jni传递图片
【摘要】 ARGB和BGRA Bitmap转Mat转Bitmap ARGB和BGRA Android图片通道顺序为ARGB Opencv图片通道顺序为BGRA Bitmap转Mat转Bitmap
Java API使用，在导出Bitmap图之前，先将BGR转成RGB，就不会出现通道顺序混乱问题
private fun loadBitmap2...
ARGB和BGRA
Bitmap转Mat转Bitmap
ARGB和BGRA
Android图片通道顺序为ARGB
Opencv图片通道顺序为BGRA
Bitmap转Mat转Bitmap
Java API使用，在导出Bitmap图之前，先将BGR转成RGB，就不会出现通道顺序混乱问题
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private fun loadBitmap2Mat2BitmapByCv() {
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//加载bitmap到mat
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val mat = Utils.loadResource(this, R.drawable.test)
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//导出bitmap前，将格式从BGR转RGB
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Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_BGR2RGB)
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//创建一个空的bitmap
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val bitmap = Bitmap.createBitmap(mat.width(), mat.height(), Bitmap.Config.ARGB_4444)
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//mat转bitmap
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Utils.matToBitmap(mat, bitmap)
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iv3.setImageBitmap(bitmap)
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}
Java代码
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//加载图片资源
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val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.test)
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//声明一个数组保存图片数据,长度即为图片的宽x高
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val data = IntArray(bitmap.width * bitmap.height)
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//获取bitmap的像数值数据
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bitmap.getPixels(data, 0, bitmap.width, 0, 0, bitmap.width, bitmap.height)
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//native函数，注意传入的宽对应cols，高对应rows
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val fromJniData = loadBitmap2Mat(bitmap.height, bitmap.width, data)
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//创建一个空的bitmap
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val newBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmap.width, bitmap.height, Bitmap.Config.RGB_565)
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//将native函数返回的图片数据设置到空的bitmap中
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newBitmap.setPixels(fromJniData, 0, bitmap.width, 0, 0, bitmap.width, bitmap.height)
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iv2.setImageBitmap(newBitmap)
native函数
native函数传入3个参数，分别是行数，列数，图片像素数据，返回的是图片像素数据
external fun loadBitmap2Mat(rows: Int, cols: Int, data: IntArray): IntArray
C++代码
返回jintarray数组：
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JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_main_getIntArray(JNIEnv *env, jclass c) {
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jintArray intArray = env->NewIntArray(5);
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jint values[5] = {69, 69, 69, 69, 69};
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env->SetIntArrayRegion(intArray, 0, 5, values);
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//env->ReleaseIntArrayElements(intArray, values, NULL); 加上这句报错
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return intArray;
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}
返回initarray图片：
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#include <jni.h>
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#include <android/log.h>
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#include <opencv2/core.hpp>
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#include <opencv2/imgproc.hpp>
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#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
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#include <string.h>
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using namespace cv;
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extern "C"
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JNIEXPORT jintArray JNICALL
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Java_com_aib_mat_BitmapAndMatActivity_loadBitmap2Mat(JNIEnv *env, jobject obj,
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jint rows, jint cols, jintArray data) {
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//获取数组的长度
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int length = env->GetArrayLength(data);
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//数组指针
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int *pixels = env->GetIntArrayElements(data, JNI_FALSE);
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//加载到Mat
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Mat mat = Mat(rows, cols, CV_8UC4, pixels);
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//下面2步需要按照：多通道->单通道->多通道，Android端才能正常显示
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//开始我也是只转换一次的，但是灰度图是单通道的
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//每个像素仅用一个char表示，但是Android中并不支持单通道的灰度图
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//因此我们拿到灰色的图片的Mat后，还需要再次转换成ARGB，这样传导Java层才可以解析成Android支持的Bitmap
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//1.转GRAY
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cvtColor(mat, mat, COLOR_BGRA2GRAY);
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//2.转回BGRA
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cvtColor(mat, mat, COLOR_GRAY2BGRA);
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jint *newData = (jint *) mat.ptr(0);
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//创建新的空数组
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jintArray newPixels = env->NewIntArray(length);
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//将数据写到空的数组中
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env->SetIntArrayRegion(newPixels, 0, length, newData);
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return newPixels;
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}
java层的图片如何传递到c／c+层处理，处理完之后如何传回java层，下面总结了一下用到的三种方法。
1.将Bitmap转为int[]数组对象，将数组作为参数传递到C／C++层，处理完之后再以int[]数组返回。
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//将bitmap转化为数组，保存到pixels中
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Bitmap mOriginalBmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.test);
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int w = mOriginalBmp.getWidth();
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int h = mOriginalBmp.getHeight();
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int[] pixels = new int[w * h];
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mOriginalBmp.getPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);
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//调用Native方法获得处理过后的数组，转化为bitmap
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int[] resultInt = ImageProc.grayPoc(pixels, w, h);
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Bitmap mBuildedBmp = Bitmap.createBitmap(resultInt,w, h,mOriginalBmp.getConfig());
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mImageView.setImageBitmap(mBuildedBmp);
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//native方法定义
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public static native int[] grayPoc(int[] pixels,int w,int h);
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//native的实现，将图片转化为灰度图
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JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_grayPoc(
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JNIEnv * env, jclass obj, jintArray buf, int w, int h) {
-
LOGD("Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_grayPoc:start");
-
jint *cbuf;
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cbuf = env->GetIntArrayElements(buf, JNI_FALSE);
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if (cbuf == NULL) {
-
-
return 0;
-
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}
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Mat imgData(h, w, CV_8UC4, (unsigned char *) cbuf);
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uchar* ptr = imgData.ptr(0);
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for (int i = 0; i < w * h; i++) {
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-
int grayScale = (int) (ptr[4 * i + 2] * 0.299 + ptr[4 * i + 1] * 0.587 +
-
-
ptr[4 * i + 0] * 0.114);
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ptr[4 * i + 1] = grayScale;
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ptr[4 * i + 2] = grayScale;
-
-
ptr[4 * i + 0] = grayScale;
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}
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int size = w * h;
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jintArray result = env->NewIntArray(size);
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env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);
-
env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);
-
LOGD("Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_grayPoc:end");
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return result;
-
}
这种方法需要重复的拷贝，转化图片数据，空间和时间复杂度较高，效率较低。
2.直接将Bitmap对象传递到底层,C/C++获得Bitmap数据的指针，再转化为Mat，这种方法为底层直接操作bitmap的内存空间，操作前后会锁住该地址空间，完了java层刷新界面就可以了,
这里是一个Sobel边缘检测。用的时候发现要是内存空间有拷贝，操作的不是当前图片所在的内存空间的话，图片是改变不了的。
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1 Bitmap mBuildedBmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.test);
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2 ImageProc.getSobel(mBuildedBmp);
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3 mImageView.setImageBitmap(mBuildedBmp);
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5 //java接口函数
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6 private static native int getSobel(Bitmap in,Bitmap out);
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7
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8 //对应的C++文件需要引入头文件 bitmap.h
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9 #include <android/bitmap.h>
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11 //对应C++函数
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12 JNIEXPORT void JNICALL Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_getSobel(
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13 JNIEnv * env, jclass obj, jobject bmpIn) {
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14 AndroidBitmapInfo inBmpInfo;
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15 void* inPixelsAddress;
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16 int ret;
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17 if ((ret = AndroidBitmap_getInfo(env, bmpIn, &inBmpInfo)) < 0) {
-
18 LOGD("AndroidBitmap_getInfo() failed ! error=%d", ret);
-
19 return;
-
20 }
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21 LOGI("original image :: width is %d; height is %d; stride is %d; format is %d;flags is %d,stride is %u", inBmpInfo.width, inBmpInfo.height, inBmpInfo.stride, inBmpInfo.format, inBmpInfo.flags, inBmpInfo.stride);
-
22 if ((ret = AndroidBitmap_lockPixels(env, bmpIn, &inPixelsAddress)) < 0) {
-
23 LOGE("AndroidBitmap_lockPixels() failed ! error=%d", ret);
-
24 }
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25 Mat inMat(inBmpInfo.height, inBmpInfo.width,
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26 CV_8UC4, inPixelsAddress);
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27 Sobel(inMat, inMat, inMat.depth(), 1, 1);
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28 AndroidBitmap_unlockPixels(env, bmpIn);
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29 LOGI("Return !! ");
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30 return;
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31
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32 }
3.直接将Bitmap转化为Mat后，获取mat内存地址传到底层，处理后再返回内存地址到java层，根据地址加载Mat对象转化为bitmap。这种方法较上一种主要是内存空间有改变有可以，但是用的时候发现系统一GC回收图片，底层就出现了空指针，一看是底层MAT的析构函数没做非空判断，于是尝试着自己编译opencv4android，折腾了两天始终编译没通过，泪渀
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1 //Java层代码
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2 Bitmap oldBmp mBuildedBmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.test);
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3 Mat bmpMat = new Mat();
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4 Utils.bitmapToMat(mBuildedBmp, bmpMat);
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5 long resultAddress = -1;
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6 resultAddress = ImageProc.getLaplacian(bmpMat.getNativeObjAddr());
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7 Log.d(TAG, "doLaplacian:resultAddress="+resultAddress);
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8 if(resultAddress<0){
-
9 return ;
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10 }
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11 Mat resultLaplacianMat = new Mat(resultAddress);
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12 Utils.matToBitmap(resultLaplacianMat, mBuildedBmp);
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13 mImageView.setImageBitmap(mBuildedBmp);
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14
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15 //jni接口
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16 public static native long getLaplacian(long bitmap);
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17
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18 //c++实现
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19 JNIEXPORT jlong JNICALL Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_getLaplacian
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20 (JNIEnv * env, jclass obj, jlong bmAddress){
-
21 LOGD("Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_getLaplacian:start");
-
22 Mat *bitmpaMat = (Mat*) bmAddress;
-
23 if (NULL == bitmpaMat) {
-
24 LOGD("Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_getLaplacian:the bitmpaMat is Null");
-
25 return -1;
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26 }
-
27 Laplacian(*bitmpaMat,*bitmpaMat,bitmpaMat->depth());
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28 jlong resultAddress = (jlong)bitmpaMat;
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29 LOGD("Java_com_dengxy_opencvtest_ImageProc_getLaplacian:end");
-
30 return resultAddress;
-
31 }
文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/114668633
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