Android JNI库开发：OPENCV实现畸变校正

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"这篇教程介绍了如何使用OpenCV为Android开发畸变校正的JNI库，以提高处理效率和实时性。作者强调了开发通用算法库的重要性，以适应不同数据源，包括YUV、ARGB和MAT格式。文章列举了多个JNI函数接口，用于处理不同类型的输入和输出数据。" 在Android平台上，利用OpenCV进行图像处理时，由于大量的矩阵运算，使用Java原生接口（JNI）可以提高执行速度和效率。畸变校正是一个常见的图像处理任务，尤其在相机应用中，用于修正由于镜头缺陷导致的图像扭曲。在本文中，作者分享了如何创建一个JNI库，专门处理畸变校正问题。首先，畸变校正通常涉及到相机标定得到的内参矩阵和畸变系数，这些参数用于反畸变计算。在JNI库中，作者设计了几个接口来处理不同类型的输入数据： 1. `RgbaUndistort` 接口接受ARGB格式的整型数组作为输入，返回校正后的整型数组。这种设计便于直接处理来自Android Bitmap的数据。 2. `RgbaUndistort2` 接口接收二维整型数组，增加了对二维数组的支持，可能适用于某些特定场景。 3. `RgbaUndistortMat` 接口则针对OpenCV的MAT数据结构，输入为ARGB格式的整型数组，输出为MAT对象，可以直接转换为Bitmap。 4. 另外，`RgbMatUndistortMat`接口允许直接使用MAT对象作为输入和输出，这为与OpenCV的其他功能集成提供了便利，例如，可以直接利用已有的MAT对象进行处理。这些接口的设计考虑到了Android系统中的多种图像处理需求，如从Camera获取的YUV数据、第三方软件提供的RGB数据以及直接处理的Bitmap。通过JNI，这些计算可以在C/C++层完成，避免了Java层的性能瓶颈，提高了处理速度。在实现过程中，开发者需要熟悉OpenCV的相机标定和图像校正函数，如`initCameraMatrix2D`，`getOptimalNewCameraMatrix`和`undistort`等。同时，JNI库的构建涉及Android.mk或CMakeLists.txt文件的配置，以及Java和C++代码之间的调用约定。这篇教程为Android开发者提供了一种高效实现畸变校正的方法，通过JNI结合OpenCV的矩阵运算能力，可以在不同的数据格式之间灵活转换，满足多样化的图像处理需求。

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

今天小编就为大家分享一篇利用OPENCV为android开发畸变校正的JNI库方法，具有很好的参考价值，希望对

大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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");

}