如何在Android中使用OpenCV

看了网上的很多教程和官方http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android提供的如何在Android上使用OpenCV的教程，照着一步一步的做最后总有些问题，不是APK安装失败就是运行时突然报错退出。和同学一起摸索了一段时间后，终于弄成功，在这里做一个总结。最关键的问题是项目中各个文件夹和文件的位置要放置正确，而且目标机器的CPU架构要设置正确，下面是配置的详细过程。

一、Android开发环境

1.下载安装Sun JDK 6

访问http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html这里并且安装好JDK

注意：不要使用OpenJDK，Android SDK支持Sun JDK

2.Android SDK

访问http://developer.android.com/sdk/index.html获取android sdk，如果选择的是Windows安装文件，则你还需要安装32bit JRE。

3.Android SDK组件

l Android SDK Tools, revision 12或者更新

l SDK平台Android 2.2, API 8, revision 2(also known as Java API)

这是OpenCV Java API支持的最低平台，OpenCV发布默认为Android 2.2

4. Eclipse IDE和ADT plugin for Eclipse

访问http://www.eclipse.org/downloads/下载Eclipse并解压即可。

打开Eclipse，选择Help->Install New Software菜单，但后点击Add按钮，在Add Repository对话框中的Name一栏输入"ADT Plugin"，Location一栏输入https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/，但后点击OK。在Available Software对话框中选中所有单选框，然后一路next直到finish为止，当安装ADT完毕后重启Eclipse即可。

5. Android NDK

访问http://developer.android.com/sdk/ndk/index.html下载最新的Android NDK，是一个ZIP解压包，只需解压到某个路径即可，例如"F:\android-ndk-r6b-windows\android-ndk-r6b"，再把这个路径添加到系统的环境变量PATH中。

6. Cygwin

访问http://cygwin.com/index.html下载最新的Cygwin，最好安装全部的Cygwin组件。假设安装在"C:\cygwin"下，将"C:\cygwin\bin"添加到系统环境变量PATH中，为了方便的在命令行下调用Android NDK，找到"C:\cygwin\home\(你的用户名)"这个目录，打开文件".bash_profile"，在文件的最下面加上下面两行内容：

NDK=/cygdrive/f/android-ndk-r6b-windows/android-ndk-r6b

export NDK

这样便可以在命令行中以 "$NDK/ndk-build" 这种形式调用NDK了。

二、OpenCV

1.首先下载在http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-android/2.3.1/已经预编译好的opencv包。

2.把下载好的包解压到某个路径上(最好不要带空格)，例如"F:\OpenCV-2.3.1-android-bin"

三、如何在Android程序中使用OpenCV

有两种方式（重点讲后面一种）：

1.使用OpenCV Java API。

OpenCV安装路径"F:\OpenCV-2.3.1-android-bin"下有两个文件夹，如下图

将文件夹"OpenCV-2.3.1"拷贝到你的Eclipse工作空间所在的目录，也就是在你的项目的上一级目录中，然后导入到工作空间中，在Package Explorer中选择你的项目，单机右键在弹出菜单中选择Properties，然后在弹出的Properties窗口中左侧选择Android，然后点击右下方的Add按钮，选择OpenCV-2.3.1并点击OK,如下图：

此时，展开你的项目树，你可以看到新加了一个OpenCV-2.3.1_src目录，如下图，那么就是正确添加了OpenCV Java API，否则就是你放置OpenCV-2.3.1的目录路径不正确。

然后就可以在你的Java源文件中导入OpenCV的API包，并且使用OpenCV API了，OpenCV API的包的形式如下：

Org.opencv.(OpenCV模块名).(OpenCV类名)

例如：

Org.opencv.core.Mat

2.利用JNI编写C++ OpenCV代码，通过Android NDK创建动态库（.so）

新建一个工作空间，例如"TestOpenCV"，在Window->Preferences中设置好Android SDK的路径，如下图所示。

然后新建一个Android项目，Build Target选择Android2.2，命名为"HaveImgFun"，活动名改为HaveImgFun，Package name中填写com.testopencv.haveimgfun,最后点击finish。

如同使用OpenCV Java API那样，将OpenCV-2.3.1文件夹拷贝到与工作空间同一级目录中；另外，将"F:\OpenCV-2.3.1-android-bin\samples"下的includeOpenCV.mk文件拷贝到和项目HaveImgFun同一级目录中，如下图所示：

（上面这个各个文件夹和文件的放置很重要，因为OpenCV-2.3.1下的OpenCV.mk中有很多相对路径的指定，如果不是这样放置，在NDK生成动态库时可能会报文件或文件夹无法找到的错误）

选择Package Explorer中你的项目，右键选择new->folder，新建一个名为jni的文件夹，用来存放你的c/c++代码。

然后把res->layout下的main.xml的内容改为下面所示：

<?xmlversion="1.0"encoding="utf-8"?>
<LinearLayoutxmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:orientation="vertical"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
>
<Buttonandroid:layout_height="wrap_content"
android:layout_width="fill_parent"
android:id="@+id/btnNDK"
android:text="使用C++OpenCV进行处理"/>
<Buttonandroid:layout_height="wrap_content"
android:layout_width="fill_parent"
android:id="@+id/btnRestore"
android:text="还原"/>
<ImageViewandroid:id="@+id/ImageView01"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"/>

</LinearLayout>

上面的代码就是一个线性布局里面包含2个按钮加上一个显示图像的ImageView

在文件夹src下的com.testopencv.haveimgfun包中新建一个类用于包装使用了opencv c++代码的动态库的导出函数，类名为LibImgFun。

Eclipse会为你创建一个新的文件LibImgFun.java,将里面的内容改为：

packagecom.testopencv.haveimgfun;

publicclassLibImgFun{

static{

System.loadLibrary("ImgFun");

}

/**

*@paramwidththecurrentviewwidth

*@paramheightthecurrentviewheight

*/

publicstaticnativeint[]ImgFun(int[]buf,intw,inth);

}

从上面的代码可以得知，我们的动态库名字应该为“libImgFun.so”，注意"public static native int[] ImgFun(int[] buf, int w, int h)"中的native关键字，表明这个函数来自native code。static表示这是一个静态函数，这样就可以直接用类名去调用。

在jni文件夹下建立一个"ImgFun.cpp"的文件，内容改为下面所示：

#include<jni.h>

#include<stdio.h>

#include<stdlib.h>

#include<opencv2/opencv.hpp>

usingnamespacecv;

extern"C"{

JNIEXPORTjintArrayJNICALLJava_com_testopencv_haveimgfun_LibImgFun_ImgFun(

JNIEnv*env,jobjectobj,jintArraybuf,intw,inth);

JNIEXPORTjintArrayJNICALLJava_com_testopencv_haveimgfun_LibImgFun_ImgFun(

JNIEnv*env,jobjectobj,jintArraybuf,intw,inth){

jint*cbuf;

cbuf=env->GetIntArrayElements(buf,false);

if(cbuf==NULL)

{

return0;

}

Matmyimg(h,w,CV_8UC4,(unsignedchar*)cbuf);

for(intj=0;j<myimg.rows/2;j++)

{

myimg.row(j).setTo(Scalar(0,0,0,0));

}

intsize=w*h;

jintArrayresult=env->NewIntArray(size);

env->SetIntArrayRegion(result,0,size,cbuf);

env->ReleaseIntArrayElements(buf,cbuf,0);

returnresult;

}

}

上面的代码中#include <jni.h>是必须要包含的头文件，#include <opencv2/opencv.hpp>是opencv要包含的头文件。

动态库要导出的函数如下声明：

JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_testopencv_haveimgfun_LibImgFun_ImgFun(

JNIEnv* env, jobject obj, jintArray buf, int w, int h);

JNIEXPORT 和JNICALL是必须要加的关键字

jintArray就是int[]，这里返回类型要么为空，要么为jni中定义的类型，事实上就是C\C++类型前面加上j，如果是数组，则在后面加上Array。

函数名的命名规则如下：

Java_(包路径)_（类名)_(函数名) (JNIEnv *env, jobject obj, 自己定义的参数...)

包路径中的"."用"_"(下划线)代替，类名就是上面包装该动态库函数的类的名字，最后一个才是真正的函数名；JNIEnv *env和jobject obj这两个参数时必须的，用来调用JNI环境下的一些函数；后面就是你自己定义的参数。在这里，jintArray buf代表了传进来的图像的数据，int w是图像的宽，int h是图像的高。

这个函数的功能是将传进来的图像的上半部分涂成黑色。

然后再在jni下新建两个文件"Android.mk"文件和"Application.mk"文件，这两个文件事实上就是简单的Makefile文件。

其中将Android.mk的内容改为如下所示：

LOCAL_PATH:=$(callmy-dir)

include$(CLEAR_VARS)

include../includeOpenCV.mk

ifeq("$(wildcard$(OPENCV_MK_PATH))","")

#trytoloadOpenCV.mkfromdefaultinstalllocation

include$(TOOLCHAIN_PREBUILT_ROOT)/user/share/OpenCV/OpenCV.mk

else

include$(OPENCV_MK_PATH)

endif

LOCAL_MODULE:=ImgFun

LOCAL_SRC_FILES:=ImgFun.cpp

include$(BUILD_SHARED_LIBRARY)

Application.mk的内容改为如下所示：

APP_STL:=gnustl_static

APP_CPPFLAGS:=-frtti-fexceptions

APP_ABI:=armeabiarmeabi-v7a

其中APP_ABI指定的是目标平台的CPU架构。（经过很多测试,android2.2必须指定为armeabi，android2.2以上的使用armeabi-v7a，如果没有设置对，很有可能安装到android虚拟机失败，当然你同时如上面写上也是可以的）

上面的步骤完成后，就可以使用NDK生成动态库了，打开cygwin，cd到项目目录下，如下图所示：

输入$NDK/ndk-build命令，开始创建动态库。成功的话如下图所示。

这时候刷新Eclipse的Package Explorer会出现两个新的文件夹obj和libs。

现在，只剩最后一步完成这个测试程序。

将一张图片，例如"lena.jpg"放到项目res->drawable-hdpi目录中并刷新该目录。

然后将HaveImgFun.java的内容改为下面所示：

packagecom.testopencv.haveimgfun;

importandroid.app.Activity;

importandroid.graphics.Bitmap;

importandroid.graphics.Bitmap.Config;

importandroid.graphics.drawable.BitmapDrawable;

importandroid.os.Bundle;

importandroid.widget.Button;

importandroid.view.View;

importandroid.widget.ImageView;

publicclassHaveImgFunextendsActivity{

/**Calledwhentheactivityisfirstcreated.*/

ImageViewimgView;

ButtonbtnNDK,btnRestore;

@Override

publicvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){

super.onCreate(savedInstanceState);

setContentView(R.layout.main);

this.setTitle("使用NDK转换灰度图");

btnRestore=(Button)this.findViewById(R.id.btnRestore);

btnRestore.setOnClickListener(newClickEvent());

btnNDK=(Button)this.findViewById(R.id.btnNDK);

btnNDK.setOnClickListener(newClickEvent());

imgView=(ImageView)this.findViewById(R.id.ImageView01);

Bitmapimg=((BitmapDrawable)getResources().getDrawable(R.drawable.lena)).getBitmap();

imgView.setImageBitmap(img);

}

classClickEventimplementsView.OnClickListener{

publicvoidonClick(Viewv){

if(v==btnNDK)

{


longcurrent=System.currentTimeMillis();

Bitmapimg1=((BitmapDrawable)getResources().getDrawable(R.drawable.lena)).getBitmap();

intw=img1.getWidth(),h=img1.getHeight();

int[]pix=newint[w*h];

img1.getPixels(pix,0,w,0,0,w,h);

int[]resultInt=LibImgFun.ImgFun(pix,w,h);

BitmapresultImg=Bitmap.createBitmap(w,h,Config.RGB_565);

resultImg.setPixels(resultInt,0,w,0,0,w,h);

longperformance=System.currentTimeMillis()-current;

imgView.setImageBitmap(resultImg);

HaveImgFun.this.setTitle("w:"+String.valueOf(img1.getWidth())+",h:"+String.valueOf(img1.getHeight())

+"NDK耗时"+String.valueOf(performance)+"毫秒");

}

elseif(v==btnRestore)

{

Bitmapimg2=((BitmapDrawable)getResources().getDrawable(R.drawable.lena)).getBitmap();

imgView.setImageBitmap(img2);

HaveImgFun.this.setTitle("使用OpenCV进行图像处理");

}

}

}

}

点击全部保存，OK，现在可以选择一个Android虚拟机运行看一下效果，配置好Run Configuration然后点击Run，得到下面的结果：

点击使用C++ OpenCV进行处理，得到下面的结果：

（本文转自 “UnderTheHood” 博客，作者：RaySaint，原文地址：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/670169）