狠狠躁日日躁夜夜躁A片无码,中文字幕在线亚洲二区,最近更新中文字幕在线,四虎影视国产精品亚洲精品,男人扒开添女人下部免费视频

android 開發(fā)人員，可能熟悉使用activities， fragments， intents以及最重要的一系列開源依賴庫(kù)。但是，注入需要本機(jī)功能的依賴關(guān)系（如計(jì)算機(jī)視覺框架）并不像在 gradle 文件中直接添加實(shí)現(xiàn)語(yǔ)句那樣簡(jiǎn)單！

今天，將專注于使用 OpenCV 庫(kù)，將其作為依賴項(xiàng)注入到你的 android 應(yīng)用程序中。

那么，我們將從這次討論中得到什么？我們將能夠創(chuàng)建一個(gè) android 應(yīng)用程序并執(zhí)行所需的步驟來(lái)集成 OpenCV。

此外，我們將完成一個(gè)基于SIFT技術(shù)的圖像特征檢測(cè)算法。這將是你考慮構(gòu)建自己的 SDK 的良好起點(diǎn)。

什么是SIFT？

SIFT 代表尺度不變傅立葉變換（Scale Invariant Fourier Transform）。檢測(cè)器用于查找圖像上的興趣點(diǎn)。它使我們能夠識(shí)別圖像中的局部特征。

SIFT 的優(yōu)勢(shì)在于，即使我們大幅縮放圖像，它也能正常工作，因?yàn)樗鼘�圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為尺度不變坐標(biāo)。SIFT 使用“關(guān)鍵點(diǎn)”來(lái)表示圖像中縮放和旋轉(zhuǎn)不變的局部特征。這是我們將其用于各種應(yīng)用程序（如圖像匹配、對(duì)象檢測(cè)、場(chǎng)景檢測(cè)等）的基準(zhǔn)。

為了識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)，該算法為你完成：

第 1 步：形成尺度空間——這一步確保特征與尺度無(wú)關(guān)。

第 2 步：關(guān)鍵點(diǎn)定位——這一步有助于識(shí)別合適的特征／關(guān)鍵點(diǎn)。

第 3 步：方向?qū)�齊——這一步確保關(guān)鍵點(diǎn)是旋轉(zhuǎn)后不變的。

第 4 步：關(guān)鍵點(diǎn)描述符——這是為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)創(chuàng)建描述符的最后一步。

從這里，我們可以使用關(guān)鍵點(diǎn)和描述符來(lái)進(jìn)行特征匹配。

現(xiàn)在讓我們?cè)O(shè)置android項(xiàng)目，

打開Android Studio－＞New Project－＞Empty Activity

下載 OpenCV 4．5．1

提取文件夾，然后將 java 文件夾重命名為 OpenCVLibrary451

然后使用 File－＞New－＞Import Module 并選擇文件夾

單擊完成。然后，你必須看到該庫(kù)已添加到你的項(xiàng)目中。

點(diǎn)擊 File－＞Project Structure－＞Dependencies 并選擇 app．

單擊添加依賴項(xiàng)，然后選擇 OpenCVLibrary451

確保選中JDK 11，如果沒有，請(qǐng)轉(zhuǎn)到 gradle 設(shè)置并將目標(biāo)版本更改為1．8。

我們只需要再添加 JNI 庫(kù)，以便調(diào)用 SIFT OpenCV 本機(jī)函數(shù)。將以下內(nèi)容粘貼到應(yīng)用程序的構(gòu)建 gradle 文件中。android下defaultConfig下面

sourceSets｛

      main ｛

         jniLibs．srcDirs ＝ ［＇libs＇］

      ｝

  ｝

然后將幾個(gè)文件復(fù)制粘貼到你在開始時(shí)提取的 opencv 文件夾 ［from ／OpenCV－android－sdk／sdk／native／libs］ 下。轉(zhuǎn)到項(xiàng)目的 app 文件夾，創(chuàng)建一個(gè)名為 libs 的文件夾并粘貼文件。

同樣，在應(yīng)用程序的主文件夾中創(chuàng)建一個(gè)名為 cpp 的文件夾，然后粘貼 ／OpenCV－android－sdk／sdk／libcxx＿h(yuǎn)elper 中的文件。你之前提取的那個(gè)。

在 android 下 app 的 build gradle 文件中粘貼以下內(nèi)容

externalNativeBuild ｛

  cmake ｛

      path file（＇src／main／cpp／CMakeLists．txt＇）

      version ＇3．18．1＇

  ｝

｝

同步 grade 文件。如果一切順利，你將看到應(yīng)用程序的構(gòu)建。

要測(cè)試應(yīng)用程序，請(qǐng)將 bmp 粘貼到可繪制對(duì)象中。我在這里使用了 used test．bmp。

收集 bmp 文件后，將以下內(nèi)容粘貼到 resources－＞layout－＞activity＿main．xml

＜？xml version＝＂1．0＂ encoding＝＂utf－8＂？＞

＜androidx．constraintlayout．widget．ConstraintLayout xmlns：android＝＂http：／／schemas．a(chǎn)ndroid．com／apk／res／android＂

  xmlns：app＝＂http：／／schemas．a(chǎn)ndroid．com／apk／res－auto＂

  xmlns：tools＝＂http：／／schemas．a(chǎn)ndroid．com／tools＂

  android：layout＿width＝＂match＿parent＂

  android：layout＿h(yuǎn)eight＝＂match＿parent＂

  tools：context＝＂．MainActivity＂＞

  ＜TextView

      android：id＝＂＠＋id／sample＿text＂

      android：layout＿width＝＂wrap＿content＂

      android：layout＿h(yuǎn)eight＝＂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＂ ／＞

  ＜ImageView

      android：id＝＂＠＋id／imageView＂

      android：layout＿width＝＂wrap＿content＂

      android：layout＿h(yuǎn)eight＝＂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，將以下代碼粘貼到 ActivityMain．kt 中

package com．a(chǎn)ugray．siftandroid

import 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．a(chǎn)ppcompat．a(chǎn)pp．AppCompatActivity

import org．opencv．a(chǎn)ndroid．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．Imgproc

class 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 resource

  private var inputImage： Bitmap？ ＝ null

  private val sift ＝ SIFT．create（）

  override fun onCreate（savedInstanceState： Bundle？） ｛

      super．onCreate（savedInstanceState）

      setContentView（R．layout．a(chǎn)ctivity＿main）

      inputImage ＝ BitmapFactory．decodeResource（resources， R．drawable．test）

      imageView ＝ findViewById＜View＞（R．id．imageView） as ImageView

      detectAndDrawKeypoints（）

  ｝

  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�。。畇etImageBitmap（inputImage）

  ｝

｝

讓我們看一下上面的一些代碼，以便更好地理解

System．loadLibrary（＂native－lib＂）

System．loadLibrary（＂opencv＿java4＂）

當(dāng) cmake 為我們構(gòu)建所有類并準(zhǔn)備就緒時(shí)，我們?nèi)匀粵]有 SIFT 模塊，很遺憾，它移到了新版本 OpenCV 中的其他庫(kù)中。

函數(shù) detectAndDrawKeypoints（） 獲取位圖并將其轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)組（矩陣／多維數(shù)組），并使用 SIFT 模塊檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)。如果圖像具有良好的對(duì)比度、細(xì)節(jié)和較少重復(fù)的圖案，檢測(cè)將產(chǎn)生盡可能多的關(guān)鍵點(diǎn)。

構(gòu)建并運(yùn)行應(yīng)用程序

我們剛剛檢測(cè)到圖像中的特征。

我們現(xiàn)在可以擴(kuò)展它來(lái)拍攝另一張圖像，獲取它的關(guān)鍵點(diǎn)并最終匹配它們以獲得相似性。

       原文標(biāo)題 : 使用 OpenCV for Android 進(jìn)行圖像特征檢測(cè)