这篇文章将为大家详细讲解有关Android中JNI处理图片如何实现黑白滤镜，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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准备
新版本的Android Studio在新建工程时，就可以选择Include C++ support
当我们勾上这个选择后，Android Studio就会帮我们自动完成，c++开发目录的创建。
我们先看一下CMakeLists.txt：
重庆分公司
重庆分公司
# For more information about using CMake with Android Studio, read the
# documentation: https://d.android.com/studio/projects/add-native-code.html
# Sets the minimum version of CMake required to build the native library.
cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
# Creates and names a library, sets it as either STATIC
# or SHARED, and provides the relative paths to its source code.
# You can define multiple libraries, and CMake builds them for you.
# Gradle automatically packages shared libraries with your APK.
add_library( # Sets the name of the library.
native-lib
# Sets the library as a shared library.
SHARED
# Provides a relative path to your source file(s).
src/main/cpp/native-lib.cpp )
# Searches for a specified prebuilt library and stores the path as a
# variable. Because CMake includes system libraries in the search path by
# default, you only need to specify the name of the public NDK library
# you want to add. CMake verifies that the library exists before
# completing its build.
find_library( # Sets the name of the path variable.
log-lib
# Specifies the name of the NDK library that
# you want CMake to locate.
log )
# Specifies libraries CMake should link to your target library. You
# can link multiple libraries, such as libraries you define in this
# build script, prebuilt third-party libraries, or system libraries.
target_link_libraries( # Specifies the target library.
native-lib jnigraphics
# Links the target library to the log library
# included in the NDK.
${log-lib} )我们可以看到，这个文件中，包含了我们需要使用的cpp库和cpp文件。由于这一次的例子，我们需要开发Bitmap相关的功能，所以我加入了jnigraphics。
Java
先看代码：
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private ImageView mImg1, mImg2;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
mImg1 = (ImageView) findViewById(R.id.img_test1_id);
mImg2 = (ImageView) findViewById(R.id.img_test2_id);
}
/**
* 确定native处理图片的接口
* @param bitmap 需要被处理的图片
*/
public native void nativeProcessBitmap(Bitmap bitmap);
/**
* 引入native库
*/
static {
System.loadLibrary("native-lib");
}
/**
* 点击开始加载图片
* @param view
*/
public void onLoadClick(View view) {
Bitmap originalBitmap = loadBitmap();
mImg1.setImageBitmap(originalBitmap);
Bitmap resultBitmap = processBitmap(originalBitmap);
mImg2.setImageBitmap(resultBitmap);
}
/**
* 从assets中加载图片
* @return
*/
private Bitmap loadBitmap() {
Bitmap bmp = null;
AssetManager am = getResources().getAssets();
try {
InputStream is = am.open("test_img.jpg");
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
bmp = BitmapFactory.decodeStream(is ,null , options);
is.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return bmp;
}
/**
* 处理图片，此方法中会调用nativeProcessBitmap
* @param bitmap
* @return
*/
private Bitmap processBitmap(Bitmap bitmap) {
Bitmap bmp = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true);
nativeProcessBitmap( bmp);
return bmp;
}
}代码比较简单。不作过多的解释。
与图片相关的事情只有两件：
引入native-lib库
确定了native接口：public native void nativeProcessBitmap(Bitmap bitmap);
其他的代码都是为了demo效果写的一些业务代码，不作过多赘述。
C++
由于c++的代码比较长，我们分段来看。
#include#include #include #include #ifndef eprintf #define eprintf(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,"@",__VA_ARGS__) #endif
这一段主要引入了我们需要的库并宏定义了eprintf，方便我们打日志并进行调试。
#define MAKE_RGB565(r,g,b) ((((r) >> 3) << 11) | (((g) >> 2) << 5) | ((b) >> 3)) #define MAKE_ARGB(a,r,g,b) ((a&0xff)<<24) | ((r&0xff)<<16) | ((g&0xff)<<8) | (b&0xff) #define RGB565_R(p) ((((p) & 0xF800) >> 11) << 3) #define RGB565_G(p) ((((p) & 0x7E0 ) >> 5) << 2) #define RGB565_B(p) ( ((p) & 0x1F ) << 3) #define RGB8888_A(p) (p & (0xff<<24) >> 24 ) #define RGB8888_R(p) (p & (0xff<<16) >> 16 ) #define RGB8888_G(p) (p & (0xff<<8) >> 8 ) #define RGB8888_B(p) (p & (0xff) )
这一段定义了RGB565和ARGB8888的读写方法。对于RGB565和ARGB8888格式不熟悉的同学，可以参考：
在Android的Bitmap.Config中有四个枚举类型：ALPHA_8、ARGB_4444、ARGB_8888和RGB_565
下面是这四种类型的详细解释：
ALPHA_8：每个像素都需要1（8位）个字节的内存，只存储位图的透明度，没有颜色信息
ARGB_4444：A(Alpha)占4位的精度，R(Red)占4位的精度，G(Green)占4位的精度，B（Blue）占4位的精度，加起来一共是16位的精度，折合是2个字节，也就是一个像素占两个字节的内存，同时存储位图的透明度和颜色信息。不过由于该精度的位图质量较差，官方不推荐使用
ARGB_8888：这个类型的跟ARGB_4444的原理是一样的，只是A,R,G,B各占8个位的精度，所以一个像素占4个字节的内存。由于该类型的位图质量较好，官方特别推荐使用。但是，如果一个480*800的位图设置了此类型，那个它占用的内存空间是：480*800*4/(1024*1024)=1.5M
RGB_565：同理，R占5位精度，G占6位精度，B占5位精度，一共是16位精度，折合两个字节。这里注意的时，这个类型存储的只是颜色信息，没有透明度信息
值得注意的是虽然RGB565的三色只有5位信息，但其实它们的值是8位，提供的5位信息是高5位的信息。
extern "C"
{
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_live_longsiyang_jnibitmapdemo_MainActivity_nativeProcessBitmap(JNIEnv *env,
jobject instance,
jobject bitmap) {
if (bitmap == NULL) {
eprintf("bitmap is null\n");
return;
}
AndroidBitmapInfo bitmapInfo;
memset(&bitmapInfo , 0 , sizeof(bitmapInfo));
// Need add "jnigraphics" into target_link_libraries in CMakeLists.txt
AndroidBitmap_getInfo(env , bitmap , &bitmapInfo);
// Lock the bitmap to get the buffer
void * pixels = NULL;
int res = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, &pixels);
// From top to bottom
int x = 0, y = 0;
for (y = 0; y < bitmapInfo.height; ++y) {
// From left to right
for (x = 0; x < bitmapInfo.width; ++x) {
int a = 0, r = 0, g = 0, b = 0;
void *pixel = NULL;
// Get each pixel by format
if(bitmapInfo.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888)
{
pixel = ((uint32_t *)pixels) + y * bitmapInfo.width + x;
int r,g,b;
uint32_t v = *((uint32_t *)pixel);
r = RGB8888_R(v);
g = RGB8888_G(v);
b = RGB8888_B(v);
int sum = r+g+b;
*((uint32_t *)pixel) = MAKE_ARGB(0x1f , sum/3, sum/3, sum/3);
}
else if (bitmapInfo.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGB_565) {
pixel = ((uint16_t *)pixels) + y * bitmapInfo.width + x;
int r,g,b;
uint16_t v = *((uint16_t *)pixel);
r = RGB565_R(v);
g = RGB565_G(v);
b = RGB565_B(v);
int sum = r+g+b;
*((uint16_t *)pixel) = MAKE_RGB565(sum/3, sum/3, sum/3); }
}
}
AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);
}
}这一段代码虽然长，但逻辑其实非常简单。
AndroidBitmapInfo bitmapInfo; memset(&bitmapInfo , 0 , sizeof(bitmapInfo)); // Need add "jnigraphics" into target_link_libraries in CMakeLists.txt AndroidBitmap_getInfo(env , bitmap , &bitmapInfo);
我们通过bitmap获得AndroidBitmapInfo对象。AndroidBitmapInfo为我们提供了Bitmap的所有信息。
然后我们，再调用AndroidBitmap_lockPixels：
void * pixels = NULL; int res = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, &pixels);
获得bitmap的像素矩阵，并将它存放在&pixels中。
pixels的每一位就包含了一个像素点的颜色信息。因此在RGB565模式下，它就是16位的，在ARGB8888模式下，它就是24位的。最后，我对RGB三色的值取了平均，从而得到一个新的图片。在这个图片中，RGB三色的值是相等的。因此，它是一个黑白图片。
我们在修改图片的像素值时，图片其实是被锁定的，修改完成后，我们需要解锁:
AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);
至此，我们的图片修改就完成了。最后看一下效果。
关于“Android中JNI处理图片如何实现黑白滤镜”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
