java中使用opencv

Java + opencv学习：在Eclipse下配置基于Java的OpenCV开发环境

2016-04-08 17:43 6491人阅读 评论(0) 收藏 举报

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OpenCV学习（10） 

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最近研究OpenCV想用java进行开发，因此研究了一下怎么在Eclipse中配置基于java的Opencv.

第一步：先到OpenCV官网下载你想要的版本，假设使用的是2.4.6版本。这里附上下载地址：http://opencv.org/downloads.html，在官网下载你想要的版本，解压到本地的某个目录。比如 D:/OpenCV/。

第二步，打开Eclipse，并找到Window –> Preferences.

第三步：进入Preferences菜单后，找到Java –> Build Path –> User Libraries ，然后点击New

第四步：点击上面对话框的New之后，会弹出一个对话框，如下图所示，在里面填入一个名字，如OpenCV-2.4.6

第五步：点击右侧的Add External JARs

第六步：点击后，浏览文件夹找到前面解压的文件夹，D:\OpenCV\build\java\，选择里面的opencv-246.jar，添加完jar包后，展开刚才添加的jar包，选择Native library location，点击右侧的Edit按钮，对其进行编辑

第七步：点击 External Folder...选择目录到：D:\OpenCV\build\java\x64\，然后点击ok   ，如果你使用的32位系统则选择x86文件夹

第八步：配置完成后的结果应该是这样的。

这样就配置完成了。下面进行一个简单的测试。创建一个Java Project，然后在项目上右键，Build Path ---->Configure Build Path ，点击Libraries选项卡，点击下面的Add Library,弹出来的对话框中选择“User Library”。

然后勾选OpenCV-2.4.6,这样就添加完成了。

添加完成后的效果如下：

下面就可以进行测试了，可以使用如下的代码进行测试。

1. import org.opencv.core.Core;
2. import org.opencv.core.CvType;
3. import org.opencv.core.Mat;
4. public class Hello
5. {
6. public static void main( String[] args )
7. {
8. System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
9. Mat mat = Mat.eye( 3, 3, CvType.CV_8UC1 );
10. System.out.println( "mat = " + mat.dump() );
11. }
12. }

package testOpencvJava;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.*;

import org.opencv.imgproc.*;
import org.opencv.highgui.*;

public class Hello {

//    public static void main(String[] args) {
//    // TODO Auto-generated method stub
//
//    }

public static void main( String[] args ) 
{ 
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME ); 
Mat mat = Mat.eye( 3, 3, CvType.CV_8UC1 ); 
mat = Mat.ones( 100, 100, CvType.CV_8UC1 );

double [ ] valsSca= {255,255,255 };
org.opencv.core.Scalar s = Scalar.all(255.0) ;//= "";//"";// = valsSca ;
s.set(valsSca);
double [] widHei = { 100.0,100.0 };
org.opencv.core.Size sz=new Size(widHei) ;//= Size( );
sz.set( widHei );
sz.height=100;
sz.width=100;
mat=new Mat( sz, 0 , s );
// mat=Mat();
// mat.nativeObj = mat.nativeObj* 100;

// System.out.println( "mat = " + mat.dump() );

// imshow( "mat", mat );
Highgui.imwrite( "mat.jpg", mat);

}

}

package testOpencvJava;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

public class FaceDetector {

public static void main(String[] args) {

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
System.out.println("\nRunning FaceDetector");

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(FaceDetector.class.getResource("haarcascade_frontalface_alt.xml").getPath());
Mat image = Highgui
.imread(FaceDetector.class.getResource("wangxinling.JPG").getPath());

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
new Scalar(0, 255, 0));
}

String filename = "wangxinling-ouput.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}