Android Studio OpenCV全面解析

作为一款开源的计算机视觉库，OpenCV被广泛应用于图像处理、视频分析、目标检测、机器学习等领域。而Android Studio作为一款强大、易学易用的开发工具，与OpenCV的结合也十分便捷。本文将详细阐述如何在Android Studio上集成OpenCV，并展示一些常见的OpenCV应用，包括图像处理、目标检测等。

一、集成OpenCV

在Android Studio中使用OpenCV，首先需要进行OpenCV的集成。具体步骤如下：

1、下载OpenCV Android SDK

访问OpenCV官方网站（https://opencv.org/releases/）下载最新的OpenCV Android SDK，下载完成后将其解压到合适的目录。

2、创建Android Studio项目

打开Android Studio创建一个新的Android项目，可以选择空白活动或者任意其他创建方式。

3、在项目中导入OpenCV库文件

打开新建项目，在Gradle Scripts下的build.gradle(Module:app)中添加以下代码：

android {
    ...
    defaultConfig {
        ...
        ndk {
            moduleName "MyOpenCVLibs"
            cFlags "-std=c++11 -fexceptions"
            ldLibs "log", "OpenCV_320"
        }
    }
}

repositories {
    flatDir {
        dirs 'libs'
    }
}

dependencies {
    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
}

并将下载的OpenCV Android SDK中的以下文件复制到app/libs目录下：

opencv-3.4.5-android-sdk/OpenCV-android-sdk/sdk/native/libs/arm64-v8a/libopencv_java3.so
opencv-3.4.5-android-sdk/OpenCV-android-sdk/sdk/native/libs/armeabi-v7a/libopencv_java3.so
opencv-3.4.5-android-sdk/OpenCV-android-sdk/sdk/native/libs/x86/libopencv_java3.so
opencv-3.4.5-android-sdk/OpenCV-android-sdk/sdk/native/libs/x86_64/libopencv_java3.so

然后修改jniLibs.useLegacyPackaging = true，使得libopencv_java3.so文件能够被打包进apk中。

二、OpenCV基础应用

1、图像处理

OpenCV提供了数百种图像处理算法，可以为我们的Android应用增加强大的图像处理能力。其中，常用的图像处理算法包括滤波器、形态学操作、边缘检测和特征检测等。

以下是一个以灰度图为基础进行噪点处理和模糊处理的实例：

// 加载图像
Mat img = Imgcodecs.imread(imagePath);

// 转换为灰度图
Mat grayImg = new Mat();
Imgproc.cvtColor(img, grayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

// 高斯模糊处理
Mat blurImg = new Mat();
Imgproc.GaussianBlur(grayImg, blurImg, new Size(3, 3), 0);

// 高斯噪声处理
Mat noiseImg = new Mat(blurImg.size(), blurImg.type());
Mat noise = new Mat(blurImg.size(), blurImg.type());
Imgproc.randn(noise, new Scalar(0), new Scalar(20));
Core.add(blurImg, noise, noiseImg);

// 显示结果
Utils.matToBitmap(noiseImg, bitmap);
imageView.setImageBitmap(bitmap);

以上代码中，Imgcodecs是OpenCV提供的图像读取/写入库，Imgproc是OpenCV提供的基本图像处理库，Utils是OpenCV提供的图像转换库。

2、目标检测

OpenCV的目标检测算法可以更好地帮助我们在视觉领域应用。常见的目标检测算法有物体检测、人脸检测、动作检测等。

以下是一个人脸检测的实例：

// 加载级联分类器文件
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(cascadePath);

// 读入图像
Mat img = Imgcodecs.imread(imagePath);

// 转换为灰度图
Mat grayImg = new Mat();
Imgproc.cvtColor(img, grayImg, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

// 检测人脸
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(grayImg, faceDetections);

// 在图像中绘制人脸框
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
    Imgproc.rectangle(img, new Point(rect.x, rect.y),
            new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),
            new Scalar(0, 255, 0), 2);
}

// 显示结果
Utils.matToBitmap(img, bitmap);
imageView.setImageBitmap(bitmap);

以上代码中，CascadeClassifier是OpenCV提供的级联分类器库，用于训

结论

本文基于Android Studio和OpenCV的结合，介绍了如何集成OpenCV以及在Android应用中使用OpenCV的图像处理和目标检测算法。通过这些例子，读者可以更好地了解并使用OpenCV，增强自己在计算机视觉领域的应用能力。