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为 Android 准备 OpenCV 的指南

原文:www.kdnuggets.com/2020/10/guide-preparing-opencv-android.html

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本教程指导 Android 开发人员为使用流行的 OpenCV(开源计算机视觉)库做准备。通过逐步指南,将该库导入 Android Studio(Android 的官方 IDE)。

安装和设置完成后,可以使用 OpenCV 执行其支持的任何操作,例如目标检测、分割、跟踪等。


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在本教程的最后,将使用 OpenCV 对图像应用 Canny 滤镜。与此相关的 Android Studio 项目可以在 GitHub 上找到:

ahmedfgad/OpenCVAndroid

使用 OpenCV 在 Android 设备上。通过在 GitHub 上创建一个帐户来贡献 ahmedfgad/OpenCVAndroid 的开发。

OpenCV 概述

OpenCV 是一个用于对图像执行复杂实时操作的视觉库。它是一个免费、开源的库,最初用 C++ 编写。它包括与 Python、Java 和 MATLAB 的接口。无需编写大量代码即可构建操作,OpenCV 已经支持使用简单的接口构建这样的操作,用户只需编写几行代码。

在讨论如何将 OpenCV 导入 Android 项目之前,首先从构建一个 Android 项目开始,确保 Android 开发环境按预期工作。

本教程将涵盖的要点如下:

  • 构建一个 Android Studio 项目

  • 运行项目

  • 编辑项目以显示 Toast 消息

  • 下载 OpenCV

  • 在 Android Studio 中导入 OpenCV

  • 修复可能的 Gradle 同步错误

  • 将 OpenCV 作为依赖项添加

  • 添加本地库

  • 使用 OpenCV 进行图像滤波

  • 概述

构建一个 Android Studio 项目

让我们来看看构建一个新的 Android Studio 项目的步骤。第一步是从文件菜单中创建一个新项目,如下图所示。

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通过选择“新建项目”菜单项,将出现一个新窗口,要求输入一些细节(例如应用名称和项目目录)。本教程中将使用的应用名称是OpenCVAndroid

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点击下一步按钮后,会出现另一个窗口询问目标设备和最低 SDK。你可以选择环境中可用的一个 SDK。如果你想支持更多设备,可以降低最低 SDK。

图片用于帖子

点击下一步,会出现另一个窗口询问是否在项目中创建一个默认活动。有几个不同的选项。如果不创建任何活动,你可以选择左上角的选项“添加无活动”。

因为我们要构建一个 Android 应用程序,所以必须有一个 Activity,即使是空的。因此,我选择了“空活动”选项。请注意,这个活动并非完全空白,因为它包含一个覆盖整个屏幕的 TextView,稍后运行应用程序时我们会看到。

图片用于帖子

指定应用程序包含一个活动后,会出现另一个窗口询问活动名称。此名称被视为与该活动相关联的 Java 文件的类名。指定适当的名称后,点击完成以创建项目。

请注意,你可以勾选“生成布局文件”复选框来为活动创建一个布局。你可以选择勾选或取消勾选“向后兼容性”复选框。

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项目创建完成后,你可以选择 Android 项目视图,并会找到一个名为MainActivity的 Java 文件。这是一个 .java 扩展名的 Java 文件,但不仅仅在 Android 项目视图中显示。还有一个名为activity_main.xml的 XML 布局文件,如下图所示。

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运行项目

在不讨论这些文件的实现的情况下,让我们运行项目以确保一切正常。要运行 Android Studio 项目,你需要一个模拟器(虚拟设备)或通过 USB 电缆连接的真实设备。

要运行项目,请从运行菜单中选择**运行 'app'**选项。会出现一个窗口询问是否使用模拟器或 USB 设备。我目前没有连接任何 USB 设备,因此选择了可用的模拟器。

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模拟器启动后,应用程序将自动安装并出现在应用程序列表中,如下所示。请注意,应用程序名称“OpenCV Android”是我们之前输入的。

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项目运行后,应用程序不仅会安装,还会自动启动。应用程序的界面如下所示。如前所述,活动布局仅包含一个显示“Hello World!”的 TextView。

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运行项目后,我们知道开发环境工作正常。在项目中导入 OpenCV 之前,最好先熟悉一下项目。因此,我们来查看 MainActivity.javaactivity_main.xml 文件的内容,并进行一个简单的编辑。

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编辑项目以显示 Toast 消息

MainActivity.java 文件的内容如下所示。活动名称为 MainActivity,继承自 AppCompatActivity 类。众所周知,Android 活动继承自 Activity 类,但在本项目中,它实际上继承自 AppCompatActivity,因为我们在创建项目时选择了“向后兼容性”选项。

该活动仅有 onCreate() 方法,它在活动创建时被调用。它只使用 setContentView() 方法来设置活动的 XML 布局,该方法在启动时呈现活动的 UI。

XML 布局的内容如下所示。它简单地创建了一个 ConstraintLayout 类型的布局,宽度和高度覆盖设备屏幕。它只有一个子视图,即在构建项目时指定的 TextViewTextView 的文本设置为“Hello World!”。

为了熟悉项目,我们来做一个简单的编辑,通过添加一个新的按钮视图,该视图在点击时显示 Toast 消息。添加按钮视图的编辑后的布局 XML 文件如下所示。按钮的文本设置为“显示 Toast 消息”。点击时,将调用一个名为 displayToast() 的回调方法。

displayToast() 方法在编辑过的活动 Java 文件中实现,如下所示。它使用 Toast 类来显示 Toast 消息。

再次运行项目并点击按钮时,消息将如下一图所示显示。通过这个步骤,我们确保项目运行正常,同时对主活动及其布局有了一些了解。现在,让我们开始导入 OpenCV 库。

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下载 OpenCV

下载 OpenCV 时,你可以使用这个链接 opencv.org/releases,它列出了 OpenCV 的各个版本。在页面向下滚动,你可以找到本教程中使用的 OpenCV 3.4.4。如果最新的 4.1.0 版本对你来说是更好的选择,也可以下载。记得下载库的 Android 版本。

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你将下载一个 ZIP 文件,需要将其解压。

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解压缩文件夹的目录结构见下图。我们将使用的两个重要文件夹是 javalibs。这两个文件夹都是 sdk 文件夹的子文件夹。

java 文件夹包含 OpenCV 的 Java 文件。因为并非所有文件都是用 Java 编写的,有些是用 C++ 编写的,并且仍需要在 Java 中使用,所以还有一个名为 libs 的文件夹来存放这些文件。

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在 Android Studio 中导入 OpenCV

要在 Android Studio 中导入库,进入 File 菜单并选择“Import Module”,如下图所示。

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选择后,会出现一个新窗口,询问要导入的模块的路径,如下所示。

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点击右侧“Source Directory”旁边的三个点,然后导航到下载的 OpenCV for Android 中 sdk 文件夹所在的路径。

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点击 OK 后,之前菜单中的“Source Directory”将根据选择的路径进行更改,如下图所示。模块名称将更改以反映 Android Studio 检测到 OpenCV。

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点击 Next 进入下一个窗口,在那里你只需点击 Finish 以导入库。点击 Finish 后,你需要等待 Gradle Sync 完成。

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修复可能的 Gradle Sync 错误

在使用 Gradle 构建项目时,可能会出现多个错误。这里我们将讨论其中的 3 个。

首先,你可能会遇到 Gradle Sync 错误,如下所示。问题在于 OpenCV 使用的 SDK 在环境中未安装。

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我们可以通过两种方式解决这个问题。第一种是安装 OpenCV 使用的 SDK。第二种方法,在本教程中使用,是将 OpenCV 使用的 SDK 版本更改为已存在的 SDK 之一。

要更改 OpenCV 使用的 SDK,请将项目视图更改为 Project,然后转到导入的 OpenCV 下的 build.gradle 文件。不要忘记打开 OpenCV 库下的 build.gradle 文件,而不是应用下的。

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此文件的内容如下所示。根据 compileSdkVersion 字段,它反映了 OpenCV 使用的 SDK 版本为 14 并且尚未安装。如果 SDK 14 已安装,则此错误可能不会出现。

如果没有安装 SDK 14,你可以更改为其他可用的 SDK。我将使用 SDK 21。下面列出了编辑后的 OpenCV 库 build.gradle 文件。你可以在进行此编辑后尝试重新同步项目,预期一切会在那之后成功运行。

第二个问题是 OpenCV 库的 build.gradle 文件中的第一行可能如下所示。这指的是导入的 OpenCV 是一个应用程序而不是库。我发现这一行存在于 OpenCV 4.1.0 中。

apply **plugin: 'com.android.application'**

使用这一行会在构建项目时返回错误。错误信息是:

无法解析‘**:app@debugUnitTest/compileClasspath’ 的依赖项:无法解析项目 :openCVLibrary433.**

因为 OpenCV 是作为库导入的,第一行必须是以下内容:

apply **plugin: 'com.android.library'**

将第一行更改为上面提到的内容可能还不够。这是因为如果 OpenCV 的 build.gradle 文件中的第一行是 apply plugin: ‘com.android.application’,则期望找到 applicationId 设置为 org.opencv。在作为库导入的项目中有这样的字段是一个问题。因此,你需要使用 // 将其格式化为注释,或者直接删除它。

添加 OpenCV 作为依赖

尽管在 Android Studio 内部导入了 OpenCV,但在 activity Java 文件中没有检测到 OpenCV。项目不知道 org.opencv 是什么。这是因为我们还需要在项目中将库添加为依赖。

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为此,从文件菜单中选择“项目结构”菜单项,如下所示。

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这会打开另一个窗口。在左侧的 模块 部分,点击 app,然后转到 依赖。这会打开依赖窗口。

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为了添加新的依赖,点击屏幕右侧的绿色 + 图标,如下所示。会出现一个菜单,我们从中选择“模块依赖”选项。

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一个新窗口会打开,显示一个模块列表以供选择作为依赖项。我们只有一个 OpenCV 模块,因此只有一个项目可用。选择它并点击 OK。

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这会带你回到依赖窗口,但 OpenCV 已作为依赖之一添加。点击 OK 确认添加 OpenCV 作为依赖。

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完成后,你会发现 OpenCV 库在 Java 代码中被检测到了。

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添加本地库

OpenCV 中的一些文件是本地的。这意味着它们不是用 Java 编写的,而是用 C++ 编写的。这些文件可以在libs文件夹中找到。下载的 OpenCV 文件的文件夹结构如下,以便你重新记起libs文件夹的位置,即OpenCV/sdk/native/libs

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这个文件夹需要复制到项目中的这个目录:OpenCVAndroid/app/src/main/。非常重要的是将复制的文件夹重命名为jnilibs。完成后,项目的主文件夹内容如下图所示。完成这些步骤后,OpenCV 库就可以使用了。

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使用 OpenCV 进行图像滤镜处理

成功在 Android Studio 中导入 OpenCV 后,本教程的这一部分使用 OpenCV 对图像应用滤镜。GitHub 项目包含了已经导入 OpenCV 的 Android Studio 项目,并在点击按钮后对图像应用了 Canny 滤镜。

之前的应用布局将被修改以添加一个 ImageView,具体如下。这不是唯一的更改,因为所使用的布局被更改为LinearLayout。该布局的方向为垂直。此外,TextView 不再需要,因此被移除。

显示在 ImageView 上的图像是名为test的资源图像。为了将资源图像添加到项目中,只需使用 Android 项目视图,将图像文件拖放到drawable文件夹中,如下所示。图像文件名为test.jpg。该图像的资源名称test来源于文件名。

图像

运行修改后的应用程序后的屏幕如下面所示。接下来,我们编写 Java 代码来读取在 ImageView 中显示的资源图像,使用 OpenCV 处理它,然后再次在 ImageView 中显示处理后的图像。

图像

之前,按钮视图在点击时会显示一个 toast 消息。这一次,它将对图像应用 Canny 滤镜。修改后的 Java 代码如下。你只需创建一个名为test的 drawable 资源。

点击按钮后,资源图像会被读取为名为 img 的 OpenCV Mat。然后,使用 Canny() 方法对 Mat 进行滤镜处理,并将处理后的图像存储到 img_result Mat 中。

然后,这个 Mat 会使用 matToBitmap() 方法转换为位图图像。最后,使用 setImageBitmap() 方法将转换后的位图图像设置为 ImageView 上显示的图像。图像过滤后的结果如下图所示。

发布图像

就这些!

总结

本教程讨论了在 Android Studio 中使用 OpenCV 的详细步骤。创建了一个 Android Studio 项目,并在确保其正常工作的情况下,开始准备 OpenCV。

为此,我们首先从官方网站下载了 OpenCV。之后,将 OpenCV 作为模块导入 Android Studio 项目,并将其添加为依赖项。接着,我们将libs文件夹(在 Android Studio 中)复制到项目中,并将其重命名为jnilibs。作为准备 OpenCV 用于 Android Studio 的最终步骤,我们使用OpenCVLoader初始化了onCreate()方法。

最后,我们确保了 OpenCV 在项目中的正常工作,并用它构建了一个简单的应用程序,在该程序中,通过 Canny 进行图像滤波。

联系作者

简历: Ahmed Gad 获得了埃及梅诺菲亚大学计算机与信息学院信息技术学士学位,并以优异成绩毕业。由于在学院排名第一,他在 2015 年被推荐到埃及的一所机构担任教学助理,随后在 2016 年继续担任教学助理及研究员。他当前的研究兴趣包括深度学习、机器学习、人工智能、数字信号处理和计算机视觉。

原文。转载经许可。

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