Android中的索貝爾邊緣檢測

作爲我爲Android開發的應用程序的一部分，我想向用戶展示他們拍攝的圖像的邊緣檢測版本（類似於下面的示例）。Android中的索貝爾邊緣檢測

要做到這一點，我一直在尋找的Sobel算子和如何實現它在Java中。不過，我發現的許多示例都使用了AWT（like this example）中的對象和方法，這些對象和方法不是Android的一部分。

我的問題是，真的，Android是否提供了AWT功能的任何替代品，這些替代品在上面的例子中已經被使用過了？如果我們只是使用Android內置的庫重寫這個例子，我們將如何去做呢？

2010-05-30 greenie

沒什麼好說的AWT具體談談您鏈接到源代碼： -/ – ivans 2010-05-30 11:45:20

是不是BufferedImage的一類儘管在AWT中找到？ – greenie 2010-05-30 12:15:51

，因爲你沒有在BufferedImage的機器人，你可以自己做所有的基本操作：

Bitmap b = ... 
width = b.getWidth(); 
height = b.getHeight(); 
stride = b.getRowBytes(); 
for(int x=0;x<b.getWidth();x++) 
    for(int y=0;y<b.getHeight();y++) 
    { 
     int pixel = b.getPixel(x, y); 
     // you have the source pixel, now transform it and write to destination 
    }

，你可以看到，這幾乎涵蓋了你需要移植的是AWT例子一切。（只是改變了 'convolvePixel' 功能）

來源

2010-05-30 14:32:19 reflog

這很好，但是當我逐像素地進行處理時，Bitmap.getPixel（）和Bitmap.setPixel（）對我來說似乎非常慢。我認爲最好在開始時使用Bitmap.getPixels（）將位圖的值作爲整數複製到int []。我將如何執行一個RGB int值的數組卷積而不是位圖？ – greenie 2010-05-31 20:22:47

你是對的，讀取整個數組速度更快。要對數組執行卷積，只需使用相同類型的for循環迭代並通過使用分離的R，G和B通道或使用Color.rgb（r1，g1，b1）組合RGB像素中的像素來獲取像素值）'功能。 – reflog 2010-06-01 10:10:58

檢查的Java實現這裏：

http://code.google.com/p/kanzi/source/browse/java/src/kanzi/filter/SobelFilter.java

上有秋千/ AWT或任何其他庫不存在依賴關係。它直接在圖像像素上運行，速度很快。

結果可以在這裏看到（向下滾動）：

http://code.google.com/p/kanzi/wiki/Overview

來源

2013-05-26 05:07:04 flanglet

的問題和答案是3歲... // @引用日誌的解決方案適用於像邊緣檢測一個簡單的任務，但它的速度慢。

我在iOS上使用GPUImage進行邊緣檢測任務。在Android上有一個等效的庫： https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage/tree/master

它的硬件加速，所以它應該是非常快。這裏是Sobel邊緣檢測過濾器： https://github.com/CyberAgent/android-gpuimage/blob/master/library/src/jp/co/cyberagent/android/gpuimage/GPUImageSobelEdgeDetection.java

根據文檔，你可以簡單地這樣做：

Uri imageUri = ...; 
mGPUImage = new GPUImage(this); 
mGPUImage.setGLSurfaceView((GLSurfaceView) findViewById(R.id.surfaceView)); 
mGPUImage.setImage(imageUri); // this loads image on the current thread, should be run in a thread 
mGPUImage.setFilter(new GPUImageSobelEdgeDetection()); 

// Later when image should be saved saved: 
mGPUImage.saveToPictures("GPUImage", "ImageWithFilter.jpg", null);

另一種選擇是使用的renderScript，您可以並行訪問每個像素，並做你想做的用它。我還沒有看到任何圖像處理庫。

來源

2013-06-20 22:20:48

另一種選擇是使用OpenCV，它有很好的Android實施。

Imgproc.Sobel()方法以'Mat'類型的形式獲取圖像，該圖像可以從資源或位圖輕鬆加載。輸入Mat應該是灰度圖像，也可以使用opencv創建。 Mat src = Highgui.imread(getClass().getResource( "/SomeGrayScaleImage.jpg").getPath());

然後運行sobel邊緣檢測器，將結果保存到新的Mat中。如果你想保持相同的圖像深度，那麼這將做到這一點... Mat dst; int ddepth = -1; // destination depth. -1 maintains existing depth from source int dx = 1; int dy = 1; Imgproc.Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy);

一些參考文檔是在這裏： http://docs.opencv.org/java/org/opencv/imgproc/Imgproc.html#Sobel(org.opencv.core.Mat,%20org.opencv.core.Mat,%20int,%20int,%20int)

對於Android Studio中的Gradle一個構建，你可以拉從不同的地方建立Java的OpenCV庫，但我也舉辦一個最近的版本。在你的build.gradle文件中，你可以像這樣添加一個依賴項...否則，這有點棘手。 dependencies { compile 'com.iparse.android:opencv:2.4.8' } 如果你使用Eclipse，你可以檢查OpenCV的網站的詳細信息，在Android上使用opencv：http://opencv.org/platforms/android.html

來源

2015-08-24 04:46:31 Buddhisthead

Android中的索貝爾邊緣檢測

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