Android的毛玻璃模糊效果，我使用OpenCV来搞

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开始学习OpenCV，毛玻璃模糊效果目前网上流行的有三种办法：

1、使用java来编写一长串的像素处理办法算法来改变bitmap（性能教差，而且一堆算法代码，难理解，不优雅）

2、使用C语言的方式同样使用和java一样的算法来实现（性能好，同样一堆算法代码难理解，也不优雅）

3、使用RenderScript这个有Api版本的限制。

现在我们可以利用OpenCV框架中滤波算法来实现图片的模糊虚化。

准备工作

先到OpenCV官网, 下载Android平台的sdk包: http://www.opencv.org

解压后： sdk目录里是openCV的一些动态库，cmake构建文件，以及java的一些api。

新建一个支持NDK的工程：

配置集成OpenCV库到工程：

我这里只编译支持了armeabi，cpu架构的平台，需要在app，module的build.gradle中做一些修改：

对了这里我使用AS自带的cmake工具来构建NDK库的链接和编译的支持，所以不需要再写Android.mk的配置文件，这里配置下CMakeLists.txt就可以，更加简单：

# For more information about using CMake with Android Studio, read the

# documentation: https: # Sets the minimum version of CMake required to build the native library. cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1) # 添加我们自己要编译的so库，以及源码文件 add_library( image_process SHARED src/main/cpp/image_process.cpp ) # 增加opencv库 add_library( opencv_java3 SHARED IMPORTED ) # 编译的平台是armeabiif(${ANDROID_ABI} STREQUAL "armeabi")# 设置动态库文件的路径属性set_target_properties( opencv_java3 PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/src/main/jniLibs/armeabi/libopencv_java3.so )endif(${ANDROID_ABI} STREQUAL "armeabi")# opencv库的头文件路径设置，在此是opencv-sdk的路径，当然你也可以把include目录拷贝到工程中include_directories( D:/opencv-3.2.0-android-sdk/OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni/include )find_library( # Sets the name of the path variable. log-lib # Specifies the name of the NDK library that # you want CMake to locate. log )# 需要链接的库target_link_libraries( # Specifies the target library. image_process opencv_java3 # Links the target library to the log library # included in the NDK. ${log-lib} )

上面的添加依赖库，和自己要编译的so库的写法都是差不多的，就是这些套路。（自古深情留不住，总是套路得人心） 同时把sdk中libopencv_java3.so文件拷贝到对应的工程目录下我这里是jniLibs为了方便不然还得配置gradle修改source目录的映射路径：

编写java层的对外开发调用api

public class ImageProcessUtils {

public static Bitmap blur(Bitmap srcBitmap){ int width = srcBitmap.getWidth(); int height = srcBitmap.getHeight(); int[] pixels = new int[width * height]; srcBitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height); blurImage(pixels, width, height); Bitmap newBitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565); newBitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height); return newBitmap; } public static native void blurImage(int[] pixels, int w, int h); static { System.loadLibrary("image_process"); System.loadLibrary("opencv_java3"); } }

接下来是在NDK中使用opencv来实现图片的毛玻璃化

#include <jni.h>

#include <android/log.h> #include <opencv2/opencv.hpp> // 引入opencv库头文件 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> // 引入opencv图形界面，暂时没用到 // 定义了log日志宏函数，方便打印日志在logcat中查看调试 #define TAG "Jerry-NDK-Image-Pro" #define LOGV(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_VERBOSE, TAG, __VA_ARGS__) #define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG , TAG, __VA_ARGS__) #define LOGI(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO , TAG, __VA_ARGS__) #define LOGW(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_WARN , TAG, __VA_ARGS__) #define LOGE(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR , TAG, __VA_ARGS__) using namespace cv; extern "C" JNIEXPORT void JNICALL Java_com_jerry_jerryopencvdemo_imageprocess_ImageProcessUtils_blurImage( JNIEnv *env, jclass jcls, jintArray jarr_pixels, jint j_width, jint j_height) { // 获取java中传入的像素数组值，jintArray转化成jint指针数组 jint *c_pixels = env->GetIntArrayElements(jarr_pixels, JNI_FALSE); if(c_pixels == NULL){ return; } LOGE("图片宽度：%d, 高度：%d", j_width, j_height); // 把c的图片数据转化成opencv的图片数据 // 使用Mat创建图片 Mat mat_image_src(j_height, j_width, CV_8UC4, (unsigned char*) c_pixels); // 选择和截取一段行范围的图片 Mat temp = mat_image_src.rowRange(j_height / 3, 2 * j_height / 3); // 方框滤波 // boxFilter(temp, temp, -1, Size(85, 85)); // 均值滤波 blur(temp, temp, Size(85, 85)); // 使用高斯模糊滤波 // GaussianBlur(temp, temp, Size(45, 13), 0, 0); // 将opencv图片转化成c图片数据，RGBA转化成灰度图4通道颜色数据 cvtColor(temp, temp, CV_RGBA2GRAY, 4); // 更新java图片数组和释放c++中图片数组的值 env->ReleaseIntArrayElements(jarr_pixels, c_pixels, JNI_FALSE); }

原图：

毛玻璃后效果图：

简单的利用了滤波算法函数处理，来达到毛玻璃的效果，当然opencv的强大远远不限于此。关于opencv进一步的学习使用还会继续记录在博客中。