Android修行手册-Chaquopy中opencv、numpy的初步应用

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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 cv2def 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;@Overrideprotected 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() {@Overridepublic 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，

1. 使用numpy计算两个矩阵的乘积。
2. 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 arraymean = np.mean(a)# Calculate the standard deviation of the arraystd = 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
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📢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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