OpenCV4Android中怎么获取卡号轮廓显示

本篇文章为大家展示了OpenCV4Android中怎么获取卡号轮廓显示，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

我们在OpenCVCaremaActivity中的ImgView里面加入拍照事件

首先加一个boolean的变量,这样在按钮的时候实时动态显示先不进行处理了

按钮事件流程

1. 将获取的Mat图像进行处理,处理方法我们都写在了OpenCvUtil里面了,一会儿说GetAreaMat的方法

2. 然后将处理好的Mat转成bitmap的图像.

3. 再把bitmap的图像转为byte的数组,传递到我们的主页界面

4. 关闭本页面.

5. 最后主页面的onActivityResulty的方法把byte的数组转回成bmp显示在页面上

Mat图像处理方法

我们摄像头获取卡号时,拍下的照片进行处理,把多余部分尽量去掉,获取一个完整的卡片信息,以便于我们后序的图像识别.

获取卡片图像的操作原理

1. 原图像的梯度求取

2. 然后把梯度图像进行二值化处理

3. 然后在轮廓的发现与过滤

4. 返回图像

   
   

OpenCvUtils里的GetAreaMat方法,就是按照我们上面的原理流程写出的处理方法,直接贴出来,里面的Matgradient方法是图像梯度化的方法,仔细看了下就是整个流程:

public class OpenCvUtils {

//获取需要的区域
public static Mat GetAreaMat(Mat src) {
Mat dst = new Mat();
Mat area = new Mat();

src.copyTo(dst);

//首先将资源梯度化
Matgradient(dst);
//先改为灰度图像
Imgproc.cvtColor(dst, dst, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
//二值化图像处理
Imgproc.threshold(dst, dst, 40, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
//对图像进行开操作(先腐蚀后膨胀)
Mat strElement = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
Imgproc.morphologyEx(dst, dst, Imgproc.MORPH_OPEN, strElement);

//寻找轮廓
List contours = new ArrayList<>();
Mat hireachy = new Mat();
/**
* Imgproc.RETR_EXTERNAL代表寻找轮廓外层最大的轮廓
*/
Imgproc.findContours(dst, contours, hireachy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, new Point(0, 0));
/**
* 获取宽和高
* 用于除2是为了占总图像一半,用于分析想找到的区域
*/
int hw = dst.cols()/2;
Rect roi = new Rect();
for(int i=0;iRect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
if (rect.width > hw ) {
roi.x = rect.x;
roi.y = rect.y;
roi.width = rect.width;
roi.height = rect.height;
break;
}
}

//为0说明未找到区域
if (roi.width == 0 || roi.height == 0) {
src.copyTo(area);
} else {
src.submat(roi).copyTo(area);
}
dst.release();
return area;
}

//将Mat对象梯度化
private static void Matgradient(Mat src) {
//先计算梯度
Mat grad_x = new Mat();
Mat grad_y = new Mat();
Mat abs_grad_x = new Mat();
Mat abs_grad_y = new Mat();
//先把X方向梯度化
Imgproc.Scharr(src, grad_x, CvType.CV_32F, 1, 0);
//再把Y方向梯度化
Imgproc.Scharr(src, grad_y, CvType.CV_32F, 0, 1);
//绝对值
/**
* 因为获取的grad_x和grad_y有可能是负值,我们要求的是0-255之间的数值
* 所以需要把原来的梯度化的生成绝对值
*/
Core.convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
Core.convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
grad_x.release(); //处理完记得及时释放节省资源
grad_y.release(); //处理完记得及时释放节省资源
//梯度图像
/**
* 根据最后获取的两个绝对值,把图像重新合并,两个0.5的参数就是图像的比重
*/
Core.addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, src);
abs_grad_x.release(); //处理完记得及时释放节省资源
abs_grad_y.release(); //处理完记得及时释放节省资源
}
}

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