摘要：是一个基于许可开源发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在和操作系统上。后期将进一步完善其学习记录。为了确保工程创建成功，我们可以重新一下工程载入我们在的回调函数中异步初始化，代码很简单，一句话加上一个回调。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了和计算机视觉方面的很多通用算法百度百科 词条:opencv
我用到东西如下：
sdk 我们开发所用的一些工具
注意:我在学习的过程，直接在手机安装会报解析安装包错误，以至于无法安装，那么这里需要连接开发者模式，使用adb进行安装，命令： adb install ****.apk 就可以安装成功了。
导入Module 这个东西就是上图中的java文件夹，选择File--> new --> import Module 选择步骤一图中红色框框圈起来的JAVA文件夹即可，然后在文件栏中就可以看到这个新的Module了，后面的320指的是版本号，每个人可能不一样
导入Module之后我们需要配置一下，在File--->Project Structure菜单中选择该Moudle作为库依赖即可,如下操作
导入库文件注意：在某些情况下，再倒入Module的情况下，会出现报错的情况，这是修改Module的编译版本和目标版本和APP的保持一致，然后重新Sync即可.
在项目中，选app工程，在src/main目录下新建jniLibs文件夹，将上面选中的文件全部复制到其中。
为了确保工程创建成功，我们可以重新reBuild一下工程
@Override
protected void onResume() {
super.onResume();
//载入OpenCv初始化引擎，并载入库，可以看到initAsync，使用的是异步加载
//因此需要提供回调函数
//OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_2_0指的是版本号，请根据你自己的版本选择
OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_3_2_0, getApplicationContext(), mLoaderCallback);
}
//OpenCV库加载并初始化成功后的回调函数
private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
@Override
public void onManagerConnected(int status) {
// TODO Auto-generated method stub
switch (status) {
case BaseLoaderCallback.SUCCESS:
Log.e("OpenCv", "成功加载");
break;
default:
super.onManagerConnected(status);
Log.e("OpenCv", "加载失败");
break;
}
}
};
Mat rgbMat = new Mat();
Mat grayMat = new Mat();
//从资源中获取图片
srcBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.psb);
//构建灰度RGB图片
grayBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565);
//将资源图片转化为Mat类资源
Utils.bitmapToMat(srcBitmap, rgbMat);//convert original bitmap to Mat, R G B.
//将图片灰度化
Imgproc.cvtColor(rgbMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
//将灰度Mat转换为灰度BitMap资源
Utils.matToBitmap(grayMat, grayBitmap);
//设置显示
((ImageView)findviewById(R.id.img)).setImageBitmap(binaryBitmap);当然还有更多的使用方法没有再此详细阐述，可以再网上寻找一些资源，Mat是非常强大的一个类，好好玩吧。
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