пример соответствия шаблонов OpenCV в Android

Я новичок в OpenCV. Я пытаюсь создать пример приложения для Android, чтобы сопоставить изображение шаблона с заданным изображением, используя сопоставление с шаблоном OpenCV. Я искал в интернете, и я не мог найти правильный Android или Java-код, который удовлетворяет моим требованиям. Но у меня есть код C ++. Я не знаю, как перевести это.
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

Можете ли вы помочь мне найти правильный код Java или Android. Или же, пожалуйста, помогите мне перевести этот код C ++ в Java, который я могу использовать внутри приложения Android.

Заранее спасибо.

Код C ++

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

/// Global Variables
Mat img; Mat templ; Mat result;
char* image_window = "Source Image";
char* result_window = "Result window";

int match_method;
int max_Trackbar = 5;

/// Function Headers
void MatchingMethod( int, void* );

/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
/// Load image and template
img = imread( argv[1], 1 );
templ = imread( argv[2], 1 );

/// Create windows
namedWindow( image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

/// Create Trackbar
char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED";
createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );

MatchingMethod( 0, 0 );

waitKey(0);
return 0;
}

/**
* @function MatchingMethod
* @brief Trackbar callback
*/
void MatchingMethod( int, void* )
{
/// Source image to display
Mat img_display;
img.copyTo( img_display );

/// Create the result matrix
int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1;
int result_rows = img.rows - templ.rows + 1;

result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );

/// Do the Matching and Normalize
matchTemplate( img, templ, result, match_method );
normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

/// Localizing the best match with minMaxLoc
double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;
Point matchLoc;

minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );

/// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better
if( match_method  == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED )
{ matchLoc = minLoc; }
else
{ matchLoc = maxLoc; }

/// Show me what you got
rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );
rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );

imshow( image_window, img_display );
imshow( result_window, result );

return;
}

23

Решение

Я столкнулся с той же проблемой, что и вы. Нет доступных источников на Java. Некоторый поиск в JavaDoc и некоторые подсказки для константных значений позже, я написал это, что является почти примером кода выше, написанным на Java:

package opencv;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

class MatchingDemo {
public void run(String inFile, String templateFile, String outFile, int match_method) {
System.out.println("\nRunning Template Matching");

Mat img = Highgui.imread(inFile);
Mat templ = Highgui.imread(templateFile);

// / Create the result matrix
int result_cols = img.cols() - templ.cols() + 1;
int result_rows = img.rows() - templ.rows() + 1;
Mat result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);

// / Do the Matching and Normalize
Imgproc.matchTemplate(img, templ, result, match_method);
Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());

// / Localizing the best match with minMaxLoc
MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);

Point matchLoc;
if (match_method == Imgproc.TM_SQDIFF || match_method == Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED) {
matchLoc = mmr.minLoc;
} else {
matchLoc = mmr.maxLoc;
}

// / Show me what you got
Core.rectangle(img, matchLoc, new Point(matchLoc.x + templ.cols(),
matchLoc.y + templ.rows()), new Scalar(0, 255, 0));

// Save the visualized detection.
System.out.println("Writing "+ outFile);
Highgui.imwrite(outFile, img);

}
}

public class TemplateMatching {
public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary("opencv_java246");
new MatchingDemo().run(args[0], args[1], args[2], Imgproc.TM_CCOEFF);
}
}

Теперь запустите программу со следующими параметрами: lena.png template.png templatematch.png и вы должны получить тот же результат, что и я. Убедитесь, что файлы доступны вашей среде выполнения и, конечно, библиотека opencv 2.4.6 зарегистрирована в вашем classpath.

lena.png
template.png
templatematch.png

42

Другие решения

Если вы хотите использовать OpenCV 3 и более, вы должны использовать этот код

потому что в OpenCV 3 нет Highgui, и вы должны использовать вместо него imgcodecs.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

class MatchingDemo {
public void run(String inFile, String templateFile, String outFile,
int match_method) {
System.out.println("\nRunning Template Matching");

Mat img = Imgcodecs.imread(inFile);
Mat templ = Imgcodecs.imread(templateFile);

// / Create the result matrix
int result_cols = img.cols() - templ.cols() + 1;
int result_rows = img.rows() - templ.rows() + 1;
Mat result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);

// / Do the Matching and Normalize
Imgproc.matchTemplate(img, templ, result, match_method);
Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());

// / Localizing the best match with minMaxLoc
MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);

Point matchLoc;
if (match_method == Imgproc.TM_SQDIFF
|| match_method == Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED) {
matchLoc = mmr.minLoc;
} else {
matchLoc = mmr.maxLoc;
}

// / Show me what you got
Imgproc.rectangle(img, matchLoc, new Point(matchLoc.x + templ.cols(),
matchLoc.y + templ.rows()), new Scalar(0, 255, 0));

// Save the visualized detection.
System.out.println("Writing " + outFile);
Imgcodecs.imwrite(outFile, img);

}
}

public class TemplateMatching {

public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary("opencv_java300");
new MatchingDemo().run(args[0], args[1], args[2], Imgproc.TM_CCOEFF);
}

}
2

По вопросам рекламы [email protected]