Android中使用OpenCV详细入门教程

最近做的项目有涉及到需要在Android平台上使用OpenCV，上网查了很多资料，也走了不少弯路，特此做些记录，供各位读者参考。

一、OpenCV到底是什么？

OpenCV是一个开源的图像处理引擎，使用C++编写，对外提供了C，C++，Java，Python的调用接口，最初是由Intel 公司开发，现在由Willow Garage公司维护。

二、我们能利用OpenCV做什么？

往小了说，比如你需要把普通的彩色图像转换成灰度图像，把视频数据格式YUV转换成RGB格式，对图像做缩放、裁剪等等事情，OpenCV都提供了便捷的的使用方式。

往大了说，你需要把转换图像颜色风格，把图像中的人脸替换为其他人的人脸，对图像进行边缘增强等等，OpenCV也提供了比较友好的接口供你使用（当然，不是说什么需求都只需要调用一个接口就能解决，世界上没有这么便宜的事）。

总之，能利用OpenCV做什么最后还是取决于读者的功力。

三、如何在Android上进行OpenCV开发？

Android的开发者可以通过两种方式使用OpenCV：

—— 使用OpenCV提供的Java api

—— 使用jni方式

首先请下载OpenCV的的android sdk，此处为链接，一般来说请下载最新的（截止到笔者写这篇文章为止，OpenCV sdk最新版本为3.4）

下载之后解压缩，通常会发现有三个子目录，如图

apk目录下，是名字为OpenCV_xxx_Manager_xxx.apk的安装包，其存在的作用是提供一种跨进程使用OpenCV api的方式，这种方式的好处是不需要在你的项目中包含OpenCV的动态库，可以减少包体size，坏处是用户的机器上还需要安装这个OpenCV Manager这种app。说实话，这种使用方式极其不科学，你能指望用户安装了你开发的app之后，还要去自己搜索一个OpenCV Manager应用并且安装吗？所以说，这种方式用户体验非常不好，不知道OpenCV的作者是怎么想的，所以请各位读者忽略这种使用OpenCV的方式。

samples目录下是使用OpenCV的简单例子，其基本上都是利用OpenCV Manager进行使用的，所以各位读者想运行这些例子体验一番的话，得先在机器中安装OpenCV Manager，就是apk目录下的安装包。

既然这种使用方式用户体验很差，那肯定有更合理的使用方式，请看下文
1、使用Java api

其中java目录下是一个eclipse的android工程（都什么年代了，还用eclipse，OpenCV的的工程师没有紧跟潮流啊），我们可以在自己的Android studio工程下新建一个Android Library module，例如名字叫OpenCVLibrary，然后把这个java目录下的源码拷贝到OpenCVLibrary相应的目录下（不要告诉我你不知道怎么拷贝源码），然后在OpenCVLibrary新建一个目录叫jniLibs，在jniLibs下新建目录armeabi-v7a（一般来说手机只需要这个平台就好了，有需要的自己可以加x86之类的），然后把如图所示目录下的libopencv_java3.so拷贝到刚才创建的jniLibs/armeabi-v7a下面（其它平台如x86之类的有需要的话自己对应着拷贝进去）

然后在OpenCVLibrary的build.gradle里面配置一下，把jni目录指向刚才的目录，如图所示

这样操作之后，只要在主工程里面引用OpenCVLibrary，就可以使用OpenCV的api了。

使用方式如下：

static {        OpenCVLoader.initDebug(); //加载OpenCV动态库    }    private void doJob() {        Mat rgbMat = new Mat();        Mat grayMat = new Mat();        Bitmap srcBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.test);        Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565);        Utils.bitmapToMat(srcBitmap, rgbMat);//把Bitmap转为Mat.         Imgproc.cvtColor(rgbMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);//把rgb格式的mat转为gray的mat        Utils.matToBitmap(grayMat, grayBitmap); //把gray的mat转为Bitmap        mTestImageView.setImageBitmap(grayBitmap);    }

Mat是OpenCV的重要概念，以后有需要的话另开文章进行介绍。

2、使用jni方式

下面介绍以android studio结合cmake的方式进行开发。cmake貌似需要Android Studio2.2及以上，以及NDKr12b及以上，请读者自行下载安装。

首先在OpenCVLibary下的build.gradle文件添加开启cmake编译的脚本

android {...externalNativeBuild {        cmake {            path "CMakeLists.txt"        }    }    sourceSets {        main {            jniLibs.srcDirs = ['src/main/cpp']}}...}

然后工程目录下新建CMakeLists.txt，填入一下内容：

# For more information about using CMake with Android Studio, read the# documentation: https://d.android.com/studio/projects/add-native-code.html# Sets the minimum version of CMake required to build the native library.cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)#支持-std=gnu++11set(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE on)set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=gnu++11")set(CMAKE_CXX_VISIBILITY_PRESET hidden)#src/main/cpp/OpencvUtil.cpp为在工程中自己编写的代码，其编写要求与传统的Android.mk方式没什么不同add_library( opencvutil             SHARED             src/main/cpp/OpencvUtil.cpp)add_library(lib_opencv SHARED IMPORTED)#填写你本地的OpenCV目录的的对应子目录include_directories(D:\\OpenCV-android-sdk\\sdk\\native\\jni\\include)#引入libopencv_java3.so文件，填写你本地的OpenCV目录的对应子目录set_target_properties(lib_opencv PROPERTIES IMPORTED_LOCATION D:\\OpenCV-android-sdk\\sdk\\native\\libs\\armeabi-v7a\\libopencv_java3.so)find_library( log-lib log )target_link_libraries(opencvutil jnigraphics ${log-lib} lib_opencv)

然后，是 OpencvUtil.h和OpencvUtil.cpp的源码：

#ifndef OPENCVDEMO_OPENCVUTIL_H#define OPENCVDEMO_OPENCVUTIL_Hextern "C" {JNIEXPORT void JNICALLJava_com_jieend_csdndemo_OpencvUtil_rgb2gray(JNIEnv *env, jclass type, jobject bitmap, jlong grayAddr);};#endif //OPENCVDEMO_OPENCVUTIL_H

#include #include #include #include #include "OpencvUtil.h"JNIEXPORT void JNICALLJava_com_jieend_csdndemo_OpencvUtil_rgb2gray(JNIEnv *env, jclass type, jobject bitmap, jlong grayAddr) {// TODO    AndroidBitmapInfo bmpInfo;    int ret = 0;    ret = AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &bmpInfo);    if (ret < 0) {        return;    }    int* pixels = NULL;    ret = AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, (void**)&pixels);    if (ret < 0 || pixels == NULL) {        return;    }    cv::Mat rgb(cv::Size(bmpInfo.width, bmpInfo.height), CV_8UC4, pixels);    cv::Mat* gray = (cv::Mat*)grayAddr;    cv::cvtColor(rgb, *gray, CV_BGRA2GRAY);    AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);}

接下来，是Java层的jni接口：

import android.graphics.Bitmap;public class OpencvUtil {    static {        System.loadLibrary("opencvutil");    }    public static native void rgb2gray(Bitmap bitmap, long grayAddr);}

以及使用代码：

private void doNativeJog() {        Mat grayMat = new Mat();        Bitmap srcBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.test);        OpencvUtil.rgb2gray(srcBitmap, grayMat.nativeObj);        Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565);        Utils.matToBitmap(grayMat, grayBitmap); //convert mat to bitmap        mTestImageView.setImageBitmap(grayBitmap);    }

当然OpenCV除了提供动态库，也提供了静态库，各位有兴趣的读者可以尝试改造成调用静态库。

3、总结：这两种方式各有优劣，使用Java api对于不熟悉C++的人来说可以很快上手，能够尽快入门OpenCV，但是OpenCV的Java api本质上都是使用C++实现的，这是因为图像处理通常会涉及到很多复杂的运算，Java的运行效率实在是有心无力，所以从深入学习的角度出发，笔者更推荐第二种方式，基本上来说，只要是稍微复杂的图像处理效果，使用jni的方式效比Java api的运行效率的提升还是很明显的。特别是那些需要访问图像的每个像素的场景。

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