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    最近要开发一个图像取模APP,需要用到安卓简单图像处理,用OpenCV来做也可以。查了下,大家的做法也差不多。转自Android下常用的图像处理程序(灰度化、线性灰度变化、二值化)

    1、图像灰度化:
    public Bitmap bitmap2Gray(Bitmap bmSrc) {  
        // 得到图片的长和宽  
        int width = bmSrc.getWidth();  
        int height = bmSrc.getHeight();  
        // 创建目标灰度图像  
        Bitmap bmpGray = null;  
        bmpGray = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);  
        // 创建画布  
        Canvas c = new Canvas(bmpGray);  
        Paint paint = new Paint();  
        ColorMatrix cm = new ColorMatrix();  
        cm.setSaturation(0);  
        ColorMatrixColorFilter f = new ColorMatrixColorFilter(cm);  
        paint.setColorFilter(f);  
        c.drawBitmap(bmSrc, 0, 0, paint);  
        return bmpGray;  
    }
    2、对图像进行线性灰度变化
    public Bitmap lineGrey(Bitmap image) {
        //得到图像的宽度和长度  
        int width = image.getWidth();  
        int height = image.getHeight();  
        //创建线性拉升灰度图像  
        Bitmap linegray = null;  
        linegray = image.copy(Config.ARGB_8888, true);  
        //依次循环对图像的像素进行处理  
        for (int i = 0; i < width; i++) {  
            for (int j = 0; j < height; j++) {  
                //得到每点的像素值  
                int col = image.getPixel(i, j);  
                int alpha = col & 0xFF000000;  
                int red = (col & 0x00FF0000) >> 16;  
                int green = (col & 0x0000FF00) >> 8;  
                int blue = (col & 0x000000FF);  
                // 增加了图像的亮度  
                red = (int) (1.1 * red + 30);  
                green = (int) (1.1 * green + 30);  
                blue = (int) (1.1 * blue + 30);  
                //对图像像素越界进行处理  
                if (red >= 255)   
                {  
                    red = 255;  
                }  
    
                if (green >= 255) {  
                    green = 255;  
                }  
    
                if (blue >= 255) {  
                    blue = 255;  
                }  
                // 新的ARGB  
                int newColor = alpha | (red << 16) | (green << 8) | blue;  
                //设置新图像的RGB值  
                linegray.setPixel(i, j, newColor);  
            }  
        }  
        return linegray;  
    }  
    3、对图像进行二值化
    public Bitmap gray2Binary(Bitmap graymap) {  
        //得到图形的宽度和长度  
        int width = graymap.getWidth();  
        int height = graymap.getHeight();  
        //创建二值化图像  
        Bitmap binarymap = null;  
        binarymap = graymap.copy(Config.ARGB_8888, true);  
        //依次循环,对图像的像素进行处理  
        for (int i = 0; i < width; i++) {  
            for (int j = 0; j < height; j++) {  
                //得到当前像素的值  
                int col = binarymap.getPixel(i, j);  
                //得到alpha通道的值  
                int alpha = col & 0xFF000000;  
                //得到图像的像素RGB的值  
                int red = (col & 0x00FF0000) >> 16;  
                int green = (col & 0x0000FF00) >> 8;  
                int blue = (col & 0x000000FF);  
                // 用公式X = 0.3×R+0.59×G+0.11×B计算出X代替原来的RGB  
                int gray = (int) ((float) red * 0.3 + (float) green * 0.59 + (float) blue * 0.11);  
                //对图像进行二值化处理  
                if (gray <= 95) {  
                    gray = 0;  
                } else {  
                    gray = 255;  
                }  
                // 新的ARGB  
                int newColor = alpha | (gray << 16) | (gray << 8) | gray;  
                //设置新图像的当前像素值  
                binarymap.setPixel(i, j, newColor);  
            }  
        }  
        return binarymap;  
    }  
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  • 安卓之图片处理

    2018-07-01 15:32:00
    其中少不了让人头疼的一个就是图像。常识告诉我们,如果用APP不流畅的话会给用户很差的体验,如果我们刷朋友圈,每张图片都5M,那我们的网速肯定刷很久才能刷出来图片。所以交互的时候肯定很不流畅。这就涉及了图片...

    在安卓中肯定要涉及和服务器交互的问题,而交互中会涉及各种各样的数据类型。其中少不了让人头疼的一个就是图像。

    常识告诉我们,如果用APP不流畅的话会给用户很差的体验,如果我们刷朋友圈,每张图片都5M,那我们的网速肯定刷很久才能刷出来图片。所以交互的时候肯定很不流畅。这就涉及了图片的压缩处理。

    安卓端的压缩可以用一些第三方框架,比如Glide等。但是本篇文章介绍几个不使用框架的压缩方式。

    一.分辨率压缩

    public  static  Bitmap scaleBitmap(Bitmap origin, int width){
        int originWidth = origin.getWidth();
        int height = width * origin.getHeight() / originWidth;
        return Bitmap.createScaledBitmap(origin, width, height, false);
    
    }

    使用时即可输入相应的宽度即可按分辨率压缩图片

    二.质量压缩

    picture.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 77, new FileOutputStream(mFile));
    要注意,只有JPEG的图片可以按质量压缩,如果是PNG格式是不可以的,77代表质量比,如果是100相当于没压缩

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  • 现在智能手机的直播应用多不胜数,直播离不开手机摄像头,你看到的很多可能并不是真实,对方直播传到你那之前人的图像已经做过了处理,对方的人并不是真实的也就有了照骗之称。大概从系统的角度分析下。 不管是安卓...
    现在智能手机的直播应用多不胜数,直播离不开手机摄像头,你看到的很多可能并不是真实,对方直播传到你那之前人的图像已经做过了处理,对方的人并不是真实的也就有了照骗之称。大概从系统的角度分析下。
      不管是安卓还是苹果的手持终端系统,都有摄像头的底层应用给到app来通信,还有安卓工具套件什么的也都有谷歌支持,这就像微软windows之于VS应用。安卓系统如果想过滤不实在的直播app,也就是跟真实人差别特别大,是可以过滤掉,但有一点化妆的除外吧。安卓或者苹果可以在直播拍摄过程某个不定时的时候取个原装人像,可能会强制关闭你当前直播应用吧,不过你的直播app马上又可以自动重连上。你的原装人像图是不经过美颜瘦脸之类处理的,这可以跟你直播处理的图像一比就可以看出相差有多大,看肤色变化脸型变化,安卓系统连人脸识别都做了,这个也很容易对比出来。
      还有即便直播应用美颜图通过app的服务器来做来处理,也就是说美颜之类的不在直播app的手机前端处理,一样可以追踪到服务器或者观看你直播的粉丝手机接收方,联网下你的直播的视频显示逃不掉它的系统应用。
      苹果系统的做法也一样吧,这就取决系统它放宽app应用自由度,还是顾及到放任直播侵沉在虚有样貌陶醉中,也是否容忍让观看直播的看虚假的外貌,一切取决于系统的提供方。
    
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  • 有的时候想写写安卓的脚本,不过用 java 或者 kotlin 写图像处理什么的太麻烦了,按键精灵的脚本我也懒得学。adb 倒是可以,但是很多时候要用电脑,又有些不太方便。感觉现在云手机比较方便吧,比如说:红手指、爱云...

    有的时候想写写安卓的脚本,不过用 java 或者 kotlin 写图像处理什么的太麻烦了,按键精灵的脚本我也懒得学。adb 倒是可以,但是很多时候要用电脑,又有些不太方便。感觉现在云手机比较方便吧,比如说:红手指、爱云兔这种,我比较喜欢用云手机这种挂一挂机,在手机上随时都能看看挂机的进度什么的。
    在这里插入图片描述

    于是就写了个基础的安卓端的接收器,用来接收服务端 python 的控制命令,从而对安卓机进行操控。

    架构想法

    架构比较简单,有个安卓端和webserver端。


    在这里插入图片描述

    其实就是 App 每隔一段时间上传截图给 web 端,然后可以用 python 做一波图像搜索或者是别的什么东西随意,然后返回命令给 App 端,然后 App 执行相应命令。

    使用方法

    安装PyAndroidControl APP

    因为要操控设备,所以这里需要授予PyAndroidControl应用root权限才行。

    按照个人需求修改代码

    这里提供了一个get_commands方法供开发者使用。有两个参数,第一个token代表登陆时的标签,用以区分用户。第二个img_file代表安卓设备的截图。

    所以只要修改

    simple-control-server/logics.py 文件即可。

    def get_commands(token, img_file):
     """ analyze the screenshot and send
     commands back to android device """
     img_file.save("tmp.png")
     print(token)
     # your adb shell commands
     cmds = [
     'input text "111"',
     'input text "222"',
     'input text "333"',
     ]
     return cmds
    

    这里面为了简单,提供了一个每个一秒自动输入“111”、“222”、“333”的例子。

    在这里插入图片描述

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