Android OpenCV之基于均值实现图像二值分割

均值与标准方差

对于给定的数据，它的均值$u$和$stddev$计算如下：
$$u=\frac{{\sum }_{i=0}^n{x}_i}{n}$$
其中$n$表示数据的长度、$x_i$表示第$i$个元素的值。
$$stddev=\sqrt{\frac{{\sum }_{i=0}^n(x_i-u{)}^2}{n-1}}$$
其中$n$表示数据的长度、$u$表示均值、1表示自由度。

OpenCV API

针对均值与标准方差，OpenCV已经在Core模块中为我们实现了这类API，具体声明如下：

meanStdDev(Mat src, MatOfDouble mean, MatOfDouble stddev)

src 表示输入的 Mat 对象。
mean 计算出的各个通道的均值，数组长度和 src 的通道数一致。
stddev 计算出的各个通道的标准方差，数组长度和 src 的通道数一致。

基于均值实现图像二值分割的代码如下

/**
 * 将[srcMat]转换为灰度图像
 *
 * @param srcMat Mat数据源
 * @return 转换后的灰度Mat
 */
fun convertMat2GrayMat(srcMat: Mat): Mat {
    // 转为灰度图像
    val gray = Mat()
    Imgproc.cvtColor(srcMat, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)

    // 计算均值和标准方差
    val means = MatOfDouble()
    val stddevs = MatOfDouble()
    Core.meanStdDev(gray, means, stddevs)

    // 读取像素数组
    val width = gray.cols()
    val height = gray.rows()
    val data = ByteArray(width * height)
    gray.get(0, 0, data)
    var pv = 0

    // 根据均值进行二值分割
    val average = means.toArray()[0].toInt()
    for (i in data.indices) {
        pv = (data[i] and 255.toByte()).toInt()
        if (pv > average) {
            data[i] = 255.toByte()
        } else {
            data[i] = 0.toByte()
        }
    }
    gray.put(0, 0, data)

    return gray
}

其中 gray 就是最后得到的二值图像，转换为Bitmap后可以在ImageView里面显示。