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The target is to set up a high quality and real-time image process and machine learning library which is implemented in pure java. The framework can run application on java desktop and android platform.

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cv4j

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最新版本

模块 cv4j rxcv4j
最新版本 Download Download

下载和使用

1.单独下载cv4j

compile 'com.cv4j:cv4j:0.1.2'

2.下载rxcv4j

rxcv4j 是使用 RxJava2.x 进行的封装,如果下载该模块的话无需再下载cv4j。

compile 'com.cv4j:rxcv4j:0.1.1.1'

目前已经实现的功能:

常见滤镜

滤镜名称 作用 备注
BoxBlurFilter 盒子模糊,支持水平与垂直经向模糊,模糊半径通常为奇数1、3、5、7、9、11、15 快速模糊算法
CarveFilter 浮雕效果, 支持两种浮雕类型,根据boolean参数决定使用哪一种 像素差值计算
ColorFilter 颜色匹配,支持12种颜色风格转换(相当于12个滤镜), 基于查找表实现,速度极快 LUT加速计算
ConBriFilter 调整图像对比度与亮度,默认是提升对比,降低亮度,默认值分别为1.2, 0.7 对比度与亮度调整
EmbossFilter 轧花效果,基于跟浮雕效果类似,但是更加灵活,可以执行更多像素值校正 轧花效果
ExposureFilter 曝光效果,基于图像像素值取反,有一种类似光学相机曝光照片的效果 光爆效果
FastEPFilter 边缘保留滤波-基于积分图的边缘保留滤波,是一种很好的噪声抑制算法,常用来实现人脸美化的关键步骤 边缘保留
FloSteDitheringFilter 抖动效果-基于错误扩展的抖动算法,实现像素点离散填充与二值化显示 抖动效果
GammaFilter 伽马校正,基于光学相机拍照之后,经常需要做此操作 伽马校正
GaussianBlurFilter 高斯模糊,基于高斯公式的图像模糊,比盒子模糊有更好的效果,但是速度较慢 高斯模糊
GaussianNoiseFilter 高斯噪声-产生高斯随机噪声,在图像中使用高斯随机噪声 高斯噪声
GlowFilter 光线效果,在图像中模仿自然光线照射 光线效果
GradientFilter 梯度效果,基于图像一阶导数算子实现的梯度效果,很好的显示了图像主要轮廓与边界 梯度效果
MeansBinaryFilter 黑白效果, 基于图像均值实现图像二值化效果 黑白效果
MosaicFilter 马赛克效果,基于积分图实现的图像马赛克效果,速度快效果好,支持矩形马赛克 马赛克效果
MotionFilter 移动效果,基于模糊与几何形变实现的图像模糊移动效果 移动效果
NatureFilter 自然系滤镜,根据参数选择,总计有八种自然风格的颜色滤镜(相当于8个滤镜) 自然系效果
OilPaintFilter 油画效果,基于轮廓与颜色分布实现的油画效果,逼真模拟秋日风情 油画效果
SepiaToneFilter 怀旧风格, 经典的图像怀旧风格滤镜,一秒生成 怀旧风格
SinCityFilter 邪恶之城,基于像素值局部变化的滤镜,可以根据输入参数调整阈值范围与对比颜色值 邪恶之城
SpotlightFilter 探照灯效果,基于中心像素距离而调整图像亮度的,产生亮度扩展效果 探照灯滤镜
StrokeAreaFilter 铅笔画效果, 模仿铅笔模糊实现, 可以将输入图像变了写生铅笔画,细节多少根据参数决定 铅笔画效果
VignetteFilter 边框效果,给图像加上立体边框,默认边框为黑色,可以通过输入参数调整边框大小与边框颜色 立体边框
WaterFilter 水波纹效果-模拟水波纹扩展效果,在输入图像中
WhiteImageFilter 增白亮度-通过参数可以调整图像亮度,有照片增白效果 增白效果

空间卷积滤镜

filter 名称 作用
ConvolutionHVFilter 卷积 模糊或者降噪
MinMaxFilter 最大最小值滤波 去噪声
SAPNoiseFilter 椒盐噪声 增加噪声
SharpFilter 锐化 增强
MedimaFilter 中值滤波 去噪声
LaplasFilter 拉普拉斯 提取边缘
FindEdgeFilter 寻找边缘 梯度提取
SobelFilter 梯度 获取x、y方向的梯度提取
VarianceFilter 方差滤波 高通滤波
MaerOperatorFilter 马尔操作 高通滤波
USMFilter USM 增强

联系方式

cv4j QQ交流群:492962708

cv4j slack协同管理:Join the Slack team for cv4j

cv4j的系列文章:http://www.jianshu.com/nb/10401400

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