56：OpenCV- 安装与简介
常见的图像处理，人脸识别，滤镜，美容磨皮，对象的追踪。
底层是c++语言，
1. VS + OpenCV
https://opencv.org/
https://github.com/opencv/opencv/releases
https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.4
opencv-3.4.4-vc14_vc15.exe
opencv-3.4.4-android-sdk.zip
《安心正念课》
运行OpenCV的几种方式：
- ManagerAPK 运行 + eclipse 代码，底层跨进程通信。
- Java package + so 库
- 【jni + include头文件 + so 库】，自己来写代码。
下载opencv-3.4.4-vc14_vc15.exe, 解压。解压后，android/opencv/build/include 文件。
新建vs项目，
// VS: 配置：头文件 + dll动态库。 from opencv-3.4.4-vc14_vc15.exe
win32--> x64
环境变量：C:\Users\hcDarren\Desktop\android\opencv\build\x64\vc14\bin
系统属性，环境变量，属性，path。【配置头文件包含目录】： C:\Users\hcDarren\Desktop\android\opencv\build\include
完成头文件的添加。
再VS中，#include <opencv2/opencv.hpp>, 就能找到opencv相关的。【库目录】：C:\Users\hcDarren\Desktop\android\opencv\build\x64\vc14\lib
调试-NDK_DAY56属性-配置属性-VC++目录-（包含目录，库目录）
编辑，找到目录，【确定】
完成动态库添加。链接器：opencv_world340d.lib
属性页--配置属性--链接器--输入--附加依赖项：编辑-- opencv_world340d.lib --确定。 debug模式，会找debug的动态库。最后还有 dll 系统匹配
如果找不到那几个dll库。直接拷贝并放入system32目录中。
--------VS环境配置完成---------
2. AS + OpenCV，实例课程AS。
// 配置： 头文件包含目录 + so动态库
3. OpenCV 模块介绍
4. OpenCV 方法介绍
imread 读取一张图片文件成Mat对象，变成了一个矩阵，里面有一个个像素点，
cvtColor，
imwrite，把矩阵写到文件中，
imwrite(C:/Users/hcDarren/Desktop/android/testcopy.png" ,mat);
imshow 显示mat的图片
- 操作指针转灰度图
ptr saturate_cast
如果有，需要知道原理，但不一定要自己写
Android滤镜：矩阵，Java层，JNI
高斯模糊 + android内存卡段优化
Mat
操作指针转灰度图。
视频2，有AS配置的教程。
指定目录，默认指向app目录，否则include找不到。
找到实现类：在libs里面，新建目录armeabi，将libopencv_java3.so拷贝进来。
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
void main() {
Mat src = imread("C:/Users/hcDarren/Desktop/android/test1.png");
Mat dst;
// bitmap里面是RGB，MAT 默认是BGR。
cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2GRAY); // 转灰色图片。图片大小，744变成253KB。
imwrite(C:/Users/hcDarren/Desktop/android/gray.png" ,dst);
// 宽cols, 高rows，颜色通道(单通道1:0-255，4通道:4个uchar代表一个点ARGB，3通道:3个uchar代表一个点BGR)
printf("%d,%d,%d", src.rows, src.cols, src.channels());
// 遍历每个像素点，彩色BGR转灰度gray。F =0.11R+ 0.59G+ 0.30B
for(int i=0; i<src.rows; i++) { // 遍历每行
uchar* start_pixels = src.ptr<uchar>(i); // 读当前行的首指针
for(int j=0; j<src.cols; j++){ // 遍历行内的每个点(列)
uchar b = start_pixels[0];
uchar g = start_pixels[1];
uchar r = start_pixels[2];
uchar gray = 0.11f*r +0.59f*g + 0.30f*b; // 计算像素的灰度值
start_pixels[0] = gray;
start_pixels[1] = gray;
start_pixels[2] = gray; // rgb都变成相同值，成灰色图片。
// eg:照片底片效果，start_pixels[0]=255-b，255-r，255-g。
start_pixels += 3; // 指针后移【移动通道的数量】，指向下一个像素点（3个字节）。
}
}
imshow("图片显示标题", src);
waitKey(0);
}
Mat：图片的宽高，颜色的通道。灰色的直接可以用uchar表示。
uchar 8位，2的八次方刚好能表示0~255.
11111111 char 的值是多少。char的表示范围[-128, 127], uchar的表示范围[0, 255]
-1的二进制是多少。 先整数转二进制，再取反码，最后面+1。
int 32位，可以放ARGB所有值。
让图片更加饱和。
start_pixels[0] = 1.2f * b; // *1.2后，结果可能超过255.
start_pixels[1] = 1.2f * g;
start_pixels[2] = 1.2f * r;
start_pixels[0] = saturate_cast<uchar>(1.2f * b); // 让图片更加饱和- 亮度更亮。相片美容。
start_pixels[1] = saturate_cast<uchar>(1.2f * g); // 保证结果在0-255，如果大于255就等于255，如果小于0就等于0.
start_pixels[2] = saturate_cast<uchar>(1.2f * r);
uchar bw = (b+g+r)/3 > 255 ? 255: 0; // 黑白照片。
start_pixels[0] = saturate_cast<uchar>(bw);
start_pixels[1] = saturate_cast<uchar>(bw);
start_pixels[2] = saturate_cast<uchar>(bw);
