Android JNI与OpenCV结合实现图像畸变校正

1星 7 浏览量更新于2024-08-29 收藏 61KB PDF 举报

"本文主要介绍如何利用OpenCV为Android开发畸变校正的JNI库，以提高处理效率和实时性。畸变校正算法适用于从相机读取YUV数据、第三方软件获取RGB数据以及直接处理BITMAP的情况。目标是创建一个通用的算法库，能够适应各种复杂的使用场景，并支持YUV、ARGB和MAT格式的数据。文章中提到了多个JNI接口的设计，包括处理ARGB整型数组、二维RGB数组以及OpenCV的MAT结构。" 在Android开发中，当需要进行大量的矩阵运算时，如畸变校正，使用JNI（Java Native Interface）调用C/C++代码可以显著提升性能和实时性。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数，包括校正镜头畸变的功能。首先，畸变校正通常涉及相机的内参计算和反畸变过程。相机捕获的图像会受到镜头畸变的影响，表现为直线弯曲、物体变形等。通过获取相机的内参（如焦距、主点坐标和畸变系数），可以利用OpenCV提供的算法进行矫正。 1. 设计通用算法库：为了适应不同数据源（如相机的YUV、第三方软件的RGB或Android系统的BITMAP），库需支持多种数据格式。Android系统提供了获取和设置BITMAP像素的方法，使得从BITMAP到像素数组的转换变得方便。同时，OpenCV的MAT结构能与Android的图像数据直接交互。 2. JNI接口设计： - `RgbaUndistort` 接口接收ARGB整型数组作为输入，输出也是整型数组，用于处理单个平面的图像数据。 - `RgbaUndistort2` 接口处理二维RGB数组，可能适用于多通道或分块处理的情况。 - `RgbaUndistortMat` 接口直接处理OpenCV的MAT对象，方便利用OpenCV的`matToBitmap`函数将结果转换回BITMAP。 - `RgbMatUndistortMat` 接口则允许输入和输出都是MAT对象，适用于已用OpenCV处理的图像数据。 - 对于从相机获取的YUV数据，还需要提供处理YUV数据并输出RGB或MAT的接口，以便进一步处理。 3. 在实现这些接口时，关键步骤包括： - 畸变校正：使用OpenCV的`initUndistortRectifyMap`生成校正映射，然后通过`remap`函数应用映射。 - 数据转换：根据输入输出格式，可能需要将YUV数据转换为RGB，或将MAT对象与Android的BITMAP之间进行转换。本项目的目标是构建一个高效的、通用的畸变校正JNI库，它能够处理Android系统中的多种图像数据格式，并与OpenCV无缝集成，满足不同场景的需求。通过精心设计的JNI接口，可以灵活地处理来自相机、第三方软件或其他数据源的图像，实现畸变校正功能。

利用利用OPENCV为为android开发畸变校正的开发畸变校正的JNI库方法库方法

需要为项目提供一套畸变校正的算法，由于需要大量的矩阵运算，考虑到效率和适时性，使用JNI开发，希望把有关数组短阵

的处理的变换全部放入C语言中处理。

主要用于android移动端，大致的数据来源一是从camera直接读取YUV数据，一种是从第三方接读取RGB数据，另一种是直接

对BITMAP进行处理。

1.考虑到硬件设备接口，第三方软件接口，图像接口，OPENCV接口，希望能够开发出通用的算法库，一劳永逸的解决各种

复杂的使用场景，因此数据要支持YUV，支持ARGB，支持MAT

2android对BITMAP有获取像素点的操作，也有通过象素点生成BITMAP的操作，而且有很多图像处理接口和第三方可以处理

RGB矩阵，如

bm.getPixels(pixs, 0, w, 0, 0, w, h);

int[] pixs1 = new int[w*h];

final Bitmap bm2 = Bitmap.createBitmap(pixs1, w, h, Bitmap.Config.ARGB_8888);

因此设计如下接口，入口为ARGB的整型，输出也是整型

public static native boolean RgbaUndistort(int[] argb, int width, int height, int[] pixels);

3考虑到有些情况需要二维数组，

public static native boolean RgbaUndistort2(int[][] rgb, int width, int height, int[] pixels);

4考虑到OPENCV的MAT结构，由于MAT有matToBitmap可以直接转化为BITMAP，应用MAT 提供

public static native boolean RgbaUndistortMat(int[] argb, int width, int height, long pArgbOutMatAddr);

5考虑到第三方使用MAT的情况，因此输入也可以支持MAT因此设计接口

public static native boolean RgbMatUndistortMat(long pArgbMatAddr, int width, int height, long pArgbOutMatAddr);

6考虑到摄像头输出YUV，提供YUV数据处理，一个输出RGB，一个输出MAT

public static native boolean YuvNv21UndistortRgba(byte[] YuvNv21, int width, int height, int[] pixels);

public static native boolean YuvNv21UndistortRgbaMat(byte[] YuvNv21, int width, int height, long pMatAddr);

7考虑到可能有不需要畸变的场合，为YUV设计一个灰度，一个RGB接口

public static native boolean YuvNv21ToGray(byte[] YuvNv21,int width, int height, int[] pixels);

public static native boolean YuvNv21ToRGBA(byte[] YuvNv21, int width, int height, int[] pixels);

8于是编写简单的JAVA头源生类

public class ImageProc3 {

static {

System.loadLibrary("ImgProc3");

}