如何进行图片JNI C++\Java高斯模糊的实现

什么是JNI?

JNI(Java Native Interface)是Java平台的一种机制，它允许Java代码与本地代码(如C、C++)进行交互，通过JNI,Java程序可以调用本地方法，从而实现对操作系统资源的访问和操作，在本文中，我们将使用JNI实现图片的高斯模糊处理。

高斯模糊原理

高斯模糊是一种常用的图像处理技术，主要用于降低图像的噪声和细节，使图像更加平滑，其基本原理是对图像中的每个像素点进行加权平均，权重由高斯函数计算得出，高斯函数的形式如下：

f(x) = A * exp(-((x μ)^2) / (2 * σ^2))

A是高斯函数的幅度，μ是高斯函数的中心，σ是高斯函数的标准差。

如何使用JNI实现高斯模糊？

1、我们需要在Java中声明本地方法，这里我们使用C++编写高斯模糊处理的实现。

// Java代码
public class GaussianBlur {
    static {
        System.loadLibrary("gaussianblur"); // 加载本地库
    }
    public native void applyGaussianBlur(int[] srcPixels, int[] dstPixels, int width, int height);
}

2、我们需要使用javah工具生成JNI头文件。

javac GaussianBlur.java // 编译Java代码
javah GaussianBlur // 生成JNI头文件

这将生成一个名为GaussianBlur.h的头文件，内容如下：

“`c++

/* DO NOT EDIT THIS FILE it is machine generated */

include <jni.h>

/* Header for class GaussianBlur */

ifndef _Included_GaussianBlur

define _Included_GaussianBlur

ifdef __cplusplus

extern "C" {

endif

/*

* Class: GaussianBlur

* Method: applyGaussianBlur

* Signature: (I[II)[I]V

*/

JNIEXPORT void JNICALL Java_GaussianBlur_applyGaussianBlur(JNIEnv *, jobject, jintArray, jintArray, jint, jint);

ifdef __cplusplus

endif

endif

3、接下来，我们需要编写C++实现文件，首先包含必要的头文件和库文件。

“`c++

// C++代码(gaussianblur.cpp)

include <jni.h>

include <opencv2/opencv.hpp> // OpenCV库用于图像处理

include "GaussianBlur.h" // JNI头文件生成的头文件

4、实现高斯模糊处理的本地方法，这里我们使用OpenCV库进行图像处理，注意，我们需要将OpenCV库链接到本地库中，具体方法取决于你的编译器和操作系统，以下是一个示例：

“`c++

// C++代码(gaussianblur.cpp)的实现部分(省略其他代码)

JNIEXPORT void JNICALL Java_GaussianBlur_applyGaussianBlur(JNIEnv *env, jobject obj, jintArray srcPixels, jintArray dstPixels, jint width, jint height) {

jint *srcPixelsData = env->GetIntArrayElements(srcPixels, nullptr); // 获取源图像数据指针

jint *dstPixelsData = env->GetIntArrayElements(dstPixels, nullptr); // 获取目标图像数据指针

int srcWidth = env->GetIntField(obj, env->GetFieldID(env->FindClass("android/graphics/Bitmap"), "getWidth", "()I")); // 获取源图像宽度和高度(假设源图像为位图)

int srcHeight = env->GetIntField(obj, env->GetFieldID(env->FindClass("android/graphics/Bitmap"), "getHeight", "()I")); // 获取源图像宽度和高度(假设源图像为位图)

int pixelSize = sizeof(jint); // 每个像素的大小(以字节为单位)

int rowStride = width * pixelSize; // 每行像素的字节数(假设每个像素占用4个字节)

int destRowStride = rowStride; // 每行目标图像的字节数(与源图像相同)

uint8_t *srcPtr = new uint8_t[rowStride * srcHeight]; // 分配源图像内存空间(每行像素数等于宽度乘以每个像素的大小)

uint8_t *destPtr = new uint8_t[rowStride * srcHeight]; // 分配目标图像内存空间(每行像素数等于宽度乘以每个像素的大小)

jboolean isCopy; // 是否复制数据到新分配的内存空间(默认为false)

env->GetByteArrayRegion(srcPixels, 0, rowStride * srcHeight, srcPtr); // 将源图像数据复制到新分配的内存空间中(按行复制)

env->GetByteArrayRegion(dstPixels, 0, rowStride srcHeight, destPtr); // 将目标图像数据复制到新分配的内存空间中(按行复制) // 注意这里的dstPixels实际上是指向srcPixels的指针！!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1⁄4ÇÂ1⁄4Æ÷ÀàÐÍ£¬Ôòμ±Ç°¿ÉÒÔÊ1ÓûùÀàμÄ×îoóμ㣬2Ù×÷»ùÀàμÄ×îoóμ㣬·ñÔò2» ́¦Àí¶þ3ÉμÄ×îoóμ㣬ֻÓë»ùÀàμÄ×îoóμã֮ǰ¿ÉÒÔÊ1ÓûùÀàμÄ×îoóμ㣬ֻÓë»ùÀàμÄ×îoóμã֮ǰ¿ÉÒÔÊ1ÓûùÀàμÄ×îoóμ㣬ֻÓë·ñÔò2» ́¦Àí¶þ3ÉμÄ×îoóμ㣬¶ø±äÁ¿¶ø±äÁ¿3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦£¬±ÜÃâ3É1¦