OpenCV android sdk配置OpenCV android NDK開發實例

? ? ? ?【尊重原創，轉載請注明出處】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/78374708

? ? ? ? 在Android應用中調用OpenCV進行圖像處理的方法有很多種，考慮到性能問題，本人推薦使用NDK進行開發，畢竟C/C++要比Java性能好的多。博客會給出詳細的例子和配置方法，并給出本人Github的Demo代碼，親們只需git clone，并在本地Android Studio Build一下，即可以在本地Android手機上直接運行了。

Demo Github地址：https://github.com/PanJinquan/OpenCV-Android-Demo（NDK和Java都支持OpenCV開發）

老鐵要是覺得不錯，記得給個“Star”哈

? ? ? PS :Opencv3.x以后，已經把很多功能模塊放在contrib中，要想移植opencv contrib到Android需要自己編譯，這個過程還是相當麻煩的。如果你想支持opencv contrib開發，可以下載本人已經編譯且移植好的Android Demo:

?OpenCV-Contrib-Android-Demo: https://github.com/PanJinquan/OpenCV-Contrib-Android-Demo（NDK和Java都支持OpenCV contrib開發）

? ? ? 整個工程代碼都給親們啦，是不是很照顧大家呢？題外話：之前本人在Android Studio和Eclipse配置OpenCV NDK開發時，踩了不知多少坑，網上教程一大堆，偏偏放在本人機器上就是報各種錯誤，各種無法解析……。好不容易配置好了，后面又來了個大坑：在Java中Bitmap圖像與JNI的OpenCV的Mat圖像的數據轉換時，出現了各種各樣問題，如通道順序問題，顏色失真問題，數據轉換問題等等等等等等……。好在，經過一番折騰，終于把問題解決了。
? ? ?言歸正傳，配置前，先保證版本一樣：

• （1）Android Studio 2.3.3 以上
• （2）android-ndk-r10d 以上，下載地址：https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/index.html
• （3）OpenCV-3.1.0-android-sdk 以上，下載地址：https://opencv.org/releases.html

PS：與時俱進，目前Github的OpenCV版本已經升級到：opencv-3.4.2-android-sdk，NDK：android-ndk-r14b

目錄

OpenCV android sdk配置OpenCV android NDK開發實例

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一、OpenCV android sdk配置

1.第一步：

2.第二步：

3.第三步：

4.第四步：CMakeLists.txt配置

?二、OpenCV android的圖像數據轉換

第一種：通過JNI的整型數組傳遞圖像數據：

第二種：通過自定義圖像對象傳遞圖像數據：

第三種：使用OpenCV的Java包實現NDK開發

三、三種方法相比

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一、OpenCV android sdk配置

1.第一步：

? ? 新建工程一定要勾選“Include C++ support”，這樣新建的Android工程會直接支持NDK開發，避免各種配置問題，如果提示沒有NDK，請下載NDK，并在工程“Project Structure”中導入即可：

2.第二步：

? 新建工程勾選了“Include C++ support”，就已經支持NDK開發了（即native-lib），我們需要做的是，根據自己項目需要，增加JNI接口。

3.第三步：

? 將下載的“OpenCV-android-sdk”放在工程的根目錄下：

4.第四步：CMakeLists.txt配置

? ? ?類似于Visual Studio的工程配置，我們需要告訴NDK去哪里查找OpenCV的頭文件路徑和依賴文件，Android Studio現在已經支持Cmake配置了，修改app/CMakeLists.txt如下：

#設置OpenCV的路徑 set(OpenCV_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni) find_package(OpenCV REQUIRED) #包含OpenCV的頭文件 include_directories( ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni/include)

? ?此外，還需要在target_link_libraries添加${OpenCV_LIBS}?

target_link_libraries( # Specifies the target library.imagePro-lib# Links the target library to the log library# included in the NDK.${log-lib}${OpenCV_LIBS})

? ? 完整的?CMakeLists.txt文件：

# 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)set(OpenCV_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni) find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories( ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../OpenCV-android-sdk/sdk/native/jni/include)# Creates and names a library, sets it as either STATIC # or SHARED, and provides the relative paths to its source code. # You can define multiple libraries, and CMake builds them for you. # Gradle automatically packages shared libraries with your APK. #聲明庫名稱、類型、源碼文件 #add_library( # Sets the name of the library. # native-lib # # # Sets the library as a shared library. # SHARED # # # Provides a relative path to your source file(s). # src/main/cpp/native-lib.cpp)add_library( # Sets the name of the library.imagePro-lib# Sets the library as a shared library.SHARED# Provides a relative path to your source file(s).src/main/cpp/imagePro.cppsrc/main/cpp/AndroidDebug.cpp)# Searches for a specified prebuilt library and stores the path as a # variable. Because CMake includes system libraries in the search path by # default, you only need to specify the name of the public NDK library # you want to add. CMake verifies that the library exists before # completing its build.find_library( # Sets the name of the path variable.log-lib# Specifies the name of the NDK library that# you want CMake to locate.log )# Specifies libraries CMake should link to your target library. You # can link multiple libraries, such as libraries you define in this # build script, prebuilt third-party libraries, or system libraries. #將NDK庫鏈接到native庫中，這樣native庫才能調用NDK庫中的函數 #target_link_libraries( # Specifies the target library. # native-lib # imagePro-lib # # # Links the target library to the log library # # included in the NDK. # ${log-lib} )target_link_libraries( # Specifies the target library.imagePro-lib# Links the target library to the log library# included in the NDK.${log-lib}${OpenCV_LIBS})#include_directories() - 指定關聯的頭文件目錄

?? clean一下，并重新編譯，這樣NDK就支持OpenCV開發了。

?PS：到這里，只是表示NDK C++層可以支持OpenCV開發了，要是想在Java層中，直接使用OpenCV的Java包，還需要導入“OpenCV-android-sdk”的Java，方法是可以參考：http://blog.csdn.net/u010097644/article/details/56849758

?二、OpenCV android的圖像數據轉換

? ?Android開發中，圖像類型一般是Bitmap，而在OpenCV是Mat，兩者數據的轉換需要進行特殊的處理。本OpenCVDemo實現了三種方法，可以現實Android的Bitmap圖像與OpenCV的Mat類型的互轉。

第一種：通過JNI的整型數組傳遞圖像數據：

（1）定義JNI接口

public native int[] ImageBlur(int[] pixels,int w,int h);

說明：

pixels:整型數組，存儲圖像的像素值；

?w:圖像的寬度；

?h:圖像的高度；

?返回整型數組，處理后的圖像像素值；

? ? ? Android的Bitmap圖像需要利用getPixels方法，將Bitmap轉為整型數組pixels。再調用ImageBlur接口進行OpenCV的圖像處理，處理完后，返回的圖像數據需要用setPixels轉為Bitmap圖像進行顯示。問題來了：Bitmap.Config有多個屬性，用哪個呢？

public static final Bitmap.Config ?ARGB_4444 //4個4位組成即16位 public static final Bitmap.Config ?ARGB_8888//4個8位組成即32位 public static final Bitmap.Config ?RGB_565//R為5位，G為6位，B為5位共16位

? ? ?一開始，腦殘，直接選了RGB_565，心思細膩測試部門的妹子，發現一個巨坑Bug：原圖與OpenCV接收的圖像總是有細微的差異，即出現了失真問題。后來，調試發現，就是RGB_565導致轉換到CV_8UC3出現數據丟失的情況。不難得出，應該用ARGB_8888類型，畢竟OpenCV中，常用的類型是8位無符號類型：CV_8UC4、CV_8UC3等。

/*** 調用JNI的ImageBlur(int[] pixels,int w,int h)接口實現圖像模糊*/public Bitmap doImageBlur(Bitmap origImage) {int w = origImage.getWidth();int h = origImage.getHeight();int[] pixels = new int[w * h];origImage.getPixels(pixels, 0, w, 0, 0, w, h);int[] image=ImageBlur(pixels,w,h);//JNILog.i(TAG, "ImageBlur called successfully");//最后將返回的int數組轉為bitmap類型。Bitmap desImage=Bitmap.createBitmap(w,h,Bitmap.Config.ARGB_8888);//faceall為返回的int數組desImage.setPixels(image,0,w,0,0,w,h);return desImage;}

（2）JNI數據封裝：
? ? 需要注意的是，上層Java傳遞進來的圖像數據是四通道的，即ARGB，而在OpenCV圖像處理中，我們往往希望處理的圖像數據是BGR三通道的。特別需要注意的是，OpenCV處理圖像數據的通道順序是B、G、R，而不是R、G、B，不然很容易出現圖像變色的問題。?

extern "C" JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_panjq_opencv_alg_ImagePro_ImageBlur(JNIEnv *env, jobject obj, jintArray buf, jint w , jint h){LOGD("ImageBlur: called JNI start...");//讀取int數組并轉為Mat類型jint *cbuf = env->GetIntArrayElements(buf,JNI_FALSE);if (NULL == cbuf){return 0;}Mat imgData(h,w,CV_8UC4,(unsigned char*) cbuf);cv::cvtColor(imgData,imgData,CV_BGRA2BGR);//這里進行圖像相關操作blur(imgData,imgData,Size(20,20));//對圖像相關操作完畢cv::cvtColor(imgData,imgData,CV_BGR2BGRA);//這里傳回int數組。uchar *ptr = imgData.data;//int size = imgData.rows * imgData.cols;int size = w * h;jintArray result = env->NewIntArray(size); // env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, (const jint *) ptr);env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);LOGD("ImageBlur: called JNI end...");return result; }

第二種：通過自定義圖像對象傳遞圖像數據：

? ? ? JNI接口參數除了可以傳遞基本數據類型，如：int、 float 、char等基本類型，實質上還可以是引用類型，如：類、實例、數組。第一種方法中，傳遞的數組就是引用類型（不管是對象數組還是基本類型數組，都作為reference types存在）。詳見：http://blog.csdn.net/qinjuning/article/details/7599796
? ? ? 既然可以傳遞對象，為什么不直接傳遞一個圖像對象，每次都要傳遞圖像的寬度w和高度h，這不是很麻煩么。OK，we do...!
（1）定義JNI接口;?

public native ImageData ImageProJNI(ImageData image_data);

說明：?ImageData是本人定義好的圖像數據類，并提供了構造方法，getBitmap和getImageData方法方便數據之間的轉換：

package com.panjq.opencv.alg;import android.graphics.Bitmap;/*** Created by panjq1 on 2017/10/23.*/public class ImageData {// public Bitmap bitmap;public int[] pixels;public int w;public int h;ImageData(){}ImageData(Bitmap bitmap){this.w = bitmap.getWidth();this.h = bitmap.getHeight();//將bitmap類型轉為int數組this.pixels = new int[this.w * this.h];bitmap.getPixels(this.pixels, 0, this.w, 0, 0, this.w, this.h);}public Bitmap getBitmap( ){//int數組轉為bitmap類型。Bitmap desImage=Bitmap.createBitmap(this.w,this.h,Bitmap.Config.ARGB_8888);desImage.setPixels(this.pixels,0,this.w,0,0,this.w,this.h);return desImage;}public ImageData getImageData(Bitmap bitmap){this.w = bitmap.getWidth();this.h = bitmap.getHeight();this.pixels = new int[w * h];bitmap.getPixels( this.pixels, 0, w, 0, 0, w, h);return this;} }

? ? ? ?有了這個類和方法，Android的Bitmap圖像與OpenCV的Mat數據，就可以很方便地進行數據的轉換啦，接口調用方法如下：

/*** 調用JNI的ImageProJNI(ImageData image_data)接口實現圖像模糊*/public Bitmap ImageProcess(Bitmap origImage) {ImageData imageData=new ImageData(origImage);//創建圖像數據imageData對象 // ImageData imageData=new ImageData(); // imageData.getImageData(origImage);Log.i(TAG, "input image size:"+imageData.w+","+imageData.h);ImageData out_image=ImageProJNI(imageData);//直接傳入圖像數據imageData對象Log.i(TAG, "return image size:"+out_image.w+","+out_image.h);Bitmap desImage=out_image.getBitmap();Log.i(TAG, "ImageProJNI called successfully");return desImage;}

? ? ? ? 有了這個類和方法，Android的Bitmap圖像與OpenCV的Mat數據，就可以很方便地進行數據的轉換啦，接口調用方法如下：
相比第一種方法，第二種方法僅需傳入ImageData對象即可，是不是簡單明了很多了啦。

（2）JNI數據封裝：
? ?OK，Java層面簡單了，但JNI接口封裝就麻煩了，畢竟現在傳入的參數是對象，類似與Java的反射機制，在JNI中同樣可以獲取
? ?Java類的屬性和方法。方法如下：

extern "C" JNIEXPORT jobject JNICALL Java_com_panjq_opencv_alg_ImagePro_ImageProJNI(JNIEnv *env, jobject obj, jobject image_obj){//獲取Java中的實例類// jclass jcInfo = env->FindClass("com/panjq/opencv/alg/ImageData");jclass jcInfo = env->GetObjectClass(image_obj);//獲得類屬性jfieldID jf_w = env->GetFieldID(jcInfo, "w", "I");//ImageData類中屬性wint w = env->GetIntField(image_obj, jf_w);jfieldID jf_h = env->GetFieldID(jcInfo, "h", "I");//ImageData類中屬性hint h = env->GetIntField(image_obj, jf_h);//ImageData類中屬性pixelsjfieldID jf_pixels = env->GetFieldID(jcInfo, "pixels", "[I");//獲得對象的pixels數據，并保存在pixels數組中jintArray pixels = (jintArray)env->GetObjectField(image_obj, jf_pixels);jint *ptr_pixels = env->GetIntArrayElements(pixels, 0);//獲得pixels數組的首地址Mat imgData(h,w,CV_8UC4,(unsigned char*) ptr_pixels);cv::cvtColor(imgData,imgData,CV_BGRA2BGR);LOGE("ImageProJNI: input image size=[%d,%d]",imgData.cols,imgData.rows);//釋放內存空間env->ReleaseIntArrayElements(pixels, ptr_pixels, 0);//imwrite("/storage/emulated/0/OpencvDemo/input_imgData.jpg",imgData);//****************** here to Opencv image relevant processing*****************/**** 進行OpenCV的圖像處理....**/blur(imgData,imgData,Size(20,20));//圖像模糊resize(imgData,imgData,Size(imgData.cols/4,imgData.rows/4),INTER_LINEAR);//圖像縮小4倍/*****///*********************************** end ************************************jobject obj_result = env->AllocObject(jcInfo);cv::cvtColor(imgData,imgData,CV_BGR2BGRA);//imwrite("/storage/emulated/0/OpencvDemo/out_imgData.jpg",imgData);uchar *ptr = imgData.data;int size = imgData.rows* imgData.cols;jintArray resultPixel = env->NewIntArray(size);jint *ptr_resultPixel = env->GetIntArrayElements(resultPixel, 0);//獲得數組的首地址env->SetIntArrayRegion(resultPixel, 0, size, (const jint *) ptr);env->SetObjectField(obj_result, jf_pixels, resultPixel);h=imgData.rows;w=imgData.cols;LOGE("ImageProJNI: ouput image size=[%d,%d]",w,h);env->SetIntField(obj_result, jf_w, w);env->SetIntField(obj_result, jf_h, h);env->ReleaseIntArrayElements(resultPixel, ptr_resultPixel, 0);return obj_result; }

第三種：使用OpenCV的Java包實現NDK開發

? ? ? 首先需要給項目添加OpenCV的java依賴模塊，可參考：http://blog.csdn.net/u010097644/article/details/56849758 配置過程。利用bitmapToMat將BitMap圖像轉為Java OpenCV的Mat圖像，再利用Mat的getNativeObjAddr()方法獲得圖像的Native對象地址，利用Native的對象地址，從而實現C++和Java層的圖像數據傳遞。
（1）定義JNI接口

public native void jniImagePro3(long matAddrSrcImage, long matAddrDestImage);

? ?Java層實現過程：

public Bitmap ImageProcess3(Bitmap origImage) {Log.i(TAG, "called JNI:jniImagePro3 ");int w=origImage.getWidth();int h=origImage.getHeight();Mat origMat = new Mat();Mat destMat = new Mat();Utils.bitmapToMat(origImage, origMat);//Bitmap轉OpenCV的MatjniImagePro3(origMat.getNativeObjAddr(), destMat.getNativeObjAddr());Bitmap bitImage = Bitmap.createBitmap(w, h, Bitmap.Config.ARGB_8888);Utils.matToBitmap(destMat, bitImage);//OpenCV的Mat轉Bitmap顯示Log.i(TAG, "jniImagePro3 called successfully");return bitImage;}

（2）JNI數據封裝：
? ?利用OpenCV的Native對象地址作為參數傳遞，其JNI封裝過程就十分簡單了。?

extern "C" JNIEXPORT void JNICALL Java_com_panjq_opencv_alg_ImagePro_jniImagePro3(JNIEnv *, jobject, jlong matAddrSrcImage, jlong matAddrDestImage){Mat& srcImage = *(Mat*)matAddrSrcImage;Mat& destImage = *(Mat*)matAddrDestImage;cv::cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGRA2BGR);blur(srcImage,destImage,Size(20,20));cv::cvtColor(destImage,destImage,CV_BGR2BGRA); }

? ? 與第二種方法相比，第三種方法借助OpenCV android SDK的方法，其JNI封裝過程就簡單很多了。

三、三種方法相比

? ?（1）性能比較：就運行時間,耗時長久而言：第一種>第二種≈第三種，即第一種最耗時，性能最差，第二種和第三種差不多，不過第三種還是稍微快一點，但相差不大，畢竟是人家官方推薦使用的。
? ?（2）兼容性：第三種方法需要依賴OpenCV的jar包，而第一種和第二種方法只需要OpenCV的jni就可以，不需要上層Java對OpenCV的支持。因此兼容性好。
? ?（3）擴展性：顯然，第二種方法，通過自定義圖像對象傳遞圖像數據的方法，可以在不改變接口參數的情況下，非常方便的新增屬性變量，或者刪除。

運行處理效果：

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如果你覺得該帖子幫到你，還望貴人多多支持，鄙人會再接再厲，繼續努力的~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV android sdk配置OpenCV android NDK开发实例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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