在java中的opencv是怎样用的呢？下面就让我们一起来了解一下吧：

opencv是属于一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉与机器学习软件库，能够运行在运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。此外，opencv还具有C ++、Python、Java与MATLAB接口，并且可以支持Windows、Linux、Android与Mac OS，opencv本身主要是倾向于实时视觉应用，并且能在可用时利用MMX和SSE指令。

一般来说，在java中使用opencv需要先安装好，可以在官网中下载opencv，然后在opencv\build\java\及opencv\build\java\x64下提取jar包以及动态库，比如以springboot为例，可以在resources下创建lib/opencv文件夹，并且将这两个包放进去，然后就可以在pom.xml添加依赖，当然也可以选择其他方式添加依赖，不过一定要注意版本最好是要修改成opencv的版本才可。

参考范例：

创建一个springboot项目，然后在测试类中编写代码，即读取图像及灰度化，具体代码为：

package testopencv.demo;

import org.junit.jupiter.api.Test;

import org.junit.runner.RunWith;

import org.opencv.core.CvType;

import org.opencv.core.Mat;

import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.net.URL;

import static org.opencv.highgui.HighGui.imshow;

import static org.opencv.highgui.HighGui.waitKey;

import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imread;

import static org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs.imwrite;

import static org.opencv.imgproc.Imgproc.COLOR_RGB2GRAY;

import static org.opencv.imgproc.Imgproc.cvtColor;

@RunWith(SpringRunner.class)

@SpringBootTest

class DemoApplicationTests {

    /**

     * @return

     * @Description

     * @Param

     * @Author zhangsan

     * @Date 2020.09.05 9:43

     **/

    @Test

    public void testOpencv() throws Exception {

        // 解决awt报错问题

        System.setProperty("java.awt.headless", "false");

        System.out.println(System.getProperty("java.library.path"));

        // 加载动态库

        URL url = ClassLoader.getSystemResource("lib/opencv/opencv_java440.dll");

        System.load(url.getPath());

        // 读取图像

        Mat image = imread("C:\\Users\\admin\\Pictures\\hello.jpg");

        if (image.empty()) {

            throw new Exception("image is empty");

        }

        imshow("Original Image", image);

        // 创建输出单通道图像

        Mat grayImage = new Mat(image.rows(), image.cols(), CvType.CV_8SC1);

        // 进行图像色彩空间转换

        cvtColor(image, grayImage, COLOR_RGB2GRAY);

        imshow("Processed Image", grayImage);

        imwrite("D://hello.jpg", grayImage);

        waitKey();

    }

}

以上就是小编的分享了，希望能够帮助到大家。