使用Android NDK編譯OpenCV應用 – Android移動開發技術文章_手機開發 Android移動開發教學課程

 

OpenCV 在Android 中的應用

使用Android NDK 編譯so 庫

簡介

在linuxt 系統下使用OpenCV2.3 + NDK R6 編譯OpenCV 人臉檢測應用

準備

Android NDK ( r5 或更高版本) https://developer.android.com/sdk/ndk/index.html

OpenCV Android 包https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-android/2.3/

cmake( 可選,替代NDK) https://www.cmake.org/

註:https://code.google.com/p/android-opencv/ 網站上說要使用crystax ndk r4 代替NDK 。估計可能是對於較舊的Android 版本需要這樣。如果NDK 無法編譯,請嘗試使用crystax ndk r4 編譯。

 

OpenCV 設置

從網站上下載OpenCV 2.3.0 for Android 後,解壓到某個目錄,如~/ 目錄下

設置OPENCV_PACKAGE_DIR 環境變量

  $ export OPENCV_PACKAGE_DIR=~/enCV-2.3.0/

新建一個Android 工程

 

在eclipse 中新建一個android 工程如study.opencv ,並且在工程根目錄下新建一個名為jni 的目錄。將下載的android-ndk-r6 解壓到某個目錄下,如~/

從~/android-ndk-r6/sample 下某個sample 中拷貝Android.mk, Application.mk 到study.opencv/jni 目錄

設置編譯腳本

在Android.mk 中,include $(CLEAR_VARS) 後面,加入下行

include $(OPENCV_PACKAGE_DIR)/$(TARGET_ARCH_ABI)/share/opencv/OpenCV.mk

如果應用支持ARM NEON 那麼還需要加入以下行

include $(OPENCV_PACKAGE_DIR)/armeabi-v7a-neon/share/opencv/OpenCV.mk

LOCAL_ARM_NEON := true

在Application.mk 中加入以下行

  APP_STL := gnustl_static

  APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions

註:關於Android.mk 與Application.mk 的詳細說明,請參考ndk/docs 下Android-mk.html 和Application-mk.html 。

Java 層定義native 接口

新建study.opencv.FaceRec 類,定義一個人臉檢測的本地接口

    /**

             * detect front face from image.

             *

             * @param xml

             *            opencv haarcascade xml file path

             * @param infile

             *            input image file path

             * @param outfile

             *            output image file path

             */

           public native void detect(String xml, String infile, String outfile);

         

生成jni 頭文件

使用javah 命令生成jni 頭文件

$ cd ~/workspace/study.opencv/bin

$ javah study.opencv.FaceRec

會在bin 目錄生成一個study_opencv_FaceRec.h 文件。將此文件拷貝到../jni 目錄中

註:如果接口有變更,請先手動刪除生成的.h 文件。以防止一些意外的錯誤。

在c 層實現圖像人臉檢測

在jni 目錄中使用文本編輯器新建一個facedetect.cpp ,實現圖像人臉檢測

Cpp代碼 

#include "cv.h"  

#include "highgui.h" 

 

#include <stdio.h> 

#include <stdlib.h> 

#include <string.h> 

#include <assert.h> 

#include <math.h> 

#include <float.h> 

#include <limits.h> 

#include <time.h> 

#include <ctype.h> 

 

#include <android/log.h> 

#include <study_opencv_FaceRec.h> 

#include <jni.h> 

 

#define  LOG_TAG    "opencv_face_detect" 

#define  LOGI(…)  __android_log_print(ANDROID_LOG_INFO,LOG_TAG,__VA_ARGS__) 

#define  LOGE(…)  __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR,LOG_TAG,__VA_ARGS__) 

 

static CvMemStorage* storage = 0; 

static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0; 

void detect_and_draw( IplImage* image ); 

const char* cascade_name = 

    "haarcascade_frontalface_alt.xml"; 

/*    "haarcascade_profileface.xml";*/ 

/*int captureFromImage(char* xml, char* filename);*/ 

char* jstring2String(JNIEnv*, jstring); 

int captureFromImage(char* xml, char* filename, char* outfile) 

    LOGI("begin: "); 

    // we just detect image 

    // CvCapture* capture = 0; 

    IplImage *frame, *frame_copy = 0; 

    const char* input_name = "lina.png"; 

    if(xml != NULL) 

    { 

        cascade_name = xml;  

    } 

    if(filename != NULL) 

    { 

        input_name = filename; 

    } 

    LOGI("xml=%s,filename=%s", cascade_name, input_name); 

    // load xml  

    cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0 ); 

    LOGI("load cascade ok ? %d", cascade != NULL ? 1 : 0); 

    if( !cascade ) 

    { 

        LOGI("ERROR: Could not load classifier cascade\n" ); 

        // I just won't write long full file path, to instead of relative path, but I failed. 

        FILE * fp = fopen(input_name,"w"); 

        if(fp == NULL){ 

            LOGE("create failed"); 

        } 

        return -1; 

    } 

    storage = cvCreateMemStorage(0); 

    // cvNamedWindow( "result", 1 ); 

    IplImage* image = cvLoadImage( input_name, 1 ); 

    if( image ) 

    { 

        LOGI("load image successfully"); 

        detect_and_draw( image ); 

        // cvWaitKey(0); 

        if(outfile != NULL) 

        { 

            LOGI("after detected save image file"); 

            cvSaveImage(outfile, image);//把圖像寫入文件 

        } 

        cvReleaseImage( &image ); 

    } 

    else 

    { 

        LOGE("can't load image from : %s ", input_name); 

    } 

void detect_and_draw( IplImage* img ) 

    static CvScalar colors[] =  

    { 

        {{0,0,255}}, 

        {{0,128,255}}, 

        {{0,255,255}}, 

        {{0,255,0}}, 

        {{255,128,0}}, 

        {{255,255,0}}, 

        {{255,0,0}}, 

        {{255,0,255}} 

    }; 

    double scale = 1.3; 

    IplImage* gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 ); 

    IplImage* small_img = cvCreateImage( cvSize( cvRound (img->width/scale), 

                         cvRound (img->height/scale)), 

                     8, 1 ); 

    int i; 

    cvCvtColor( img, gray, CV_BGR2GRAY ); 

    cvResize( gray, small_img, CV_INTER_LINEAR ); 

    cvEqualizeHist( small_img, small_img ); 

    cvClearMemStorage( storage ); 

    if( cascade ) 

    { 

        double t = (double)cvGetTickCount(); 

        CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage, 

                                            1.1, 2, 0/*CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING*/, 

                                            cvSize(30, 30) ); 

        t = (double)cvGetTickCount() – t; 

        LOGI( "detection time = %gms\n", t/((double)cvGetTickFrequency()*1000.) ); 

        for( i = 0; i < (faces ? faces->total : 0); i++ ) 

        { 

            CvRect* r = (CvRect*)cvGetSeqElem( faces, i ); 

            CvPoint center; 

            int radius; 

            center.x = cvRound((r->x + r->width*0.5)*scale); 

            center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); 

            radius = cvRound((r->width + r->height)*0.25*scale); 

            cvCircle( img, center, radius, colors[i%8], 3, 8, 0 ); 

        } 

    } 

    // cvShowImage( "result", img ); 

    cvReleaseImage( &gray ); 

    cvReleaseImage( &small_img ); 

 

JNIEXPORT void JNICALL Java_study_opencv_FaceRec_detect 

  (JNIEnv * env, jobject obj, jstring xml, jstring filename, jstring outfile) 

    LOGI("top method invoked! ");/*LOGI("1");

    char * c_xml = (char *)env->GetStringUTFChars(xml, JNI_FALSE);

    LOGI("char * = %s", c_xml);

    if(c_xml == NULL)

    {

        LOGI("error in get char*");

        return;

    }

    char * c_file = env->GetStringCritical(env, filename, 0);

    if(c_xml == NULL)

    {

        LOGI("error in get char*");

        return;

    }

    captureFromImage(c_xml, c_file);

    env->ReleaseStringCritical(env, xml, c_xml);

    env->ReleaseStringCritical(env, file_name, c_file);

    */ 

    captureFromImage(jstring2String(env,xml), jstring2String(env,filename), jstring2String(env,outfile)); 

 

 

//jstring to char* 

 

char* jstring2String(JNIEnv* env, jstring jstr) 

    if(jstr == NULL) 

    { 

        LOGI("NullPointerException!"); 

        return NULL; 

    } 

    char* rtn = NULL; 

    jclass clsstring = env->FindClass("java/lang/String"); 

    jstring strencode = env->NewStringUTF("utf-8"); 

    jmethodID mid = env->GetMethodID(clsstring, "getBytes", "(Ljava/lang/String;)[B"); 

    jbyteArray barr= (jbyteArray)env->CallObjectMethod(jstr, mid, strencode); 

    jsize alen = env->GetArrayLength(barr); 

    jbyte* ba = env->GetByteArrayElements(barr, JNI_FALSE); 

    if (alen > 0) 

    { 

        rtn = (char*)malloc(alen + 1); 

        memcpy(rtn, ba, alen); 

        rtn[alen] = 0; 

    } 

    env->ReleaseByteArrayElements(barr, ba, 0); 

    LOGI("char*=%s",rtn); 

    return rtn; 

 

 

Android.mk:

LOCAL_PATH:= $(call my-dir)

 

include $(CLEAR_VARS)

include $(OPENCV_PACKAGE_DIR)/$(TARGET_ARCH_ABI)/share/opencv/OpenCV.mk

 

LOCAL_MODULE    := facedetect

LOCAL_CFLAGS    := -Werror

LOCAL_SRC_FILES := \

           facedetect.cpp \

 

LOCAL_LDLIBS    := -llog

 

include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

 

Application.mk:

APP_ABI := armeabi armeabi-v7a

APP_PLATFORM := android-10

APP_STL := gnustl_static

APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions

使用NDK 進行編譯

在工程jni 目 錄 下 執 行ndk-build

$ cd ~/workspace/study.opencv/jni

$ ~/android-ndk-r6/ndk-build.

如果 編譯 成功, 則 會在工程下面生成libs/armeabi/facedetect.so 庫 瞭.

如有 編譯 失 敗 , 請 根據提示修改 錯誤

調用JNI 接口

將opencv 人 臉檢測 要用到的xml 文件( 位於OpenCV-2.3.0/armeabi/share/opencv/haarcascades/ 目錄下) 及 圖 像文件使用DDMS push 到data/data/study.opencv/files 目 錄 中。

在activity 中新建一個 線 程, 調 用FaceRec#detect 方法。

@Override

     public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

         super .onCreate(savedInstanceState);

         setContentView(R.layout. main );

 

         final FaceRec face = new FaceRec();

         new Thread() {

              @Override

              public void run() {

                  face.detect(

                           "/data/data/study.opencv/files/haarcascade_frontalface_alt2.xml" ,

                           "/data/data/study.opencv/files/wqw1.jpg" ,

                           "/data/data/study.opencv/files/wqw1_detected.jpg" );

              }

         }.start();

 

     }

運行結果

經測試,對png,jpg,bmp圖片正確識別人臉,不過速度太慢瞭。

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