一、opencv
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、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用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
opencv官方下载请添加链接描述
我下载的是opencv-4.4.0-android-sdk

二、加载编译
先创建个Android工程,然后File-New-Import Module,导入我们下载好的sdk中的.\sdk\java路径,然后将.\sdk\native\libs下的动态库so包引入到lib下。
此时编译老是报错,缺少一个libc++_shared.so的包,网上找到并引入,编译成功。
工程目录如下,opencv即导入的module,jniLibs是引入的动态库包路径。
Android中用opencv处理图片
其中配置文件build.grdle(:app)中
defaultConfig中加入配置如下,主要是为了解决上面说的编译时缺少libc++_shared.so包的问题。网上找到的解释是,因为版本差异,libopencv_java4中没有这个so包,所以要编译时假装编译出了我们放在libb目录下的libc++_shared.so。

ndk{
    abiFilters "armeabi ","armeabi-v7a"
}

调用的主activity中加载opencv

@Override
    protected void onResume() {
        super.onResume();
        if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
            Log.d(TAG, "Internal OpenCV library not found. Using OpenCV Manager for initialization");
            OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION, this, mLoaderCallback);
        } else {
            Log.d(TAG, "OpenCV library found inside package. Using it!");
            mLoaderCallback.onManagerConnected(LoaderCallbackInterface.SUCCESS);
        }
    }

    //openCV4Android 需要加载用到
    private BaseLoaderCallback mLoaderCallback = new BaseLoaderCallback(this) {
        @Override
        public void onManagerConnected(int status) {
            switch (status) {
                case LoaderCallbackInterface.SUCCESS: {
                    Log.i(TAG, "OpenCV loaded successfully"); mOpenCvCameraView.setOnTouchListener(ColorBlobDetectionActivity.this);
                }
                break;
                default: {
                    super.onManagerConnected(status);
                }
                break;
            }
        }
    };

三、图片缩放

                    final String oldPath = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/rfid/opencv_test.jpg";
                    final String newPath = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/rfid/opencv_test_new.jpg";
                    double scale = 0.1; // 缩放比例

                    long start = new Date().getTime();
                    Mat img = Imgcodecs.imread(oldPath);// 读入图片,将其转换为Mat
                    Size dsize = new Size(img.width() * scale, img.height() * scale); // 设置新图片的大小
                    Mat img2 = new Mat(dsize, CvType.CV_16S);// 创建一个新的Mat(opencv的矩阵数据类型)
                    Imgproc.resize(img, img2,dsize);//调用Imgproc的Resize方法,进行图片缩放

                    if(Imgcodecs.imwrite(newPath, img2)){//将图形保存到new.jpg中
                        File f = new File(newPath);
                        if(f.exists())
                        {
                            bm=BitmapFactory.decodeFile(newPath);
                            imgview.setImageBitmap(bm);

                            long end = new Date().getTime();
                            Log.d(TAG, "start:"+start+"===end:"+end + "=====" + (end-start));
                            Toast.makeText(ButtonSizeImage.this, "start:"+start+"===end:"+end + "=====" + (end-start), 3).show();
                        }
                    }
                    else{
                        Toast.makeText(ButtonSizeImage.this, "===========图片缩小失败============!!", 3).show();
                    }

四、图片转格式

final String webpPath = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/rfid/opencv_test.webp";
final String newWebpPath = Environment.getExternalStorageDirectory() + "/rfid/opencv_test_2.jpg";
long start = new Date().getTime();
Mat img = Imgcodecs.imread(webpPath);// 读入图片,将其转换为Mat
Imgcodecs.imwrite(newWebpPath, img);
Log.d(TAG, "start:"+start+"===end:"+end + "=====" + (end-start));
Toast.makeText(ButtonSizeImage.this, "start:"+start+"===end:"+end + "=====" + (end-start), 4).show();