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上文 我们在Windows电脑上实现了人脸功能#xff0c;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#xff0c;就是要创建一个Native的Android项目#xff0c;并且配置好OpenGL#xff0c;并能够调用成功。 这里我们使用的是openCV-4.8.0#x…1. 前言
上文 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/ 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
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 输入项目名这里我命名为MyOpenCVTest C Stardard这里选择c11然后点击Finish项目就创建成功了。 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_STLc_sharedcppFlags为-stdc11。
defaultConfig//省略了代码...externalNativeBuild {cmake {cppFlags -stdc11abiFilters arm64-v8a,armeabi-v7aarguments -DANDROID_STLc_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 将arm64-v8a和armeabi-v7a复制到我们Android项目的app/lib目录下 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
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 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/${ANDROID_ABI})target_link_libraries(myopencvtestopencv_java4${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(myopencvtestSHAREDnative-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/${ANDROID_ABI})find_library( # Sets the name of the path variable.log-liblog)target_link_libraries(myopencvtestopencv_java4${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.hppusing 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 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 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
在Visual Studio上使用OpenCV实现人脸识别_氦客的博客-CSDN博客
Android Studio 接入OpenCV并实现灰度图效果_氦客的博客-CSDN博客
Android 使用OpenCV实现人脸识别_氦客的博客-CSDN博客 (待更新)
