opencv android jni,OpenCV - AndroidStudio的JNI工程及引用OpenCV

一把利刃，用不好，会伤到你遍体鳞伤。用得好，便为你披荆斩棘，所向披靡。好与不好之间，便是历练。

几经波折，终于跌跌撞撞,集成了OpenCV,并实现了灰度图片，自此一扇新的大门已经打开。

至此我手中已经基本集齐了所需的技能碎片。本文你包括:

[1].OpenCV在AndroidStudio中的集成

[2].第一个JNI项目的解析

[3].JNI中对于Android中的Bitmap类的使用

[4].一个灰度的例子开启OpenCV的世界

1、创建项目

1.1：下载OpenCV的SDK

0b2394a2c81f6fbf1af3f94b123d267a.png

so文件所在: sdk -> native -> libs

c++的代码 : sdk -> native -> jni -> include -> opencv2

1.2：创建一个Android Native c++的项目

项目结构如下

3c526237e08f6540fbd28a12dd36d475.png

1.3：运行第一个项目

结果如下，在中间显示了一行:"Hello from C++"

3b96d1c15d50a7cbf1b093d9243e3f22.png

2.JNI初始项目分析

2.1：MainActivity分析

在静态代码块中使用System.loadLibrary方法加载了native-lib

native方法stringFromJNI()返回一个String并设置到了TextView上

---->[src/main/java/com/toly1994/rec/MainActivity.java]----

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

static {

System.loadLibrary("native-lib");

}

@Override

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

setContentView(R.layout.activity_main);

TextView tv = findViewById(R.id.sample_text);

tv.setText(stringFromJNI());

}

/**

* A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,

* which is packaged with this application.

*/

public native String stringFromJNI();

}

2.2：native-lib.cpp分析

引入了jni和string头文件，一个Java_com_toly1994_rec_MainActivity_stringFromJNI函数

函数体中定义了一个sring变量，并通过env指针创建了一个字符串并返回

#include

#include

extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL

Java_com_toly1994_rec_MainActivity_stringFromJNI(

JNIEnv *env,

jobject /* this */) {

std::string hello = "Hello from C++";

return env->NewStringUTF(hello.c_str());

}

2.3:CMakeLists.txt

#指定 cmake 的最小版本

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)

# 使用native-lib.cpp文件生成共享库native-lib

add_library(native-lib SHARED native-lib.cpp )

# 在ndk中查找log库 取别名log-lib

find_library(log-lib log )

#设置 target 需要链接的库

target_link_libraries(native-lib ${log-lib} )

3.集成OpenCV

3.1：库的导入及引用

将需要的库以及so包拷贝到项目中，以及CMakeLists.txt的配置

be2acfda7f9af6e27357b1119d3a5dfb.png

#指定 cmake 的最小版本

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)

include_directories(include)#引入文件夹

#编译头文件

#定义全局 my_source_path 变量

file(GLOB my_source_path ${CMAKE_SOURCE_DIR}/*.cpp ${CMAKE_SOURCE_DIR}/*.c)

add_library(tolyCV SHARED ${my_source_path})

#添加动态链接库

add_library(lib_opencv SHARED IMPORTED)

set_target_properties(lib_opencv PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../jniLibs/${ANDROID_ABI}/libopencv_java4.so)

# 在ndk中查找log库 取别名log-lib

find_library(log-lib log)

# 在ndk中查找jnigraphics库 取别名jnigraphics-lib

# jnigraphics包含图形操作的库

find_library(jnigraphics-lib jnigraphics)

#设置 target 需要链接的库

target_link_libraries(

tolyCV

lib_opencv

${jnigraphics-lib}

${log-lib})

3.2：几乎断送我ndk生涯的bug

dlopen failed: library "libc++_shared.so" not found

这个bug如噩梦般卡在我ndk前行的路上，以致我几乎放弃，五天后，终得解法：

933dc6aa6379e8ac03f380d9b674ef95.png

---->[app/build.gradle]----

android {

defaultConfig {

externalNativeBuild {

cmake {

cppFlags ""

arguments "-DANDROID_STL=c++_shared"//使用c++_shared.so

}

}

}

3.3：创建bitmap的工具类

C++中无法直接操作Android的Bitmap类，所以需要转化为像素矩阵处理,这里先写成头文件。

关于#include <android/xxxxx>的飘红，需要 build --> Refresh Linked C++ Projects

86d344ecfc4d9e17254f7a857fb7f1f3.png

---->[cpp/bitmap_utils.h]----

#ifndef REC_UTILS_H

#define REC_UTILS_H

#include

#include

using namespace cv;//Mat

extern "C" {

/**

* Bitmap 转矩阵

* @param env JNI环境

* @param bitmap Bitmap对象

* @param mat 图片矩阵

* @param needPremultiplyAlpha 是否前乘透明度

*/

void bitmap2Mat(JNIEnv *env, jobject bitmap, Mat *mat, bool needPremultiplyAlpha = false);

/**

* 矩阵转Bitmap

* @param env JNI环境

* @param mat 图片矩阵

* @param bitmap Bitmap对象

* @param needPremultiplyAlpha 是否前乘透明度

*/

void mat2Bitmap(JNIEnv *env, Mat mat, jobject bitmap, bool needPremultiplyAlpha = false);

/**

*

* 创建Bitmap

* @param env JNI环境

* @param src 矩阵

* @param config Bitmap配置

* @return Bitmap对象

*/

jobject createBitmap(JNIEnv *env, Mat src, jobject config);

}

#endif //REC_UTILS_H

4.OpenCV实现灰度图片

660dbbb54e2889e130c834a17815d04b.png

4.1：下面是三个方法的具体实现

bitmap2Mat 通过bitmap获取像素矩阵，放入mat中，这样mat就可以在C++中操作

mat2Bitmap 与上面相反，通过将mat矩阵，将矩阵的像素信息置入其中

createBitmap 通过反射获取Android中的createBitmap方法获取对象，在通过mat2Bitmap置入信息。

#include "bitmap_utils.h"

void bitmap2Mat(JNIEnv *env, jobject bitmap, Mat *mat, bool needPremultiplyAlpha) {

AndroidBitmapInfo info;

void *pixels = 0;

Mat &dst = *mat;

//获取信息和一些断言

CV_Assert(AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info) >= 0);//获取Bitmap信息

CV_Assert(info.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888//图片格式RGBA_8888 或RGB_565

|| info.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGB_565);

CV_Assert(AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, &pixels) >= 0);

CV_Assert(pixels);

dst.create(info.height, info.width, CV_8UC4);

if (info.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888) {

Mat tmp(info.height, info.width, CV_8UC4, pixels);

if (needPremultiplyAlpha) {

cvtColor(tmp, dst, COLOR_mRGBA2RGBA);

} else {

tmp.copyTo(dst);

}

} else {

Mat tmp(info.height, info.width, CV_8UC2, pixels);

cvtColor(tmp, dst, COLOR_BGR5652RGBA);

}

AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);

}

void mat2Bitmap(JNIEnv *env, Mat mat, jobject bitmap,bool needPremultiplyAlpha) {

AndroidBitmapInfo info;

void *pixels = 0;

CV_Assert(AndroidBitmap_getInfo(env, bitmap, &info) >= 0);//获取Bitmap信息

CV_Assert(info.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888//图片格式RGBA_8888 或RGB_565

|| info.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGB_565);

CV_Assert(mat.dims==2&&info.height==(uint32_t)mat.rows && info.width==(uint32_t)mat.cols);

CV_Assert(mat.type()==CV_8UC1||mat.type()==CV_8UC3||mat.type()==CV_8UC4);

CV_Assert(AndroidBitmap_lockPixels(env, bitmap, &pixels) >= 0);

CV_Assert(pixels);

if (info.format == ANDROID_BITMAP_FORMAT_RGBA_8888) {

Mat tmp(info.height, info.width, CV_8UC4, pixels);

switch (mat.type()){

case CV_8UC1:

cvtColor(mat,tmp,COLOR_GRAY2RGBA);

break;

case CV_8UC3:

cvtColor(mat,tmp,COLOR_RGB2RGBA);

break;

case CV_8UC4:

cvtColor(mat,tmp,COLOR_RGBA2mRGBA);

if (needPremultiplyAlpha) {

cvtColor(mat, tmp, COLOR_RGBA2mRGBA);

} else {

mat.copyTo(tmp);

}

break;

default:break;

}

} else {

Mat tmp(info.height, info.width, CV_8UC2, pixels);

switch (mat.type()){

case CV_8UC1:

cvtColor(mat,tmp,COLOR_GRAY2BGR565);

break;

case CV_8UC3:

cvtColor(mat,tmp,COLOR_RGB2BGR565);

break;

case CV_8UC4:

cvtColor(mat,tmp,COLOR_RGBA2BGR565);

break;

default:break;

}

}

AndroidBitmap_unlockPixels(env, bitmap);

}

jobject createBitmap(JNIEnv *env, Mat src, jobject config){

jclass java_bitmap_class=(jclass)env->FindClass("android/graphics/Bitmap");//类名

jmethodID mid=env->GetStaticMethodID(java_bitmap_class,"createBitmap",//获取方法

"(IILandroid/graphics/Bitmap$Config;)Landroid/graphics/Bitmap;");

jobject bitmap=env->CallStaticObjectMethod(java_bitmap_class,mid,src.cols,src.rows,config);

mat2Bitmap(env,src,bitmap, false);

return bitmap;

}

4.2：在MainActivity中的操作:

布局很简单，就不贴了，一个iv_photo的ImageView。

在点击时调用一个opBitmap的native方法使得图片灰度化。

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

static {

System.loadLibrary("tolyCV");

}

@Override

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

setContentView(R.layout.activity_main);

ImageView iv = findViewById(R.id.iv_photo);

iv.setOnClickListener(v -> {

tv.setText(stringFromJNI());

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.wy_300x200);

iv.setImageBitmap(opBitmap(bitmap,Bitmap.Config.ARGB_8888));

});

}

public native Bitmap opBitmap(Bitmap bitmap, Bitmap.Config argb8888);

}

4.3：C++文件中的处理

将图片的像素信息灰度化盛放在dstMat，再使用dstMat创建一个Bitmap对象，至此一个逻辑就通畅了

---->[cpp/native-lib.cpp]---

#include

#include

#include

#include "bitmap_utils.h"

extern "C"

JNIEXPORT jobject JNICALL

Java_com_toly1994_rec_MainActivity_opBitmap(JNIEnv *env, jobject instance, jobject bitmap,

jobject argb8888) {

Mat srcMat;

Mat dstMat;

bitmap2Mat(env, bitmap, &srcMat);

cvtColor(srcMat, dstMat, CV_BGR2GRAY);//将图片的像素信息灰度化盛放在dstMat

return createBitmap(env,dstMat,argb8888);//使用dstMat创建一个Bitmap对象

}

至此，本篇结束。`简单必有简单的成本，复杂必有复杂的价值。

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