Kotlin + OpenCV 实现图像预处理与识别逻辑

图像识别在很多场景中都扮演着关键角色，如自动驾驶、安防监控、验证码识别等。本文将使用 Kotlin 搭配 OpenCV 实现一个图像处理与识别的基础流程，包括灰度化、二值化、轮廓提取等操作。

一、开发环境准备
安装 OpenCV
确保你已安装 OpenCV，并配置了 Java bindings（.jar 和 .dll/.so 文件）。

在 Kotlin 项目的 build.gradle.kts 中添加 OpenCV 的依赖（假设你本地引入了 jar）：

dependencies {
implementation(files("libs/opencv-460.jar"))
}
并设置 JVM 运行时加载 native 库路径：
find_package(ONNXRuntime REQUIRED)
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fun loadOpenCV() {
System.loadLibrary("opencv_java460") // 或者使用绝对路径
}
二、图像预处理流程
以下是主要的图像处理逻辑：

import org.opencv.core.*
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs
import org.opencv.imgproc.Imgproc

fun preprocessImage(inputPath: String, outputPath: String) {
loadOpenCV()

val src = Imgcodecs.imread(inputPath)
val gray = Mat()
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)

val binary = Mat()
Imgproc.threshold(gray, binary, 120.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY_INV)

Imgcodecs.imwrite(outputPath, binary)

}
三、轮廓提取与字符定位
我们可以尝试提取图像中的字符或对象轮廓区域：

fun extractContours(binaryImagePath: String) {
val binary = Imgcodecs.imread(binaryImagePath, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE)
val contours = mutableListOf()
val hierarchy = Mat()

Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

println("检测到轮廓数量: ${contours.size}")
for ((i, contour) in contours.withIndex()) {
    val rect = Imgproc.boundingRect(contour)
    println("轮廓 $i: 区域 ${rect.x},${rect.y},${rect.width},${rect.height}")
}

}
四、主函数入口

fun main() {
val input = "captcha.png"
val output = "processed.png"

preprocessImage(input, output)
extractContours(output)

}
五、可选识别逻辑
如果你希望继续识别文本内容，可以将处理后的图像交由外部 OCR（如 Tesseract CLI）处理，也可以在 Kotlin 中使用 JNA 封装的 OCR 库。