opencv java api下载

　　opencv java api 中文版是款可以快速的帮助用户进行使用java语言在opencv编程的进行时的编程手册；软件可以快的通过关键词进行快速的查找，使您可以快速的得到您需要索索的各类函数的使用方法，包括了属性、定义等实用的信息，让您的opencv编程更加的快速等；软件的操作简单，使用方便，是款非常值得信赖的软件，需要的朋友赶快将opencv java api下载来使用试试吧！

软件功能

　　Packages：org.opencv.core

　　Core:

　　对矩阵的进行基本运算（加减乘除等）的一些函数

　　CvType:

　　基本数据类型的定义

　　如CV_16UC3，代表的是16位无符号整形3通道。

　　Mat:

　　构造函数

　　public Mat(int rows,

　　int cols,

　　int type)

　　public Mat(int rows,

　　int cols,

　　int type,

　　Scalar s)

　　public Mat(Mat m,

　　Rect roi)

　　Methods:

　　get

　　public double[] get(int row,

　　int col)

　　取得某个坐标的数据，返回值是double，包含的是多个通道数据。

　　eye

　　public static Mat eye(Size size,

　　int type)

　　类似matlab中的初始化eye将对角线元素置为1，其他为0.

　　height

　　public int height()

　　得到矩阵的高

　　width

　　public int width()

　　得到矩阵的宽

　　public static Mat ones(int rows,

　　int cols,

　　int type)

　　put

　　public int put(int row,

　　int col,

　　byte[] data)

　　API 里非常重要的一个类

　　MatOfKeyPoint：

　　存储KeyPoint的Match，继承自Mat，包含Mat的一系列Methods，另外还有

　　public void alloc(int elemNumber)

　　public void fromArray(KeyPoint... a)

　　public void fromList(java.util.List lkp)

　　public java.util.List toList()

　　public KeyPoint[] toArray()

　　KeyPoint：

　　用于显著点检测的数据结构，包含的数据域Keypoint的坐标，有意义keypoint的半径。

　　Point：

　　点，一般用来表示像素的坐标，包含：double x，double y两个域，

　　Method and Description

　　Point clone()

　　double dot(Point p)

　　boolean equals(java.lang.Object obj)

　　int hashCode()

　　boolean inside(Rect r)

　　void set(double[] vals)

　　java.lang.String toString()

　　MatOfPoint:

　　保存Point的Mat，同样继承自Mat，包含Mat的一系列Methods。

　　Rect：

　　Rect(int x, int y, int width, int height)

　　重要的方法

　　Method and Description：

　　double area()：返回rect的面积

　　Point br()：返回rect的左上角坐标

　　Point tl()：返回rect的右下角坐标

　　void set(double[] vals)

　　Size size()

数据包介绍

　　Packages：org.opencv.imgproc

　　这个包中包括模糊，调整图像，金字塔运算，滤波，颜色转换，计算直方图，边缘检测，二值化，大小等等。

　　介绍几个比较重要和常用的算法。

　　对图像进行二值化

　　static void

　　使用自适应阈值的方式来二值化图像， T(x,y)是对每个像素计算的阈值.

　　adaptiveThreshold(Mat src, Mat dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)

　　对于ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, T(x,y) 是(x, y)的blockSize x blockSize 的领域加权均值 减去 C.

　　对于 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, T(x,y) 是(x, y)的blockSize x blockSize 的领域均值 减去 C.

　　属性

　　blockSize - 对于某个像素，计算其阈值所考虑的元素范围: 3, 5, 7, and so on.

　　thresholdType - Thresholding type that must be either THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV.

　　dst -和原图像相同类型的的目标图像.

　　C - 从均值中减去的一个常数. 一般是取正值，也可以去0或者负数.

　　src - 原图像8位单通道图像.

　　maxValue - 和thresholdType相关，如果这一参数为 THRESH_BINARY，那么二值化图像像素大于阈值为maxValue，反之参数为THRESH_BINARY_INV，则小于阈值的被赋值为maxValue。

　　adaptiveMethod - 能够使用哪种自适应阈值算法, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C orADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C.

　　用法举例

　　Imgproc.adaptiveThreshold(inputFrame.gray(), mbyte, 255,Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 5, 2);

目录

　　前言

　　01 Java 概述、安裝及簡易教學

　　1-1 Java 概述

　　1-2 Java 安裝

　　1-3 Eclipse 安裝

　　1-4 GUI 設計工具WindowBuilder plugin

　　1-5 在Eclipse 開發第一個Java 程式

　　1-6 在Eclipse 開發第一個Java 視窗程式- 顯示影像

　　1-7 在Eclipse 開發視窗程式-slider 控制元件

　　1-8 在Eclipse 開發視窗程式- 按鈕控制元件

　　1-9 好用的Eclipse 快捷鍵

　　02 OpenCV 概述、安裝及設定

　　2-1 OpenCV 概述

　　2-2 關於OpenCV 3.0 及3.1

　　2-3 使用Java 開發OpenCV 的缺點

　　2-4 OpenCV 的下載及安裝

　　2-5 在Eclipse 設定OpenCV 開發環境

　　2-6 整合Java 之Eclipse 與OpenCV

　　2-7 開發第一個OpenCV 程式

　　2-8 建立矩陣

　　03 OpenCV 基礎數學計算

　　3-1 線性代數方面相關計算

　　3-2 統計方面相關計算

　　3-3 其他數學方面相關計算

　　04 影像基本輸出輸入處理

　　4-1 影像基本操作

　　4-2 WebCAM 基本操作

　　4-3 影片檔案讀入及撥放

　　4-4 IPCAM 操作

　　05 影像基本處理

　　5-1 明暗度處理

　　5-2 灰階處理

　　5-3 影像相反處理

　　5-4 模糊處理

　　5-5 臨界值處理

　　5-6 銳利化處理

　　5-7 合併處理

　　5-8 縮放處理

　　5-9 旋轉處理

　　5-10 扭曲處理

　　5-11 對比處理

　　5-12 綜合處理

　　5-13 顏色空間

　　5-14 堆疊處理

　　5-15 馬賽克處理

　　5-16 外框處理

　　5-17 ROI 應用

　　06 使用核矩陣進行影像處理

　　6-1 Mean filter

　　6-2 Prewitt filter

　　6-3 Laplacian filter

　　6-4 Sobel filter

　　6-5 Frei Chenn filter

　　6-6 Scharr filter

　　6-7 Robinson filter

　　6-8 Kirsch filter

　　6-9 浮雕處理

　　6-10 客制化filter

　　6-11 SqrBox filter

　　07 繪圖

　　7-1 基礎幾何及文字繪圖

　　7-2 直方圖統計

　　7-3 填充處理

　　7-4 綜合應用

　　7-5 符號

　　7-6 立體浮雕

　　08 進階影像處理

　　8-1 形態學變換

　　8-2 Canny 邊緣檢測

　　8-3 綜合應用

　　8-4 分水嶺

　　8-5 其他

　　8-6 圓形變換

　　09 強大相片類處理

　　9-1 影像修復

　　9-2 減色

　　9-3 Denoising

　　9-4 HDR

　　9-5 Seamless Cloning 系列

　　9-6 Non-Photorealistic Rendering 系列

　　9-7 其它

　　10 檢測

　　10-1 線檢測

　　10-2 圓檢測

　　10-3 輪廓

　　10-4 模板找尋

　　10-5 凸包

　　10-6 凸包缺陷

　　10-7 顏色檢測

　　10-8 綜合應用手指檢測

　　10-9 Moments

　　10-10 切線

　　10-11 案例實作

　　11 特徵點檢測

　　11-1 Shi-Tomasi 角點檢測

　　11-2 Harris-Stephens 邊緣檢測

　　11-3 FeatureDetector

　　11-4 棋盤格找尋

　　11-5 矯正鏡頭畸形

　　12 運動追蹤motion tracking

　　12-1 簡單的運動追蹤

　　12-2 HOG 行人檢測

　　12-3 光流8.7.3 實驗程式

　　12-4 MOG 及KNN 行人檢測

　　12-5 MeanShift 及CamShift

　　12-6 Kalman Filter

　　12-7 其他

　　13 Machine Learning 機器學習

　　13-1 Haar+Adaboost

　　13-2 建立ML 資料庫

　　13-3 分類

　　13-4 聚類

　　14 其它功能與整合效果

　　14-1 傅立葉轉換

　　14-2 視差

　　14-3 虛擬鋼琴

　　14-4 Subdiv2D

　　15 發行Java 應用程式

　　16 Opencv 與Web 整合

　　範例16-1-1 網頁版Hello Opencv

　　範例16-1-2 利用opencv 顯示影像

　　範例16-1-3 在Web 上模糊處理

　　範例16-1-4 jsp 應用模糊處理

　　附錄A Opencv Mat 資料結構列表

　　附錄B Opencv 色彩空間轉換資料格式列表

　　附錄C Iris 鳶尾花數據集

　　附錄D Opencv for Java 2.4.X 與3.1 差異

　　附錄E Opencv 相關網址

　　附錄F 如何使用本書範例及相關圖片