android摄像头opencv
‘壹’ 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。
‘贰’ 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
‘叁’ 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
‘肆’ Android开发怎么调用摄像头功能
1、现在Android智能手机的像素都会提圆咐前供照相的功能，大部分的手机的摄橘清像头的像素都在1000万以上的像素，有的甚至会更高。它们大多简链都会支持光学变焦、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。layout/activity_main.xml界面布局代码如下：
3、接来了的MainActivity.java程序将会使用CameraManager来打开CameraDevice，并通过CameraDevice创建CameraCaptureSession，然后即可通过CameraCaptureSession进行预览或拍照了。
‘伍’ 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。