纯粹阅读，移步OpenCV实现图像亮区扩张

效果图

源码

KqwOpenCVBlurDemo

亮区扩张，也叫膨胀，要实现这样的效果，我们可以选取一个合适大小的核，用被核覆盖的最大值代替锚点像素。膨胀可以用来融合可能被分割的目标。

我们首先定义一个合适大小的核

Mat kernelDilate = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));

然后调用Imgproc.dilate()方法把图像的亮区放大

// 扩大亮区
Imgproc.dilate(src, src, kernelDilate);

封装

这里我用到了RxJava。主要是因为图片处理是耗时操作，会阻塞线程，为了防止界面卡顿，这里使用RxJava进行了线程切换。

/**
 * 扩大图片亮区
 *
 * @param bitmap 要处理的图片
 */
public void dilate(Bitmap bitmap) {
    // 使用RxJava处理图片
    if (null != mSubscriber)
        Observable
                .just(bitmap)
                .map(new Func1<Bitmap, Bitmap>() {

                    @Override
                    public Bitmap call(Bitmap bitmap) {
                        // Bitmap转为Mat
                        Mat src = new Mat(bitmap.getHeight(), bitmap.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
                        Utils.bitmapToMat(bitmap, src);

                        // 定义一个合适大小的核
                        Mat kernelDilate = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
                        // 扩大亮区
                        Imgproc.dilate(src, src, kernelDilate);

                        // Mat转Bitmap
                        Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(src.cols(), src.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);
                        Utils.matToBitmap(src, processedImage);

                        return processedImage;
                    }
                })
                .subscribeOn(Schedulers.io())
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                .subscribe(mSubscriber);
}

调用

// 图片处理的工具类
mBlurUtil = new BlurUtil(new Subscriber<Bitmap>() {
    @Override
    public void onCompleted() {
        // 图片处理完成
        dismissProgressDialog();
    }

    @Override
    public void onError(Throwable e) {
        // 图片处理异常
        dismissProgressDialog();
    }

    @Override
    public void onNext(Bitmap bitmap) {
        // 获取到处理后的图片
        mIvImageProcessed.setImageBitmap(bitmap);
    }
});

// 扩大图片亮区
mBlurUtil.dilate(mSelectImage);