题外话

最近在学习Android的NDK相关的东西，看了JerryloveEmily这位大神写的JNI相关的文，看到了他用opencv做的一个毛玻璃效果，感觉还挺好玩的。本文记一下在集成过程中对我帮助比较大的几篇文，希望能帮到有同样需求的人，c++代码主要靠copy……

小记

OpenCV有多个平台的API，咱Android的也有~首先上官网把sdk下载下来。OpenCV官网，下载页在这，自己点击android的包就可以了。下载下来是这么一个情况：

OpenCV-sdk

Error:Execution failed for task ':app:ndkBuild'.
> Process 'command '/Users/luojun/Library/Android/sdk/ndk-bundle/ndk-build'' finished with non-zero exit value 2

报了以上的错，刚开始我以为是我ndk路径或者命令没配置对，后来发现是Android.mk文件里的路径不对：上文提到的那篇配置文章里是这么写的，include ..\..\..\..\native\jni\OpenCV.mk，我给换成了绝对路径就可以了：include /Users/xx/AndroidStudioProjects/StudyForOpenCV/native/jni/OpenCV.mk

集成就简单的介绍到这。

灰度化图片 && 毛玻璃

c++代码都是copy滴……
首先新建一个java的入口类，就叫OpenCVHelper好了：

/**
 * Created by xiasuhuei321
 * author:luo
 * e-mail:xiasuhuei321@163.com
 */

public class OpenCVHelper {
    static {
        // 在Android.mk文件中指定了lib的名字为OpenCV
        System.loadLibrary("OpenCV");
    }

    public Bitmap blur(Bitmap bitmap) {
        // 获取原始图片的宽高
        int width = bitmap.getWidth();
        int height = bitmap.getHeight();
        // 初始化一个用来存储图片所有像素的int数组
        int[] pixels = new int[width * height];
        // 把原始图片的所有原始像素存入数组中
        bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
        bitmap.recycle();
        // 通过jni本地方法毛玻璃化图片
        blurImage(pixels, width, height);
        // 创建一个新的图片
        Bitmap newBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
        // 把处理后的图片像素设置给新图片
        newBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
        return newBitmap;
    }

    public Bitmap gray(Bitmap bitmap) {
        // 获取原始图片的宽高
        int width = bitmap.getWidth();
        int height = bitmap.getHeight();
        int[] pixels = new int[width * height];
        bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
        bitmap.recycle();
        pixels = gray(pixels, width, height);
        Bitmap newBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
        newBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
        return newBitmap;
    }

    public static native int[] gray(int[] buf, int w, int h);

    public static native void blurImage(int[] pixels, int w, int h);


}

生成头文件什么不多说了，如果不是很明白可以看我之前写的Android-NDK学习（1）。
C++实现代码：

#include "com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <android/log.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
// 定义了log日志宏函数，方便打印日志在logcat中查看调试
#define TAG "Jerry-NDK-Image-Pro"
#define LOGV(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_VERBOSE, TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG , TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGI(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO , TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGW(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_WARN , TAG, __VA_ARGS__)
#define LOGE(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR , TAG, __VA_ARGS__)

using namespace cv;
extern "C" {

JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper_gray
        (JNIEnv *, jclass, jintArray, jint, jint);

JNIEXPORT jintArray JNICALL
Java_com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper_gray(JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf,
                                                           int w, int h) {
    jint *cbuf;
    cbuf = env->GetIntArrayElements(buf, JNI_FALSE);
    if (NULL == cbuf) {
        return 0;
    }

    Mat imgData(h, w, CV_8UC4, (unsigned char *) cbuf);

    u_char *ptr = imgData.ptr(0);
    for (int i = 0; i < w * h; ++i) {
        //图像存储方式为：BGRA
        int grayScale = (int) (ptr[4 * i + 2] * 0.299 + ptr[4 * i + 1] * 0.587 +
                               ptr[4 * i + 0] * 0.144);
        ptr[4 * i + 0] = grayScale;
        ptr[4 * i + 1] = grayScale;
        ptr[4 * i + 2] = grayScale;
    }

    int size = w * h;
    jintArray result = env->NewIntArray(size);
    env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);
    env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);
    return result;
}

}

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_xiasuhuei321_studyforopencv_OpenCVHelper_blurImage(
        JNIEnv *env,
        jclass jcls,
        jintArray jarr_pixels,
        jint j_width,
        jint j_height) {

    // 获取java中传入的像素数组值，jintArray转化成jint指针数组
    jint *c_pixels = env->GetIntArrayElements(jarr_pixels, JNI_FALSE);
    if(c_pixels == NULL){
        return;
    }

    LOGE("图片宽度：%d, 高度：%d", j_width, j_height);

    // 把c的图片数据转化成opencv的图片数据
    // 使用Mat创建图片
    Mat mat_image_src(j_height, j_width, CV_8UC4, (unsigned char*) c_pixels);
    // 选择和截取一段行范围的图片
    Mat temp = mat_image_src.rowRange(j_height / 3, 2 * j_height / 3);
    // 方框滤波
//    boxFilter(temp, temp, -1, Size(85, 85));
    // 均值滤波
    blur(temp, temp, Size(85, 85));
    // 使用高斯模糊滤波
//    GaussianBlur(temp, temp, Size(45, 13), 0, 0);
    // 将opencv图片转化成c图片数据，RGBA转化成灰度图4通道颜色数据
    cvtColor(temp, temp, CV_RGBA2GRAY, 4);

    // 更新java图片数组和释放c++中图片数组的值
    env->ReleaseIntArrayElements(jarr_pixels, c_pixels, JNI_FALSE);
}

效果图：

变灰

模糊

如果能看到这，你应该也能有点感觉了，这尼玛不是用c++实现的么，java只是通过jni调用了native方法。是的，的确如此，后续我会看看sample，看看能否直接调用生成的so。

项目地址：https://github.com/ForgetAll/StudyForOpenCV