NDK处理图片：通过对比度达到美黑效果

2019-11-09 18:51:17

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供稿：网友

前言

这里主要还是学习ndk开发，这个对比度的算法，原理上也不是很清晰，通过本篇文章，主要了解到ndk简单开发的流程，图片处理的基本原理。学习来源：爱奇艺视频搜索：Android开发NDK图片处理，有个一个半小时的视频的，他的开发环境是eclipse。目前我用过的环境是android studio2.2的，开发环境的搭建可以看我之前的文章。

程序步骤

AS2.2创建一个支持C++的工程，自动生成了Jni文件夹和一些配置文件。先看项目的配置文件，build.gradle中： externalNativeBuild { cmake { path "CMakeLists.txt" } }这里是要执行这个cmake的文件，再看CMakeLists.txtadd_library( # Sets the name of the library. native-lib # Sets the library as a shared library. SHARED # PRovides a relative path to your source file(s). # Associated headers in the same location as their source # file are automatically included. src/main/cpp/native-lib.cpp src/main/cpp/ndk_handle_pics.cpp )这里加载一个名为 native-lib 的动态库，文件中的内容有src/main/cpp/native-lib.cpp， src/main/cpp/ndk_handle_pics.cpp 这两个文件。target_link_libraries( # Specifies the target library. native-lib # Links the target library to the log library # included in the NDK. ${log-lib} )

这里就是将 log-lib 连接到我们的 native-lib动态库中

图片是我随便在网上找到的一张图片的，图片里面的处理前跟处理后跟我这里的处理没有什么关系，这里搜索磨皮效果的时候找到的图片，这是别人的对比图。我先上我没处理过之前的图片的这里写图片描述

以上主要是介绍配置文件的作用，核心代码如下：

这里是用java来处理图片的代码 long start_time = System.currentTimeMillis(); //核心：获取到bitmap的ARGB，来用它做对比度的处理 //定义一个亮度和对比度这个对比度的算法是别人来做的 float brightness = 0.2f; float constract = 0.2f; int width = mBitmap.getWidth(); int height = mBitmap.getHeight(); Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width , height , Bitmap.Config.RGB_565); //开始来处理 int a , r , g , b ; //调黑的亮度 int bab = (int) (255 * brightness); //对比度 float ca = 1.0f + constract; //再调高一点而已 ca *= ca; int cab = (int) (ca * 65536) + 1 ; //开始每一个点来做处理的 for(int x = 0 ; x < width ; x++){ for(int y = 0 ; y < height ; y++){ //获取到每个像素点的颜色值 int color = mBitmap.getPixel(x, y); a = Color.alpha(color); r = Color.red(color); g = Color.green(color); b = Color.blue(color); //然后减去一个亮度 int ri = r - bab; int gi = g - bab; int bi = b - bab; //重新进行一下赋值 r = (ri > 255)?255:(ri < 0 ? 0 : ri); b = (bi > 255)?255:(bi < 0 ? 0 : bi); g = (gi > 255)?255:(gi < 0 ? 0 : gi); //对比变化度,主要看大于还是小于0 ri = r - 128; gi = g - 128; bi = b - 128; //ri = (ri * cab)/65536 等价于 ri = (ri * cab)>>16; ri = (ri * cab)/65536; gi = (gi * cab)/65536; bi = (bi * cab)/65536; //加回来 ri += 128; gi += 128; bi += 128; //重新进行一下赋值 r = (ri > 255)?255:(ri < 0 ? 0 : ri); b = (bi > 255)?255:(bi < 0 ? 0 : bi); g = (gi > 255)?255:(gi < 0 ? 0 : gi); //以前的这些算法原理不是很清晰，不过是这样算的 //一个argb的像素点已经改变了那么现在要进行的是赋值 bitmap.setPixel(x,y,Color.argb(a , r ,g , b)); } } long end_time = System.currentTimeMillis(); mIv_pic.setImageBitmap(bitmap);

处理时间如下这里写图片描述

ndk处理代码基本类似如下：

jint *pics = env->GetIntArrayElements(pics_, NULL); int newSize=width * height; float brightness = 0.2f; float constract = 0.2f; //开始来处理 int a , r , g , b ; //调黑的亮度 int bab = (int) (255 * brightness); //对比度 float ca = 1.0f + constract; //再调高一点而已 ca *= ca; int cab = (int) (ca * 65536) + 1 ; //开始每一个点来做处理的 int x,y; for(x = 0 ; x < width ; x++){ for(y = 0 ; y < height ; y++){ //获取到每个像素点的颜色值这个算法与运算其实你到java中Color.alpha(color)的这个跟进去其实就是这里面的方法 int color = pics[y * width + x ]; //这个& 0xFF可以看做是只取8bit的数据（二进制的） argb每个只占用了一个Byte的数据,要把其他位置归0 a = (color >> 24) & 0xFF; r = (color >> 16) & 0xFF; g = (color >> 8) & 0xFF; b = color & 0xFF; //然后减去一个亮度 int ri = r - bab; int gi = g - bab; int bi = b - bab; //重新进行一下赋值 r = (ri > 255)?255:(ri < 0 ? 0 : ri); b = (bi > 255)?255:(bi < 0 ? 0 : bi); g = (gi > 255)?255:(gi < 0 ? 0 : gi); //对比变化度,主要看大于还是小于0 ri = r - 128; gi = g - 128; bi = b - 128; //ri = (ri * cab)/65536 等价于 ri = (ri * cab)>>16; ri = (ri * cab)/65536; gi = (gi * cab)/65536; bi = (bi * cab)/65536; //加回来 ri += 128; gi += 128; bi += 128; //重新进行一下赋值 r = (ri > 255)?255:(ri < 0 ? 0 : ri); b = (bi > 255)?255:(bi < 0 ? 0 : bi); g = (gi > 255)?255:(gi < 0 ? 0 : gi); //以前的这些算法原理不是很清晰，不过是这样算的 //一个argb的像素点已经改变了那么现在要进行的是赋值这里的赋值也看java的里面是如何进行赋值的 //Color.argb(a , r ,g , b)中是这么来进行运算的return (alpha << 24) | (red << 16) | (green << 8) | blue; //透明度一般不变化就直接用0xFF pics[y * width + x] = (0xFF << 24) | (r << 16) | (g << 8) | b; } } jintArray it = (*env).NewIntArray(newSize); (*env).SetIntArrayRegion(it,0,newSize,pics); env->ReleaseIntArrayElements(pics_, pics, 0);处理时间如下：这里写图片描述