androidopencv摄像头

1. opencv在安卓上打开摄像头怎么通过socket传送pc上

环境搭建

OpenCV Android版本有三种方式：

1. 通过OpenCVManager的方式，该方法主要的缺点是在安装自身应用的同时，需要OpenCVManager，体验不是太好。优点是不需要编写C、C++代码，相对简单；

2. [java] view plain

3. @Override

4. public void onResume(){

5. super.onResume();

6. OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_8, this, mLoaderCallback);

7. }
   

2. 新手求助 OpenCV 安卓 JNI 调用摄像头问题

更新升级一下

3. opencv for android 如何实现后台启动摄像头，不显示预览界面

现在Android智能手机的像素都会提供照相的功能，大部分的手机的摄像头的像素都在1000万以上的像素，有的甚至会更高。它们大多都会支持光学变焦、曝光以及快门等等。
下面的程序Demo实例示范了使用Camera v2来进行拍照，当用户按下拍照键时，该应用会自动对焦，当对焦成功时拍下照片。

4. opencv for android中使用照相机前置摄像头是显示是倒置的

flip、transpose都在头文件core.hpp，函数原型：

CV_EXPORTS_W void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode);

参数：

CV_EXPORTS_W void transpose(InputArray src, OutputArray dst);

transpose应该是求矩阵的转置，估计你得用flip函数

5. opencv for android里面的用到摄像头的几个官方例子，真机测试时摄像头都打不开，黑屏不报错

OpenCV

整个项目的结构图：

编写DetectFaceDemo.java,代码如下：

[java] view
plainprint?

package com.njupt.zhb.test;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

public class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());

//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误

/*

* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image

* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR

* libpng error: Invalid IHDR data

*/

//因此，我们将第一个字符去掉

String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);

Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Highgui.imwrite(filename, image);

}

}
package com.njupt.zhb.test;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//
// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results
// to "faceDetection.png".
//
public class DetectFaceDemo {
public void run() {
System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");
System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
// Create a face detector from the cascade file in the resources
// directory.
//CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath());
//Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath());
//注意：源程序的路径会多打印一个‘/’，因此总是出现如下错误
/*
* Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image
* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR
* libpng error: Invalid IHDR data
*/
//因此，我们将第一个字符去掉
String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1);
CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath);
Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1));
// Detect faces in the image.
// MatOfRect is a special container class for Rect.
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));
}

// Save the visualized detection.
String filename = "faceDetection.png";
System.out.println(String.format("Writing %s", filename));
Highgui.imwrite(filename, image);
}
}

3.编写测试类：

[java] view
plainprint?

package com.njupt.zhb.test;

public class TestMain {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary("opencv_java246");

new DetectFaceDemo().run();

}

}

//运行结果:

//Hello, OpenCV

//

//Running DetectFaceDemo

///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml

//Detected 8 faces

//Writing faceDetection.png
package com.njupt.zhb.test;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, OpenCV");
// Load the native library.
System.loadLibrary("opencv_java246");
new DetectFaceDemo().run();
}
}
//运行结果:
//Hello, OpenCV
//
//Running DetectFaceDemo
///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml
//Detected 8 faces
//Writing faceDetection.png

6. 如何在Android中使用OpenCV

1、下载
进入官网下载OpenCV4Android并解压。

其中，sdk目录即是我们开发opencv所需要的类库；samples目录中存放着若干opencv应用示例（包括人脸检测等），可为我们进行android下的opencv开发提供参考；doc目录为opencv类库的使用说明及api文档等；而apk目录则存放着对应于各内核版本的OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4应用安装包。此应用用来管理手机设备中的opencv类库，在运行opencv应用之前，必须确保手机中已经安装了OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4_*.apk，否则opencv应用将会因为无法加载opencv类库而无法运行（下篇文章会介绍不提前安装openCV Manager，即可运行openCV的方法）。
2、将OpenCV引入Android Studio
在Android Studio中选择File->Import Mole，找到OpenCV解压的路径，选择sdk/java文件夹。

3、更新build.gradle信息
在Android Studio中的左上角选择Project视图，在oepnCVLibrary2411文件夹里，打开build.gradle（有很多重名的文件，一定找对openCV库文件下的），修改文件中的1）compileSdkVersion 2）buildToolsVersion 3） minSdkVersion 4）targetSdkVersion，将其内容与app文件夹下的build.gradle中信息相一致。点击上方提示的黄色提示框内的Try Again进行更新。
4、添加Mole Dependency
右键app文件夹，选择Open Mole Settings，在app mole的Dependencies一栏中，点击右上角的绿色加号，将openCVLibrary2411添加进去，点击确定。

5、复制libs文件夹到项目中
在OpenCV的解压包中，将sdk-->native-->libs文件夹复制，粘贴在Project视图下app-->src-->main目录下，并将其重命名为jniLibs。
自此，OpenCV的环境就配置好了。可以将OpenCV-android-sdk-->samples-->tutorial-1-camerapreview中的layout文件，java文件，放入工程中，修改AndroidManifest.xml，添加使用摄像机的权限，即可测试是否成功了。

7. 用opencv怎么准确识别摄像头捕获视屏流中的特定颜色块

对opencv不怎么熟，求助到这，以下意见仅供参考。
Core.inRange(dst, hsv_min, hsv_max, hsv_mask);这个可能有问题
Scalar是一个结构体，而标准inRange的定义是这样的：
inRange 检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间，返回验证矩阵
这个应该要求的是二维特性，你这样计算恐怕会有问题，不如自己写一个类似inRange的函数，函数中直接判断这几个条件
core.val[0]>min.val[0]
core.val[1]>min.val[1]
core.val[2]>min.val[2]
然后小于max，这样就可以了吧。仅供参考！