【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪】

鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV，实现图片裁剪

OpenCV 介绍

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供 Python、Java 和 MATLAB 等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV 具有极广的应用领域，它包括但不限于：

人脸识别和物体识别：这是 OpenCV 的一项重要功能，应用在许多领域，如安全监控、交互设计等。

图像和视频分析：如图像增强、图像分割、视频跟踪等。

图像合成和 3D 重建：在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV 可以用于创建 AR 或 VR 效果，生成 3D 模型等。

机器学习：OpenCV 内置了大量的机器学习算法，可以用于图像分类、聚类等任务。

深度学习：OpenCV 中的 dnn 模块提供了一系列深度学习模型的接口，用户可以加载预训练模型进行图像识别、目标检测等任务。

下面是在OpenHarmony系统上通过OpenCV实现图片裁剪。

c 复制代码

sta
tic napi_value CropImage(napi_env env, napi_callback_info info) {
    LOGD("CropImage........\n");
    napi_value result;
    int x, y, width, height;
    size_t argc = 6;
    napi_value args[6] = {nullptr};ji
    napi_get_cb_info(env, info, &argc, args, nullptr, nullptr);
    size_t strSize;
    char strBuf[256];
    napi_get_value_string_utf8(env, args[0], strBuf, sizeof(strBuf), &strSize);
    // 传入文件路径
    std::string inputFileName(strBuf, strSize);

    napi_create_object(env, &result);
    // 使用C++接口读取图像
    cv::Mat img = cv::imread(inputFileName, cv::IMREAD_COLOR); // 使用cv::Mat自动管理内存，无需手动释放
    if (img.empty()) {
        std::cout << "Error loading image" << std::endl;
        LOGD("Error loading image........\n");
        napi_create_int32(env, -1, &result);
        return result;
    }
    napi_get_value_int32(env, args[1], &x);
    napi_get_value_int32(env, args[2], &y);
    napi_get_value_int32(env, args[3], &width);
    napi_get_value_int32(env, args[4], &height);
    // 定义裁剪区域（x, y, width, height）
    cv::Rect roi(x, y, width, height); // 使用cv::Rect定义区域，更直观和方便
    cv::Mat cropImg = img(roi);        // 直接使用操作符进行裁剪
    napi_get_value_string_utf8(env, args[5], strBuf, sizeof(strBuf), &strSize);
    // 传出文件路径
    std::string saveFileName(strBuf, strSize);
    // 保存裁剪后的图像
    cv::imwrite(saveFileName, cropImg); // 使用cv::imwrite保存图像，自动管理内存和文件操作
    LOGD("保存裁剪后的图像........\n");
    napi_create_int32(env, 0, &result);

    return result;
}

参考：OpenHarmony OpenCV应用样例开发