OpenCV在Android上的应用示例

下面是一份“OpenCV在Android上的应用示例”的完整攻略。在整个过程中，我们将介绍如何在Android应用程序中使用OpenCV进行图形和图像处理，并使用两个示例说明使用OpenCV进行人脸检测和图像处理。

准备工作

首先要确保你的开发环境中已经安装了OpenCV的Java API和Android SDK，然后你需要创建一个新的Android项目。

在Android Studio中，打开一个新项目，然后确保选择Java语言和支持API 19或更高版本的最小SDK版本。

接下来，在project-level gradle脚本中添加OpenCV的配置选项，以引入OpenCV库文件：

allprojects {
    repositories {
        maven { url 'https://dl.bintray.com/opencv/opencv4android/' }
    }
}

在app-level的gradle脚本中添加如下的依赖关系：

dependencies {
    implementation 'org.opencv:opencv-java:4.5.3'
}

示例1：人脸检测

加载OpenCV库文件

首先，我们需要在我们的代码中加载OpenCV库文件，这是通过调用OpenCV的Java API方法OpenCVLoader.initDebug()来完成的。在应用程序的onCreate()方法中添加以下代码行：

if(OpenCVLoader.initDebug()){
    Log.d(TAG, "OpenCV loaded!!!");
} else {
    Log.d(TAG, "OpenCV not loaded!!!");
}

引入人脸检测分类器

在这个示例中，我们将使用OpenCV的人脸检测功能来检测图像中的人脸。OpenCV提供了一些训练好的分类器，可以用于检测不同类型的对象。人脸检测分类器可以在OpenCV的GitHub存储库中找到。

将人脸检测分类器复制到应用程序的资源文件夹中。在自己的Android项目中，此文件夹应位于res/raw/目录下。

实现人脸检测代码

接下来，我们将实现一个人脸检测代码。在MainActivity.java中，添加以下代码：

private void detectFace(Mat mRgba){
    CascadeClassifier mFaceCascade;
    MatOfRect faces = new MatOfRect();

    mFaceCascade = new CascadeClassifier(
            getApplicationContext().getResources()
                    .openRawResource(R.raw.haarcascade_frontalface_default)
            .getPath());

    if(mFaceCascade.empty()){
        Log.e(TAG, "Failed to load cascade classifier!");
        return;
    }

    mFaceCascade.detectMultiScale(mRgba, faces, 1.1, 2, 2 ,
            new Size(50,50), new Size());
    Rect[] facesArray = faces.toArray();

    for(int i=0; i<facesArray.length; i++){
        Imgproc.rectangle(mRgba, facesArray[i].tl(), facesArray[i].br(),
                new Scalar(0, 255,0, 255), 3);
    }
}

这段代码定义了一个detectFace()方法，该方法获取一张Mat对象，该对象存储了从摄像头获取的原始图像。然后，该代码创建一个CascadeClassifier对象，加载人脸检测分类器文件。如果加载失败，代码将记录一个错误消息并返回。

如果加载分类器成功，它将调用CascadeClassifier.detectMultiScale()方法来执行人脸检测。这个方法需要带检测的图像（即原始图像）、一个矩阵对象存储检测到的矩形区域（即人脸的区域)、缩放因子、最小邻域数、标志、探测区域最小和最大大小等参数。

最后，该方法将在原始图像中绘制检测到的人脸的矩形框，并将所述对象返回。

在onCameraFrame()方法中，调用detectFace()方法：

@Override
public Mat onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) {
    Mat mRgba = inputFrame.rgba();
    detectFace(mRgba);
    return mRgba;
}

运行

现在，您可以编译和运行应用程序，并使用前置摄像头拍照进行人脸检测。

示例2：灰度变换

图像灰度处理

在这个示例中，我们将会展示如何使用OpenCV来实现图像处理中的灰度变换。在MainActivity.java中添加以下代码：

private void processImage(Mat src, Mat dst){
    Imgproc.cvtColor(src, dst, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
}

这段代码定义了一个processImage()方法，该方法接受两个Mat对象：一个用于存储输入图像、一个用于存储输出图像。该方法包含一个单独的调用：Imgproc.cvtColor()方法用于将颜色图像从RGB颜色空间转换为灰度颜色空间。

运行

现在，您可以编译和运行应用程序，并使用前置摄像头拍照。

以上就是OpenCV在Android上的应用示例攻略，包括人脸检测和图像处理两个示例。