最近在使用JNI，設(shè)法從Java中調(diào)用OpenCV的函數(shù)。在OpenCV中圖像是以IplImage的形式封裝的。IplImage是一個Header，定義了圖像的各種屬性，通過查看IplImage結(jié)構(gòu)體我們可以發(fā)現(xiàn)，圖像數(shù)據(jù)實際上也是在一段連續(xù)的內(nèi)存中分配的，IplImage.imageData就是指向這塊數(shù)據(jù)的指針。隨便訪問一個結(jié)構(gòu)體的成員是不好的，所以O(shè)penCV提供了訪問原始數(shù)據(jù)RawData的方法
void cvGetRawData( const CvArr* arr, uchar** data, int* step=NULL, CvSize* roi_size=NULL );典型的，對于一個三通道，顏色深度為256的圖像img，假設(shè)我們知道它的width，height，為了取得其RawData，可以定義一個數(shù)組data，并調(diào)用cvGetRawData()函數(shù)，將RawData存放到data中：
int raw_data_length = width*height*3；
byte* data= (byte *)malloc(raw_data_length * sizeof(byte));
cvGetRawData( img, (uchar**)&data, NULL, NULL );
那么，這個時候，data內(nèi)部是如何組織的呢？按照一般的邏輯，它應(yīng)該是這樣
｛｛34,123,90｝,{34,122,87},{21,123,88},......｝
按照從左到右，從上到下的順序，每個像素占三個byte。
如果把這個數(shù)據(jù)通過JNI傳給Java程序，然后再按照上述邏輯重新“組裝”成一幅圖像，問題就來了。
為了便于調(diào)試，我使用了Matlab來“組裝”并觀察這幅Raw圖像(height=13, width=17)：
a=[34,123,90,34,122,
];
m=1;
for i=1:13
for j=1:17
for k=1:3
if a(m)<0
a(m)=a(m)+256;
end
d(i,j,k)=a(m);m=m+1;
end
end
end
figure,imshow(uint8(d));
應(yīng)該是圖像RawData的Size，Step之類的錯誤。
最終我沒有找到具體錯在那里，但是用下面的代碼可以得到正確的數(shù)據(jù)。
// reconstruct image data
char *data;
int i, j, step;
CvSize size;
cvGetRawData( rstImg, (uchar**)&data, &step, &size );
step /= sizeof(data[0]);
int k = 0, offset = 0;
for ( i=0; i<size.height; i++, offset=i*step) {
for ( j=0; j<size.width; j++ ) {
result[k++] = data[offset+2];
result[k++] = data[offset+1];
result[k++] = data[offset];
offset += 3;
}
}
注意，Java里面的RGB圖像和OpenCV的通道順序正好是反過來的，即一個是RGB，一個是BGR。
至此，總算可以把OpenCV的圖像和Java的圖像對應(yīng)起來了。至于如何在兩者之間傳遞圖像數(shù)據(jù)，請參見@todo: