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👉实践过程
😜OpenCV
对于Android开发者而言，使用OpenCV可以实现很多有趣的功能。然而，Android开发中使用OpenCV也存在一些问题，比如对库的导入和集成需要较高的技术门槛。
相比之下，使用Chaquopy集成Python和OpenCV库，可以简化Android开发中对OpenCV库的使用和集成，使得开发人员可以更加轻松地开发应用。使用Chaquopy，开发人员可以直接使用Python编写OpenCV的代码，避免Java语言本身的一些限制。
pip{
install "opencv-python"
}
经由Java读取图片，并转换格式传给python OpenCV进行运算，运算后如何再将python格式转换成Java格式进行显示，达到java与python交互应用。
由于python运行OpenCV运算时，需要将Java的byte格式透过numpy转成OpenCV格式，因此透过以下程式码可进行转换。
opencv_python.py:
import numpy as np
import cv2
def opencv_process_image(data):
# 读取图片数据
image = cv2.imdecode(np.asarray(data),cv2.IMREAD_COLOR)
# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将处理后的图像转换为png格式并转换为byte数组
is_success, im_buf_arr = cv2.imencode(".png", gray_image)
byte_im = im_buf_arr.tobytes()
# 返回处理后的图像数据
return byte_im
Java
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
Button Go_btn;
ImageView src_image, res_image;
BitmapDrawable drawable;
Bitmap bitmap;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
Go_btn = findViewById(R.id.Go_button);
src_image = (ImageView) findViewById(R.id.source_imageview);
res_image = (ImageView) findViewById(R.id.response_imageview);
//初始化python环境
if(!Python.isStarted()){
Python.start(new AndroidPlatform(this));
}
Python python_cv = Python.getInstance();
Go_btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View view) {
// 获取源图片并转换为Bitmap对象
drawable = (BitmapDrawable) src_image.getDrawable();
bitmap = drawable.getBitmap();
// 将Bitmap转换为byte[]对象
ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, stream);
byte[] byteArray = stream.toByteArray();
// 调用Python方法处理图片
PyObject cvObject = python_cv.getModule("opencv_python");
byte[] bytes = cvObject.callAttr("opencv_process_image",byteArray).toJava(byte[].class);
// 将处理后的图片显示到画面上
Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes,0, bytes.length);
res_image.setImageBitmap(bmp);
}
});
}
}
😜numpy
提供两个范例，
- 使用numpy计算两个矩阵的乘积。
- 使用numpy生成随机数组，并计算其平均值和标准差，除了透过python使用numpy计算外，还能将计算后的数值返回并转成java格式，供使用者能够在java进行后续应用，达到java与python交互应用。
使用numpy计算两个矩阵的乘积： 在hello_python.py档案内增加。
import numpy as np
#使用numpy计算两个矩阵的乘积
def matrix_multiply():
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.matmul(a, b)
return c
将python内numpy计算完后的数值读取到 Java 中
//初始化python环境
if(!Python.isStarted()){
Python.start(new AndroidPlatform(this));
}
//使用numpy计算两个矩阵的乘积
Python py = Python.getInstance();
//调用hello_python.py里面的matrix_multiply函式
PyObject pyObj = py.getModule("hello_python").get("matrix_multiply");
//将matrix_multiply计算完的数值，换成java中的float类型
float[][] result = pyObj.call().toJava(float[][].class);
String resultStr = "";
for (int i = 0; i < result.length; i++) {
for (int j = 0; j < result[i].length; j++) {
resultStr += result[i][j] + " ";
}
resultStr += "\n";
}
Log.d("Result", resultStr);
使用numpy生成随机数组，并计算其平均值和标准差： 在hello_python.py档案内增加。
import numpy as np
#使用numpy生成随机数组，并计算其平均值和标准差。
def numpy_example():
# Generate a random array with shape (3, 3)
a = np.random.rand(3, 3)
# Calculate the mean of the array
mean = np.mean(a)
# Calculate the standard deviation of the array
std = np.std(a)
return mean, std
//使用numpy生成随机数组，并计算其平均值和标准差。
Python np = Python.getInstance();
//调用hello_python.py里面的numpy_example函式
PyObject npObj = np.getModule("hello_python").get("numpy_example");
PyObject npResult = npObj.call();
//numpy_example的返回值有两个，将其分别转换成java中的float类型
float mean = npResult.asList().get(0).toFloat();
float std = npResult.asList().get(1).toFloat();
Log.d("Result"," mean = "+ mean);
Log.d("Result"," std = "+ std);
👉其他
📢作者：小空和小芝中的小空
📢转载说明-务必注明来源：https://zhima.blog.csdn.net/
📢这位道友请留步☁️，我观你气度不凡，谈吐间隐隐有王者霸气💚，日后定有一番大作为📝！！！旁边有点赞👍收藏🌟今日传你，点了吧，未来你成功☀️，我分文不取，若不成功⚡️，也好回来找我。
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