使用 OpenCV for Android 进行图像特征检测

 android 开发人员，可能熟悉使用activities, fragments, intents以及最重要的一系列开源依赖库。但是，注入需要本机功能的依赖关系(如计算机视觉框架)并不像在 gradle 文件中直接添加实现语句那样简单！

今天，将专注于使用 OpenCV 库，将其作为依赖项注入到你的 android 应用程序中。

那么，我们将从这次讨论中得到什么？我们将能够创建一个 android 应用程序并执行所需的步骤来集成 OpenCV。

此外，我们将完成一个基于SIFT技术的图像特征检测算法。这将是你考虑构建自己的 SDK 的良好起点。

什么是SIFT？

SIFT 代表尺度不变傅立叶变换（Scale Invariant Fourier Transform）。检测器用于查找图像上的兴趣点。它使我们能够识别图像中的局部特征。

SIFT 的优势在于，即使我们大幅缩放图像，它也能正常工作，因为它将图像数据转换为尺度不变坐标。SIFT 使用“关键点”来表示图像中缩放和旋转不变的局部特征。这是我们将其用于各种应用程序（如图像匹配、对象检测、场景检测等）的基准。

为了识别关键点，该算法为你完成：

• 第 1 步：形成尺度空间——这一步确保特征与尺度无关。

• 第 2 步：关键点定位——这一步有助于识别合适的特征/关键点。

• 第 3 步：方向对齐——这一步确保关键点是旋转后不变的。

• 第 4 步：关键点描述符——这是为每个关键点创建描述符的最后一步。

从这里，我们可以使用关键点和描述符来进行特征匹配。

现在让我们设置android项目，

打开Android Studio->New Project->Empty Activity

从以下链接下载 OpenCV 4.5.1，

https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.1/opencv-4.5.1-android-sdk.zip/download

提取文件夹，然后将 java 文件夹重命名为 OpenCVLibrary451

然后使用 File->New->Import Module 并选择文件夹

单击完成。然后，你必须看到该库已添加到你的项目中。

点击 File->Project Structure->Dependencies 并选择 app.

单击添加依赖项，然后选择 OpenCVLibrary451

确保选中JDK 11，如果没有，请转到 gradle 设置并将目标版本更改为1.8。

我们只需要再添加 JNI 库，以便调用 SIFT OpenCV 本机函数。将以下内容粘贴到应用程序的构建 gradle 文件中。android下defaultConfig下面

sourceSets{main {jniLibs.srcDirs = ['libs']}}

然后将几个文件复制粘贴到你在开始时提取的 opencv 文件夹 [from /OpenCV-android-sdk/sdk/native/libs] 下。转到项目的 app 文件夹，创建一个名为 libs 的文件夹并粘贴文件。

同样，在应用程序的主文件夹中创建一个名为 cpp 的文件夹，然后粘贴 /OpenCV-android-sdk/sdk/libcxx_helper 中的文件。你之前提取的那个。

在 android 下 app 的 build gradle 文件中粘贴以下内容

externalNativeBuild {cmake {path file('src/main/cpp/CMakeLists.txt')version '3.18.1'}
}

同步 grade 文件。如果一切顺利，你将看到应用程序的构建。

要测试应用程序，请将 bmp 粘贴到可绘制对象中。我在这里使用了 used test.bmp。

收集 bmp 文件后，将以下内容粘贴到 resources->layout->activity_main.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"tools:context=".MainActivity"><TextViewandroid:id="@+id/sample_text"android:layout_width="wrap_content"android:layout_height="wrap_content"android:text="Hello OpenCV Android!!!"app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent"app:layout_constraintLeft_toLeftOf="parent"app:layout_constraintRight_toRightOf="parent"app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" /><ImageViewandroid:id="@+id/imageView"android:layout_width="wrap_content"android:layout_height="wrap_content"app:layout_constraintBottom_toTopOf="@+id/sample_text"app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent"app:layout_constraintHorizontal_bias="0.498"app:layout_constraintStart_toStartOf="parent"app:layout_constraintTop_toTopOf="parent"app:layout_constraintVertical_bias="0.641"app:srcCompat="@drawable/ic_launcher_background" /></androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>

然后，将以下代码粘贴到 ActivityMain.kt 中

package com.augray.siftandroidimport android.graphics.Bitmap
import android.graphics.BitmapFactory
import android.os.Bundle
import android.view.View
import android.widget.ImageView
import android.widget.TextView
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import org.opencv.android.Utils
import org.opencv.core.Mat
import org.opencv.core.MatOfKeyPoint
import org.opencv.features2d.Features2d
import org.opencv.features2d.SIFT
import org.opencv.imgproc.Imgprocclass MainActivity : AppCompatActivity() {companion object {// Used to load the 'native-lib' library on application startup.init {System.loadLibrary("native-lib")System.loadLibrary("opencv_java4")}}private var imageView: ImageView? = null// make bitmap from image resourceprivate var inputImage: Bitmap? = nullprivate val sift = SIFT.create()override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_main)inputImage = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.test)imageView = findViewById<View>(R.id.imageView) as ImageViewdetectAndDrawKeypoints()}fun detectAndDrawKeypoints() {val rgba = Mat()Utils.bitmapToMat(inputImage, rgba)val keyPoints = MatOfKeyPoint()Imgproc.cvtColor(rgba, rgba, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY)sift.detect(rgba, keyPoints)Features2d.drawKeypoints(rgba, keyPoints, rgba)Utils.matToBitmap(rgba, inputImage)imageView!!.setImageBitmap(inputImage)}}

让我们看一下上面的一些代码，以便更好地理解

System.loadLibrary("native-lib")
System.loadLibrary("opencv_java4")

当 cmake 为我们构建所有类并准备就绪时，我们仍然没有 SIFT 模块，很遗憾，它移到了新版本 OpenCV 中的其他库中。

函数 detectAndDrawKeypoints() 获取位图并将其转换为图像数组（矩阵/多维数组），并使用 SIFT 模块检测关键点。如果图像具有良好的对比度、细节和较少重复的图案，检测将产生尽可能多的关键点。

构建并运行应用程序

我们刚刚检测到图像中的特征。

我们现在可以扩展它来拍摄另一张图像，获取它的关键点并最终匹配它们以获得相似性。

你可以在下面的存储库中找到代码：

https://github.com/sriyan983/SIFTAndroid.git

☆ END ☆

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