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我正在尝试在 android studio 中使用 C++ 实现 sobel 边缘检测，并提供最少的库帮助。我必须自己编写算法，所以我不能使用 sobel 或 OpenCV 提供的任何函数。

问题是给定的输出看起来像这个 输出图像一样抽象。我找不到任何相关的讨论。

我正在使用 4 通道 8UC4 垫，JNI 调用 c++。和包含图像的结构，此处描述为stackoverflow.com/questions/24319406/

任何帮助，将不胜感激。非常感谢。

这是代码片段：

#pragma pack(push, 2)
struct RGB {      
  uchar red;
  uchar green;
  uchar blue;
  float alfa;
};

上面的代码显示了结构

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_rakad_skripsi_1c_1realtime_RealTimeDetection_gscale(JNIEnv *env, jobject, jlong frame){
Mat& Frame = *(Mat*)frame;

int row = Frame.rows;
int col = Frame.cols;

GaussianBlur( Frame, Frame, Size( 7, 7), 0, 0 ); // Optional Noise Reduction

for (int y = 0; y < row; y++) {
    for (int x = 0; x < col; x++) {
        //GET PIXEL VALUE
        RGB& frm = Frame.ptr<RGB>(y)[x];
        uchar gray = (frm.blue * 0.587) + (frm.green * 0.114) + (frm.red * 0.299); //Grayscale

        //REPLACE PIXEL VALUE
        frm.red = gray;
        frm.blue = gray;
        frm.green = gray;
    }
  }
}

上面的代码是灰度方法。这种方法在 20+ fps 的实时速度下运行良好，没有任何问题。

extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_rakad_skripsi_1c_1realtime_RealTimeDetection_sobel(JNIEnv *env, jobject, jlong frame){
Mat& Frame = *(Mat*)frame;

int row = Frame.rows;
int col = Frame.cols;

/*SOBEL OPERATOR MATRIX

    Gx =    [   -1   0   1  ]       Gy =    [    1    2    1   ]
            [   -2   0   2  ]               [    0    0    0   ]
            [   -1   0   1  ]               [   -1   -2   -1   ]
 */

/*IMAGE MATRIX

  Image =   [   1   2   3   ]
            [   4   5   6   ]
            [   7   8   9   ]
 */

for (int x = 0; x < row; x++) {
    for (int y = 0; y < col; y++) {

        int gradX, gradY, grad = 0;
        RGB& mid = Frame.ptr<RGB>(x)[y];

        if (x == 0 || x == row-1 || y == 0 || y == col-1){

            gradX = gradY = 0;

        } else {

            RGB& px1 = Frame.ptr<RGB>(x-1)[y-1];   RGB& px2 = Frame.ptr<RGB>(x)[y-1];     RGB& px3 = Frame.ptr<RGB>(x+1)[y-1];
            RGB& px4 = Frame.ptr<RGB>(x-1)[y];                                            RGB& px6 = Frame.ptr<RGB>(x+1)[y];
            RGB& px7 = Frame.ptr<RGB>(x-1)[y+1];   RGB& px8 = Frame.ptr<RGB>(x)[y+1];     RGB& px9 = Frame.ptr<RGB>(x+1)[y+1];

            gradX = (px1.red * (-1)) + (px4.red * (-2)) + (px7.red * (-1)) + (px3.red) + (px6.red * 2) + (px9.red);

            gradY = (px7.red * (-1)) + (px8.red * (-2)) + (px9.red * (-1)) + (px1.red) + (px2.red * 2) + (px3.red);

        }

        grad = sqrt((gradX*gradX) + (gradY*gradY));
        saturate_cast<uchar>(grad);

        mid.red = grad;
        mid.green = grad;
        mid.blue = grad;
    }
  }
}

上面的代码很麻烦。它显示了前面提到的图片。

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