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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
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c++11
,然后点击Finish
,项目就创建成功了。
接着,我们需要在项目中配置好OpenCV
。
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']
}
}
}
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
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
将include
文件夹复制到Android
项目中的app\src\main\cpp
文件夹
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)
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。
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
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()
}
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
然后修改stringFromJNI
这个JNI
方法,修改为如下所示的代码。
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; }
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。
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
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