探索图像边缘检测的神奇:沙粒(Sand)——Android 图像处理库
2024-05-31 04:11:01作者:姚月梅Lane
在数字化世界中,高质量的图像处理是许多应用的核心。今天,我们将向您推荐一个独特的Android图像处理库——Sand,它利用JNI技术实现了Sobel算子进行图像边缘检测,让您轻松创建出如沙粒般细腻的图片效果。
项目简介
Sand是一个简洁而强大的Android库,它的设计灵感来自于沙画艺术。通过Sobel算子对图像进行边缘检测,Sand能够将普通的静态图片转化为动态的、仿佛由沙粒构成的艺术作品。只需几步简单的操作,您的应用就可以拥有这样的视觉特效。
项目技术分析
Sand的核心是JNI(Java Native Interface),它允许Java代码调用C/C++原生代码。在这个项目中,JNI被用于优化像素处理算法,实现高效的图像边缘检测。Sobel算子是一种经典的方法,能够在保持计算效率的同时,有效地识别出图像中的边缘。这种方法的引入使得Sand在处理大量像素时依然能保持快速响应。
应用场景
- 社交媒体滤镜 - 为用户提供一种全新的图像分享方式,创造独特的视觉体验。
- 艺术创作工具 - 可以帮助艺术家或设计师快速地将照片转换成沙画风格的艺术品。
- 教育示例 - 对于学习计算机图形学和图像处理的学生,这是一个很好的实践平台,了解Sobel算子的实际应用。
- 游戏开发 - 创新的视觉效果可以提升游戏的沉浸感和吸引力。
项目特点
- 简单集成 - 添加JitPack仓库并依赖module build.gradle即可轻松集成到您的项目中。
- 高效处理 - 采用JNI技术,确保了高效率的图像处理,即使对于大尺寸图片也运行流畅。
- 参数调整 - 提供阈值和点数两个参数,允许用户自定义边缘效果,适应不同场景的需求。
- API友好 - 使用简便的
SandPic.getInstance().transform()方法,只需提供原始Bitmap,设置阈值和点数,即可得到处理后的Bitmap。
示例展示

以上动图展示了Sand库的实时处理效果,可以看到原始图片经过处理后,边缘呈现出明显的沙粒质感。
结语
如果你正在寻找一个能够增强图像处理功能的Android库,或者想要尝试不同的视觉风格,那么Sand绝对值得一试。其背后的Sobel算子和JNI技术,既保证了性能,又提供了丰富的创意可能性。现在就将Sand加入你的项目,开启一场视觉盛宴吧!
请注意,详细的使用指南和更多信息可在中文文档中查看,项目遵循Apache 2.0许可证,欢迎贡献和反馈。
Copyright 2017 jomeslu luzhensheng72@gmail.com
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at
http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
立即行动,让Sand为您的应用带来独特的魅力吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878