Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg"); ``` 3. 定位目标 使用OpenCV的定位算法,可以找到图像中的目标。例如,在图像中查找一个矩形,可以使用以下代码: ```java MatOfRect rectangles = new MatOfRect(); CascadeClassifier classifier = new CascadeClassifier("path/to/classifier.xml"); classifier.detectMultiScale(image, rectangles); ``` 这里,`CascadeClassifier`是一个级联分类器,用于检测目标。`detectMultiScale`函数返回一个矩阵,其中包含检测到的所有矩形的坐标。 4. 绘制矩形 最后,可以使用OpenCV的绘图函数,在图像中绘制矩形。例如: ```java for (Rect rect : rectangles.toArray()) { Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 0, 255), 2); } ``` 这里,`rectangle`函数在图像中绘制矩形,`toArray`函数将矩阵转换为数组,`Scalar`表示绘制颜色,`2`表示绘制线条的宽度。 5. 保存结果 最后,可以使用`Imgcodecs.imwrite()`函数将结果保存到磁盘上。例如: ```java Imgcodecs.imwrite("path/to/result.jpg", image); ``` 这里,`imwrite`函数将处理后的图像保存到磁盘上。

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修改代码,消除错误,错误如下:OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cv::cvtColor, file C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp, line 8000 Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: C:\projects\bytedeco\javacpp-presets\opencv\cppbuild\windows-x86_64\opencv-3.1.0\modules\imgproc\src\color.cpp:8000: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor代码如下cvtColor(src_blur, src_gray, CV_RGB2GRAY); if (debug) { opencv_imgcodecs.imwrite("D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg", src_gray); System.out.println("灰度"+"D:\\PlateLocate\\"+"gray"+".jpg"); } public int plateDetect(final Mat src, Vector<Mat> resultVec) { //车牌定位 Vector<Mat> matVec = plateLocate.plateLocate(src); if (0 == matVec.size()) { return -1; } //车牌判断 if (0 != plateJudge.plateJudge(matVec, resultVec)) { return -2; } if (getPDDebug()) { int size = (int) resultVec.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { Mat img = resultVec.get(i); //车牌定位图片 String str = "D:\\PlateLocate\\carPlateLocation.jpg"; System.out.println("车牌定位图片"+str); opencv_imgcodecs.imwrite(str, img); } } return 0; } public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; } public static String[] multiPlateRecognise(String imgPath) { opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); return multiPlateRecognise(src); } public static void main(String[] args) { // 多张车牌图片路径 String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg", "res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg", "res/general_test/京A88731.jpg"}; int sum = imgPaths.length; // 总共处理的图片数量 int errNum = 0; // 识别错误的数量 int sumTime = 0; // 总耗时 long longTime = 0; // 最长处理时长 for (int i = 0; i < sum; i++) { opencv_cor

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