Java利用opencv实现用字符展示视频或图片的方法

背景：前段时间看到有人将图片转成符号，感觉挺有意思的，就结合了一下opencv。
代码如下：

package org.fxd.utils;

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.*;

/**
 * 将图片转成text文件输出
 * @author Litluecat
 */
public class Image2Text {

  static {
    //opencv_java410.dll的所在地址，自己换成自己dll的地址
    System.load("D:\\Sofeware\\opencv\\build\\java\\x64\\opencv_java410.dll");
  }

  /** 此处设置灰度字符*/
  private static char[] cs = new char[] {'0','1','.',' '};

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    //String imageUrl = "E:\\1.png";
    // 设置JTextArea，用于展示字符
    JTextArea textArea = getJFrame("XXTop", "宋体", 0, 2, 900, 900);
    // 将图片转成字符
    //textArea.setText(image2Text(imageUrl,1).toString());
    //将视频转成字符
    video2TextByOpenCV(textArea, "E:\\1.mp4", 1);
  }

  /**
   * 生成JFrame窗口，并返回JTextArea对象
   * @param frameTitle 窗口标题
   * @param fontName 文本框中字体类型
   * @param fontStyle 文本框中字体格式
   * @param fontSize 文本框中字体大小
   * @param JFWideth 窗口宽度
   * @param JFHeight 窗口高度
   * @return
   */
  public static JTextArea getJFrame(String frameTitle,String fontName, int fontStyle, int fontSize, int JFWideth, int JFHeight){
    JFrame frame = new JFrame();
    //创建一个窗口对象
    JPanel panel = new JPanel();
    JTextArea textArea = new JTextArea();
    // name:字体类型 style:0,表示字形;1,粗体;2,斜体  size:字体大小
    textArea.setFont(new Font(fontName,fontStyle,fontSize));
    panel.setLayout(new GridLayout());
    //当TextArea里的内容过长时生成滚动条
    panel.add(new JScrollPane(textArea));
    frame.add(panel);
    //对窗口设置标题
    frame.setTitle(frameTitle);
    //设置窗口的大小
    frame.setSize(JFWideth,JFHeight);
    //设置窗口界面的关闭按钮真的生效(也可以直接传一个3进去，JFrame.EXIT_ON_CLOSE==3，效果一样)
    frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
    //设置窗口居中显示
    frame.setLocationRelativeTo(null);
    //设置窗口置顶显示
    frame.setAlwaysOnTop(true);
    //设置窗口显示
    frame.setVisible(true);
    return textArea;
  }

  /**
   * OpenCV-4.1.0 从视频文件中读取
   * @param textArea JTextArea文本框对象
   * @param targetImgUrl 视频地址
   * @param img2TextSzie 图片转文本缩小比例
   */
  public static void video2TextByOpenCV(JTextArea textArea, String targetImgUrl, int img2TextSzie) {
    VideoCapture capture=new VideoCapture();
    //1 读取视频文件的路径
    capture.open(targetImgUrl);
    if(!capture.isOpened()){
      System.out.println("读取视频文件失败！");
      return;
    }
    Mat video=new Mat();
    while(capture.isOpened()) {
      //2 视频文件的视频写入 Mat video 中
      capture.read(video);
      try{
        textArea.setText(image2TextByOpenCV(video,img2TextSzie).toString());
      }catch (Exception e){
        System.out.println("图片识别异常");
        break;
      }
    }
  }

  /**
   *基于openCV实现
   * @param image 待处理Mat图片(视频中的某一帧)
   * @param size 对结果进行缩小，1为不缩小
   */
  public static StringBuffer image2TextByOpenCV(Mat image,int size) throws Exception{
    StringBuffer text = null;
    Mat img_mat = new Mat();
    //mat表示要要转换的图片[Mat类型],img_mat表示转换后的图片
    Imgproc.cvtColor(image, img_mat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
    int rows = img_mat.rows();
    int cols = img_mat.cols();
    // 图片转字符串后的数组
    char[][] css = new char[rows/size + 1][cols/size + 1];
    for(int x=0; x<rows; x+=size){
      for (int y=0; y<cols; y+=size){
        //获得图片的灰度值 x,y 表示像素点的位置(姑且理解为像素点吧)
        int gray = (int) img_mat.get(x, y)[0];
        // 得到灰度值
        int index = Math.round((gray * cs.length -1) / 255);
        css[x/size][y/size] = cs[index];
      }
    }
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    // 开始拼接内容
    for (int x = 0; x < css.length; x++) {
      for (int y = 0; y < css[0].length; y++) {
        sb.append(css[x][y]);
      }
      sb.append("\r\n");
    }
    return sb;
  }

  /**
   * @param imageUrl 图片地址
   * @param size 对结果进行缩小，1为不缩小
   */
  public static StringBuffer image2Text(String imageUrl,int size){
    StringBuffer text = null;
    try {
      BufferedImage image = ImageIO.read(new File(imageUrl));
      int width = image.getWidth();
      int height = image.getHeight();
      // 图片转字符串后的数组
      char[][] css = new char[width/size + 1][height/size + 1];
      for (int x = 0; x < width; x+=size) {
        for (int y = 0; y < height; y+=size) {
          int rgb = image.getRGB(x, y);
          Color c = new Color(rgb);
          // 得到灰度值
          int cc = (c.getRed() + c.getGreen() + c.getBlue()) / 3;
          css[x/size][y/size] = cs[(int) ((cc * cs.length - 1) / 255)];
        }
      }
      StringBuffer sb = new StringBuffer();
      // 开始拼接内容
      for (int y = 0; y < css[0].length; y++) {
        for (int x = 0; x < css.length; x++) {
          sb.append(css[x][y]);
        }
        sb.append("\r\n");
      }
      text = sb;
    } catch (IOException e) {
      System.out.println(e);
    }
    return text;
  }

}

效果如下：

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