其實最早接觸OpenCV是很久很久之前的事了，大概在2013年的5,6月份，當時還是個菜逼（雖然現在也是個菜逼），在那一段時間，學了一段時間的android（並不算學，一個月都不到），之後再也沒接觸android，而是一直在接觸java web。那次接觸OpenCV是因爲一個學長的畢業設計，這次接觸OpenCV是因爲自己的畢業設計。2013年那年技術太菜，ndk環境都搭不好，當初還是eclipse環境，一直按照網上的教程去搭，下什麼cygwin，簡直就是個坑，網上的文章轉來轉去，都是過時的。後來一個機會看到了google官方的一個文檔，就像發現了新大陸一樣，發現ndk環境根本不需要裝cygwin，裝了你就坑了，裝這個東西有好多G呢，時間浪費不說，簡直誤人子弟啊。後來在那年7月寫下一篇博客
NDK開發環境
這段時間在填自己畢業設計的坑，要用到OpenCV，首先得下載到sdk吧，這個從官網上下載就好了
OpenCV for Android
注意下載的是OpenCV for android。當前版本是3.0
解壓後，裏面的內容如下
samples目錄下是樣例代碼，sdk目錄下是我們需要用到的java層和jni層的代碼。apk目錄是manager的apk安裝包
其實OpenCV最簡單的使用方式是使用manager，也就是使用apk目錄下的安裝包，安裝對應的apk，將java層代碼導入，使用OpenCVLoader.initAsync()加載庫，之後你就可以直接用java代碼調用Opencv相關的功能了。
但是這種方式除了安裝我們自己的apk還需要安裝上面提到的manager的apk，用戶體驗十分不好，不推薦使用，本文的三種方式將完全脫離這個manager的apk。
本文下面的三種方式的內容參考自文章 OpenCV4Android釋疑: 透析Android以JNI調OpenCV的三種方式(讓OpenCVManager永不困擾)
本篇文章使用android studio作爲開發環境，由於實驗性的構建工具對ndk支持還不好，所以使用舊的構建方式，在原來寫的一篇博客基礎上修改即可android studio下ndk開發
這正式介紹三種方式之前，我們需要做一些前期準備。
首先新建一個項目，將OpenCV中sdk目錄下的native目錄拷到項目根目錄
然後新建Jni目錄
在裏面新建兩個文件
編輯gradle.properties文件，增加下面的屬性使用舊版的ndk功能（不添加會使用實驗性的ndk構建工具）
android.useDeprecatedNdk=true
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在local.properties文件中配置ndk目錄
ndk.dir=D\:\\AndroidSDK\\sdk\\ndk-bundle
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編輯build.gradle，在android節點中增加下面的代碼
sourceSets.main.jni.srcDirs = []
//禁止自帶的ndk功能
sourceSets.main.jniLibs.srcDirs = ['src/main/libs','src/main/jniLibs']
//重定向so目錄爲src/main/libs和src/main/jniLibs，原來爲src/main/jniLibs
task ndkBuild(type: Exec, description: 'Compile JNI source with NDK') {
Properties properties = new Properties()
properties.load(project.rootProject.file('local.properties').newDataInputStream())
def ndkDir = properties.getProperty('ndk.dir')
if (org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.isFamily(org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.FAMILY_WINDOWS)) {
commandLine "$ndkDir/ndk-build.cmd", '-C', file('src/main/jni').absolutePath
} else {
commandLine "$ndkDir/ndk-build", '-C', file('src/main/jni').absolutePath
}
}
tasks.withType(JavaCompile) {
compileTask -> compileTask.dependsOn ndkBuild
}
task ndkClean(type: Exec, description: 'Clean NDK Binaries') {
Properties properties = new Properties()
properties.load(project.rootProject.file('local.properties').newDataInputStream())
def ndkDir = properties.getProperty('ndk.dir')
if (org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.isFamily(org.apache.tools.ant.taskdefs.condition.Os.FAMILY_WINDOWS)) {
commandLine "$ndkDir/ndk-build.cmd",'clean', '-C', file('src/main/jni').absolutePath
} else {
commandLine "$ndkDir/ndk-build",'clean', '-C', file('src/main/jni').absolutePath
}
}
clean.dependsOn 'ndkClean'
在之前新建的Application.mk中增加下面的內容
APP_STL := gnustl_static
APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions
APP_ABI := armeabi armeabi-v7a
APP_PLATFORM := android-8
在Android.mk中增加下面的內容
LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
OpenCV_INSTALL_MODULES := on
OpenCV_CAMERA_MODULES := off
OPENCV_LIB_TYPE :=STATIC
ifeq ("$(wildcard $(OPENCV_MK_PATH))","")
include ..\..\..\..\native\jni\OpenCV.mk
else
include $(OPENCV_MK_PATH)
endif
LOCAL_MODULE := OpenCV
LOCAL_SRC_FILES :=
LOCAL_LDLIBS += -lm -llog
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
這時候，使用gradle構建一下，如果能成功構建出so，說明配置沒問題，如下圖，點擊as右側的gradle展開，雙擊ndkBuild進行構建
下面開始講第一種方法，純jni層的代碼，該方法基於上面的所有步驟，爲靜態鏈接庫
聲明java層的native方法
public class OpenCVHelper {
static {
System.loadLibrary("OpenCV");
}
public static native int[] gray(int[] buf, int w, int h);
}
使用javah命令生成頭文件，內容如下
/* DO NOT EDIT THIS FILE - it is machine generated */
#include <jni.h>
/* Header for class cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper */
#ifndef _Included_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper
#define _Included_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
/*
* Class: cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper
* Method: gray
* Signature: ([III)[I
*/
JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper_gray
(JNIEnv *, jclass, jintArray, jint, jint);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif
新建cpp文件，實現對應的方法，就是灰度處理
#include "cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
extern "C" {
JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper_gray(
JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf, int w, int h);
JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper_gray(
JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf, int w, int h) {
jint *cbuf;
cbuf = env->GetIntArrayElements(buf, JNI_FALSE );
if (cbuf == NULL) {
return 0;
}
Mat imgData(h, w, CV_8UC4, (unsigned char *) cbuf);
uchar* ptr = imgData.ptr(0);
for(int i = 0; i < w*h; i ++){
//計算公式：Y(亮度) = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
//對於一個int四字節，其彩色值存儲方式爲：BGRA
int grayScale = (int)(ptr[4*i+2]*0.299 + ptr[4*i+1]*0.587 + ptr[4*i+0]*0.114);
ptr[4*i+1] = grayScale;
ptr[4*i+2] = grayScale;
ptr[4*i+0] = grayScale;
}
int size = w * h;
jintArray result = env->NewIntArray(size);
env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);
env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);
return result;
}
}
之後，需要將cpp文件編譯進去，在Andorid.mk文件中加入
LOCAL_SRC_FILES := cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper.cpp
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然後在java層寫個測試方法測試一下是否進行灰度化了
Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) getResources().getDrawable(
R.drawable.ic)).getBitmap();
int w = bitmap.getWidth(), h = bitmap.getHeight();
int[] pix = new int[w * h];
bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
int [] resultPixes=OpenCVHelper.gray(pix,w,h);
Bitmap result = Bitmap.createBitmap(w,h, Bitmap.Config.RGB_565);
result.setPixels(resultPixes, 0, w, 0, 0,w, h);
img.setImageBitmap(result);
運行效果如下，灰度化後的結果
上面的這種方法生成的so庫的大小見下圖，大約有1.4M左右
第二種方法也是純jni的，但是是動態鏈接庫，在第一種基礎上，修改Android.mk文件爲
LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
OpenCV_INSTALL_MODULES := on
OpenCV_CAMERA_MODULES := off
OPENCV_LIB_TYPE := SHARED
ifeq ("$(wildcard $(OPENCV_MK_PATH))","")
include ..\..\..\..\native\jni\OpenCV.mk
else
include $(OPENCV_MK_PATH)
endif
LOCAL_MODULE := OpenCV
LOCAL_SRC_FILES := cn_edu_zafu_opencv_OpenCVHelper.cpp
LOCAL_LDLIBS += -lm -llog
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
注意上面的OPENCV_LIB_TYPE屬性的改動，從STATIC改爲了SHARED，這時候再用ndkBuild一下，你會發現會輸出一些警告以及一部分紅色的內容
生成的so庫的大小爲310k，小了好幾倍
這時候如果你直接取運行程序，會報錯誤
原因是我們使用的是動態庫加載方式，還需要將依賴的so加進去，這個so就是圖中的libopencv_java3.so，他在我們的最開始加到項目裏的native目錄中
將它拷到我們的jniLibs目錄中去，這裏只拷貝armeabi和armeabi-v7a中的，至於其他的按需拷貝
這時候運行就不會報錯了。
既然我們使用了動態鏈接庫，那麼我們同樣也可以使用java層的接口，優點是java開發速度相對快一點。第三種方法在第二種方法基礎上，使用純java層代碼進行處理。
在此之前，我們需要將sdk目錄中的java代碼拷到項目中去
但是org.opencv.engine包中是一個aidl，我們需要將它剪貼到aidl目錄中去，就像這樣子
最後還有一個資源文件attrs.xml，拷過來
build一下項目，不出意外應該會報錯，這時候找到該類，引入自己的R文件包就可以了
再次build應該就不會有什麼問題了。
java層的測試方法
OpenCVLoader.initDebug();
Mat rgbMat = new Mat();
Mat grayMat = new Mat();
Bitmap srcBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.ic);
Bitmap grayBitmap = Bitmap.createBitmap(srcBitmap.getWidth(), srcBitmap.getHeight(), Bitmap.Config.RGB_565);
Utils.bitmapToMat(srcBitmap, rgbMat);//convert original bitmap to Mat, R G B.
Imgproc.cvtColor(rgbMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);//rgbMat to gray grayMat
Utils.matToBitmap(grayMat, grayBitmap); //convert mat to bitmap
img.setImageBitmap(grayBitmap);
注意使用OpenCVLoader.initDebug();進行初始化而不是使用OpenCVLoader.initAsync()
這種方法的特點是處理都在java層，不怎麼會涉及jni層的代碼，除非java層完成不了的工作會轉移到jni層去。
三種方法各有各的優點，根據自己的情況進行選擇。
如果c++特別好的，建議使用第一種方法
如果更習慣java代碼的，並且java層的函數都能進行處理的，建議選擇第三種方法
第二種方法建議在第三種方法不滿足條件的情況下進行輔助使用，因爲使用了第三種方法的前提是使用第二種方法的動態鏈接庫。
最後附上源碼
http://download.csdn.net/detail/sbsujjbcy/9275897
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作者：_區長
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/sbsujjbcy/article/details/49520791
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