Android Studio 接入OpenCV最简单的例子 : 实现灰度图效果

男娘i 2023-10-14 08:52 4阅读 0赞

### 1. 前言 ###

[上文][Link 1] 我们在Windows电脑上实现了人脸功能，接下来我们要把人脸识别的功能移植到`Android`上。  
那么首先第一步，就是要创建一个`Native`的`Android`项目，并且配置好`OpenGL`，并能够调用成功。  
这里我们使用的是`openCV-4.8.0`，官网下载地址 : [https://opencv.org/releases/][https_opencv.org_releases]  
也可以直接下载我上传的资源 : [Android和Windows下，使用OpenCV实现人脸识别 示例 Demo][Android_Windows_OpenCV_ _ Demo]

### 2. 创建Native Android项目 ###

首选我们先来创建一个`Native Android`项目，这里选择 `Native C++`

![在这里插入图片描述][aba5ac6ac9f44d87960c149db9713d80.png]  
输入项目名，这里我命名为`MyOpenCVTest`

![在这里插入图片描述][d118a48bf427438f960f1c5982410c46.png]  
`C++ Stardard`这里选择`c++11`，然后点击`Finish`，项目就创建成功了。

![在这里插入图片描述][5c6b8c6cc2f24349be7ffe57a5c4b914.png]

### 3. 配置OpenCV ###

接着，我们需要在项目中配置好`OpenCV`。

#### 3.1 配置build.config ####

在`app`下的`build.config`的`cmake`闭包中，指定`abiFilters`为`arm64-v8a`和`armeabi-v7a`，注意这里`arguments`需要配置`-DANDROID_STL=c++_shared`，`cppFlags`为`-std=c++11`。

defaultConfig
    	//省略了代码...
    	
    	externalNativeBuild {
        
    	     cmake {
        
    	         cppFlags "-std=c++11"
    	         abiFilters 'arm64-v8a','armeabi-v7a'
    	         arguments "-DANDROID_STL=c++_shared"
    	     }
    	 }
     }

将`jniLibs`目录指定为`libs`

android {
        
    	//...省略了代码
    
    	sourceSets {
        
    	    main {
        
    	        jniLibs.srcDirs = ['libs']
    	    }
    	}
    }

#### 3.2 解压 opencv-4.8.0-android-sdk.zip ####

解压`opencv-4.8.0-android-sdk.zip`，在`opencv-4.8.0-android-sdk\OpenCV-android-sdk\sdk\native\libs`中可以看到`arm64-v8a`和`armeabi-v7a`

![在这里插入图片描述][ae1641ac2eb44480b2692b6231bff01e.png]

将`arm64-v8a`和`armeabi-v7a`复制到我们`Android`项目的`app/lib`目录下

![在这里插入图片描述][280a8eaad3cd44bf97f78807d8c3e4a4.png]

#### 3.3 解压 opencv-4.8.0-windows.exe ####

打开并安装`opencv-4.8.0-windows.exe`(其实是解压了该文件到指定目录)，在解压后的目录中，比如我这里是`D:\Developer\opencv4.8.0\opencv\build`，可以看到`include`文件夹  
![在这里插入图片描述][16e20cfedfa44917a16388af7c11a4ba.png]

#### 3.4 复制include头文件 ####

将`include`文件夹复制到`Android`项目中的`app\src\main\cpp`文件夹

![在这里插入图片描述][7c21b928a6974e01ac25ab112aa9a025.png]

#### 3.5 配置 CMakeLists.txt ####

修改`app\src\main\cpp\CMakeLists.txt`，将头文件和库文件导入，注意这里`target_link_libraries`不仅要导入`opencv_java4`，还要导入`android`这个库 (系统自带) ，后面会用到。

#导入头文件
    include_directories(include)
    
    #导入库文件
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -L${CMAKE_SOURCE_DIR}/../../../libs/${ANDROID_ABI}")
    
    target_link_libraries(
            myopencvtest
            opencv_java4
            ${
        log-lib}
            android)

> 这里 `CMAKE_CXX_FLAGS` 用来设置特定的编译选项给`C++`编译器  
> `-L` 参数在 `CMAKE_CXX_FLAGS` 中用于指定链接器在链接时搜索库文件的路径。也就是说，如果你的项目中使用了一些库文件，并且这些库文件不在系统默认的库文件搜索路径下，你就需要使用 `-L` 参数来告诉链接器去哪里找这些库文件。  
> `${CMAKE_SOURCE_DIR}`路径为`E:/WorkSpace/Demo/OpenCV/Android/MyOpenCVTest/app/src/main/cpp`，所以我们需要使用`../../../`定位到`app`下，然后再通过`libs/${ANDROID_ABI}`进入到`libs`目录下的具体`ANDROID_ABI`下。

`CMakeLists.txt`完整代码如下所示

cmake_minimum_required(VERSION 3.22.1)
    
    project("myopencvtest")
    
    add_library(
            myopencvtest
            SHARED
            native-lib.cpp)
    
    #导入头文件
    include_directories(include)
    
    #导入库文件
    set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -L${CMAKE_SOURCE_DIR}/../../../libs/${ANDROID_ABI}")
    
    find_library( # Sets the name of the path variable.
            log-lib
            log)
    
    target_link_libraries(
            myopencvtest
            opencv_java4
            ${
        log-lib}
            android)

#### 3.6 cpp中声明opencv引用 ####

接着，在`native-lib.cpp`中引入`opencv2/opencv.hpp`

#include "opencv2/opencv.hpp"

运行项目，项目正常运行，说明`OpenCV`配置成功了。

### 4. 使用OpenCV将图片转化为灰度图 ###

在我的[Visual Studio 2022 cmake配置opencv开发环境][Visual Studio 2022 cmake_opencv]这篇博客里，最后通过调用`OpenCV`的`cvtColor`方法，显示出了灰白色的图片，我们现在把这个功能移植到`android`中。

实现的功能 : 从`sd`卡中读取一张图片，然后将其转变为灰度图，并保存在`sd`中

#### 4.1 创建指定文件夹 ####

首先我们在MainActivity里添加这样几行代码，然后`app`跑起来运行一次，这会创建`sdcard/Android/data/包名/files`这个文件夹

val dir = getExternalFilesDir("")
    if (!dir!!.exists()) {
        
        dir!!.mkdirs()
    }

#### 4.2 将图片复制到该文件夹下 ####

我们要把一张图片复制到`sdcard/Android/data/包名/files`目录下，重命名为`img1.jpg`

#### 4.3 实现cpp代码 ####

然后修改`stringFromJNI`这个`JNI`方法，修改为如下所示的代码。

*  注意这里的路径，需要改成你项目中的实际路径
 *  注意这里的`com_heiko_myopencvtest_MainActivity`需要和你实际的包名和类名相匹配

#include <jni.h>
    #include <string>
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
    Java_com_heiko_myopencvtest_MainActivity_stringFromJNI(JNIEnv* env,jobject /* this */) {
        
        string hello = "文件已经保存至";
        char *result = new char[100];
        string opencvOutPath = "/sdcard/Android/data/com.heiko.myopencvtest/files/img_gray.jpg";
        Mat mat = imread("/sdcard/Android/data/com.heiko.myopencvtest/files/img1.jpg");
        Mat grayMat;
        cvtColor(mat, grayMat, COLOR_BGR2GRAY);
        imwrite(opencvOutPath, grayMat);
        strcat(result, hello.c_str());
        strcat(result, opencvOutPath.c_str());
        jstring return_str = env->NewStringUTF(result);
        delete result;
        return return_str;
    }

#### 4.4 运行项目 ####

运行项目，提示`文件已经保存至/sdcard/Android/data/com.heiko.myopencvtest/files/img_gray.jpg`

![在这里插入图片描述][7af129c0e15d49178b87cbaec8ea220c.jpeg]  
然后我们到这个文件夹下查看下，可以看到多了一张灰色的图片`img_gray.jpg`

![在这里插入图片描述][28fa797730284ab49f4a948e952eac73.jpeg]  
至此，我们就在`Android`上完成`OpenCV`的接入了，下一篇文章我们来看一下怎么在`Android`中使用`OpenCV`实现人脸识别。

### 5. OpenCV系列文章 ###

[Visual Studio 2022 cmake配置opencv开发环境\_opencv visualstudio配置\_氦客的博客-CSDN博客][Visual Studio 2022 cmake_opencv_opencv visualstudio_-CSDN]

[在Visual Studio上，使用OpenCV实现人脸识别\_氦客的博客-CSDN博客][Link 1]

[Android Studio 接入OpenCV，并实现灰度图效果\_氦客的博客-CSDN博客][Android Studio _OpenCV_-CSDN]

[Android 使用OpenCV实现人脸识别\_氦客的博客-CSDN博客 (待更新)][Android _OpenCV_-CSDN_]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131959456
[https_opencv.org_releases]: https://opencv.org/releases/
[Android_Windows_OpenCV_ _ Demo]: https://download.csdn.net/download/EthanCo/88196503
[aba5ac6ac9f44d87960c149db9713d80.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/aba5ac6ac9f44d87960c149db9713d80.png
[d118a48bf427438f960f1c5982410c46.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d118a48bf427438f960f1c5982410c46.png
[5c6b8c6cc2f24349be7ffe57a5c4b914.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5c6b8c6cc2f24349be7ffe57a5c4b914.png
[ae1641ac2eb44480b2692b6231bff01e.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ae1641ac2eb44480b2692b6231bff01e.png
[280a8eaad3cd44bf97f78807d8c3e4a4.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/280a8eaad3cd44bf97f78807d8c3e4a4.png
[16e20cfedfa44917a16388af7c11a4ba.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/16e20cfedfa44917a16388af7c11a4ba.png
[7c21b928a6974e01ac25ab112aa9a025.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7c21b928a6974e01ac25ab112aa9a025.png
[Visual Studio 2022 cmake_opencv]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131911635?spm=1001.2014.3001.5502
[7af129c0e15d49178b87cbaec8ea220c.jpeg]: https://img-blog.csdnimg.cn/7af129c0e15d49178b87cbaec8ea220c.jpeg
[28fa797730284ab49f4a948e952eac73.jpeg]: https://img-blog.csdnimg.cn/28fa797730284ab49f4a948e952eac73.jpeg
[Visual Studio 2022 cmake_opencv_opencv visualstudio_-CSDN]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131911635
[Android Studio _OpenCV_-CSDN]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131972951
[Android _OpenCV_-CSDN_]: https://blog.csdn.net/EthanCo/article/details/131980042