Android 使用OpenCV的三种方式(Android Studio)

http://blog.csdn.net/sbsujjbcy/article/details/49520791

其实最早接触OpenCV是很久很久之前的事了，大概在2013年的5,6月份，当时还是个菜逼（虽然现在也是个菜逼），在那一段时间，学了一段时间的Android（并不算学，一个月都不到），之后再也没接触android，而是一直在接触Java web。那次接触OpenCV是因为一个学长的毕业设计，这次接触OpenCV是因为自己的毕业设计。2013年那年技术太菜，ndk环境都搭不好，当初还是eclipse环境，一直按照网上的教程去搭，下什么cygwin，简直就是个坑，网上的文章转来转去，都是过时的。后来一个机会看到了google官方的一个文档，就像发现了新大陆一样，发现ndk环境根本不需要装cygwin，装了你就坑了，装这个东西有好多G呢，时间浪费不说，简直误人子弟啊。后来在那年7月写下一篇博客

NDK开发环境

这段时间在填自己毕业设计的坑，要用到OpenCV，首先得下载到sdk吧，这个从官网上下载就好了 
OpenCV for Android

注意下载的是OpenCV for android。当前版本是3.0

这里写图片描述

解压后，里面的内容如下

这里写图片描述

samples目录下是样例代码，sdk目录下是我们需要用到的Java层和jni层的代码。apk目录是manager的apk安装包

其实OpenCV最简单的使用方式是使用manager，也就是使用apk目录下的安装包，安装对应的apk，将java层代码导入，使用OpenCVLoader.initAsync()加载库，之后你就可以直接用java代码调用Opencv相关的功能了。

这里写图片描述

但是这种方式除了安装我们自己的apk还需要安装上面提到的manager的apk，用户体验十分不好，不推荐使用，本文的三种方式将完全脱离这个manager的apk。

本文下面的三种方式的内容参考自文章 OpenCV4Android释疑: 透析Android以JNI调OpenCV的三种方式(让OpenCVManager永不困扰)

本篇文章使用android studio作为开发环境，由于实验性的构建工具对ndk支持还不好，所以使用旧的构建方式，在原来写的一篇博客基础上修改即可android studio下ndk开发

这正式介绍三种方式之前，我们需要做一些前期准备。

首先新建一个项目，将OpenCV中sdk目录下的native目录拷到项目根目录

这里写图片描述

然后新建Jni目录

这里写图片描述

在里面新建两个文件

这里写图片描述

编辑gradle.properties文件，增加下面的属性使用旧版的ndk功能（不添加会使用实验性的ndk构建工具）

android.useDeprecatedNdk=true
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在local.properties文件中配置ndk目录

ndk.dir=D\:\\AndroidSDK\\sdk\\ndk-bundle
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编辑build.gradle，在android节点中增加下面的代码

 
 
sourceSets.main.jni.srcDirs = []
    //禁止自带的ndk功能
    sourceSets.main.jniLibs.srcDirs = ['src/main/libs','src/main/jniLibs']
    //重定向so目录为src/main/libs和src/main/jniLibs，原来为src/main/jniLibs

    task ndkBuild(type: Exec, description: 'Compile JNI source with NDK') {
        Properties properties = new Properties()
        properties.load(project.rootProject.file('local.properties').newDataInputStream())
        def ndkDir = properties.getProperty('ndk.dir')

        if (org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.isFamily(org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.FAMILY_WINDOWS)) {
            commandLine "$ndkDir/ndk-build.cmd", '-C', file('src/main/jni').absolutePath
        } else {
            commandLine "$ndkDir/ndk-build", '-C', file('src/main/jni').absolutePath
        }
    }

    tasks.withType(JavaCompile) {
        compileTask -> compileTask.dependsOn ndkBuild
    }

    task ndkClean(type: Exec, description: 'Clean NDK Binaries') {
        Properties properties = new Properties()
        properties.load(project.rootProject.file('local.properties').newDataInputStream())
        def ndkDir = properties.getProperty('ndk.dir')

        if (org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.isFamily(org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.FAMILY_WINDOWS)) {
            commandLine "$ndkDir/ndk-build.cmd",'clean', '-C', file('src/main/jni').absolutePath
        } else {
            commandLine "$ndkDir/ndk-build",'clean', '-C', file('src/main/jni').absolutePath
        }
    }

    clean.dependsOn 'ndkClean'
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在之前新建的Application.mk中增加下面的内容

 
 
APP_STL := gnustl_static
APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions
APP_ABI := armeabi armeabi-v7a
APP_PLATFORM := android-8
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在Android.mk中增加下面的内容

 
LOCAL_PATH := $(call my-dir)

include $(CLEAR_VARS)


OpenCV_INSTALL_MODULES := on
OpenCV_CAMERA_MODULES := off

OPENCV_LIB_TYPE :=STATIC

ifeq ("$(wildcard $(OPENCV_MK_PATH))","")
include ..\..\..\..\native\jni\OpenCV.mk
else
include $(OPENCV_MK_PATH)
endif

LOCAL_MODULE := OpenCV

LOCAL_SRC_FILES :=

LOCAL_LDLIBS +=  -lm -llog

include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
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这时候，使用gradle构建一下，如果能成功构建出so，说明配置没问题，如下图，点击as右侧的gradle展开，双击ndkBuild进行构建

这里写图片描述

这里写图片描述

下面开始讲第一种方法，纯jni层的代码，该方法基于上面的所有步骤，为静态链接库

声明java层的native方法

 
 
public class OpenCVHelper {
    static {
        System.loadLibrary("OpenCV");
    }
    public static native int[] gray(int[] buf, int w, int h);
}
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使用javah命令生成头文件，内容如下

 
 
/* DO NOT EDIT THIS FILE - it is machine generated */
#include <jni.h>
/* Header for class cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper */

#ifndef _Included_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper
#define _Included_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

/*
 * Class:     cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper
 * Method:    gray
 * Signature: ([III)[I
 */
JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper_gray
        (JNIEnv *, jclass, jintArray, jint, jint);

#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif
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新建cpp文件，实现对应的方法，就是灰度处理

 
#include "cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

extern "C" {

JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper_gray(
        JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf, int w, int h);



JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper_gray(
        JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf, int w, int h) {

    jint *cbuf;
    cbuf = env->GetIntArrayElements(buf, JNI_FALSE );
    if (cbuf == NULL) {
        return 0;
    }

    Mat imgData(h, w, CV_8UC4, (unsigned char *) cbuf);

    uchar* ptr = imgData.ptr(0);
    for(int i = 0; i < w*h; i ++){
        //计算公式：Y(亮度) = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
        //对于一个int四字节，其彩色值存储方式为：BGRA
        int grayScale = (int)(ptr[4*i+2]*0.299 + ptr[4*i+1]*0.587 + ptr[4*i+0]*0.114);
        ptr[4*i+1] = grayScale;
        ptr[4*i+2] = grayScale;
        ptr[4*i+0] = grayScale;
    }

    int size = w * h;
    jintArray result = env->NewIntArray(size);
    env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);
    env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);
    return result;
}
}
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之后，需要将cpp文件编译进去，在Andorid.mk文件中加入

 
LOCAL_SRC_FILES := cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper.cpp
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然后在java层写个测试方法测试一下是否进行灰度化了

 
Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) getResources().getDrawable(
        R.drawable.ic)).getBitmap();
int w = bitmap.getWidth(), h = bitmap.getHeight();
int[] pix = new int[w * h];
bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
int [] resultPixes=OpenCVHelper.gray(pix,w,h);
Bitmap result = Bitmap.createBitmap(w,h, Bitmap.Config.RGB_565);
result.setPixels(resultPixes, 0, w, 0, 0,w, h);
img.setImageBitmap(result);
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运行效果如下，灰度化后的结果

这里写图片描述

上面的这种方法生成的so库的大小见下图，大约有1.4M左右

这里写图片描述

第二种方法也是纯jni的，但是是动态链接库，在第一种基础上，修改Android.mk文件为

 
LOCAL_PATH := $(call my-dir)

include $(CLEAR_VARS)


OpenCV_INSTALL_MODULES := on
OpenCV_CAMERA_MODULES := off

OPENCV_LIB_TYPE := SHARED

ifeq ("$(wildcard $(OPENCV_MK_PATH))","")
include ..\..\..\..\native\jni\OpenCV.mk
else
include $(OPENCV_MK_PATH)
endif

LOCAL_MODULE := OpenCV

LOCAL_SRC_FILES := cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper.cpp

LOCAL_LDLIBS +=  -lm -llog

include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
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注意上面的OPENCV_LIB_TYPE属性的改动，从STATIC改为了SHARED，这时候再用ndkBuild一下，你会发现会输出一些警告以及一部分红色的内容

这里写图片描述

生成的so库的大小为310k，小了好几倍

这里写图片描述

这时候如果你直接取运行程序，会报错误

这里写图片描述

原因是我们使用的是动态库加载方式，还需要将依赖的so加进去，这个so就是图中的libopencv_java3.so，他在我们的最开始加到项目里的native目录中

这里写图片描述

将它拷到我们的jniLibs目录中去，这里只拷贝armeabi和armeabi-v7a中的，至于其他的按需拷贝

这里写图片描述

这时候运行就不会报错了。

既然我们使用了动态链接库，那么我们同样也可以使用java层的接口，优点是java开发速度相对快一点。第三种方法在第二种方法基础上，使用纯java层代码进行处理。

在此之前，我们需要将sdk目录中的java代码拷到项目中去

这里写图片描述

但是org.opencv.engine包中是一个aidl，我们需要将它剪贴到aidl目录中去，就像这样子

这里写图片描述

最后还有一个资源文件attrs.xml，拷过来

这里写图片描述

build一下项目，不出意外应该会报错，这时候找到该类，引入自己的R文件包就可以了

这里写图片描述

再次build应该就不会有什么问题了。

java层的测试方法

OpenCVLoader.initDebug();
Mat rgbMat = new Mat();
Mat grayMat = new Mat();
Bitmap srcBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.ic);
Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565);
Utils.bitmapToMat(srcBitmap, rgbMat);//convert original bitmap to Mat, R G B.
Imgproc.cvtColor(rgbMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);//rgbMat to gray grayMat
Utils.matToBitmap(grayMat, grayBitmap); //convert mat to bitmap
img.setImageBitmap(grayBitmap);
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注意使用OpenCVLoader.initDebug();进行初始化而不是使用OpenCVLoader.initAsync()

这种方法的特点是处理都在java层，不怎么会涉及jni层的代码，除非java层完成不了的工作会转移到jni层去。

三种方法各有各的优点，根据自己的情况进行选择。

  • 如果c++特别好的，建议使用第一种方法
  • 如果更习惯java代码的，并且java层的函数都能进行处理的，建议选择第三种方法
  • 第二种方法建议在第三种方法不满足条件的情况下进行辅助使用，因为使用了第三种方法的前提是使用第二种方法的动态链接库。

最后附上源码

posted @ 2017-01-19 19:14  mydddfly  阅读(1098)  评论(0)  编辑  收藏  举报