AndroidはOpenCVを使って、両眼裸眼の3 D画像を合成します(Native方法を推奨します).
NativeではOpenCVを使用します.
Nativeを使うメリット:-OpenCV Managerをインストールする必要がない-java層のOpenCV方法を熟知する必要がない-C/C++を使用して移植しやすいです.
CMakeを使う
CMakeLists.txtの設定
以下は完全なbuild.gradleであり、3点に注意してください.-
以下は一例で簡単にOpencv 4 Android Nativeの使用を理解します.Demoの機能は左右のフォーマットの両眼画像を裸眼3 Dの画像に変換して、android裸眼表示装置に表示します.
native-lib
携帯電話の双眼画像を分割し、裸眼の画像RGB画素に合成し、RGBデータをBitemapのカラーデータに変換し、最後にjava上層部のBitmapに表示する.
画像を分割
先に私の前の編を見てもいいです.http://blog.csdn.net/danjuan123/article/details/78437110
BitmapはsRGB配列を用いて充填されるので、まずRGBサブピクセル配列を変換します.
githubプロジェクトの住所を添付します.https://github.com/righere/Free3DPicture.git
Nativeを使うメリット:-OpenCV Managerをインストールする必要がない-java層のOpenCV方法を熟知する必要がない-C/C++を使用して移植しやすいです.
CMakeを使う
CMakeLists.txtの設定
cmake_minimum_required(VERSION 3.6)
############################################
# opencv-sdk , include
############################################
#OpenCV
set(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE on)
#Path
set(OpenCVNative_DIR E:/MyDocuments/Android/AndroidWorkSpace/OpenCV-android-sdk/sdk/native)
#libs
set(libs ${OpenCVNative_DIR}/libs)
#include
include_directories(${OpenCVNative_DIR}/jni/include)
# opencv .so
add_library(libopencv_java3
SHARED
IMPORTED)
set_target_properties(libopencv_java3 PROPERTIES
IMPORTED_LOCATION "${libs}/${ANDROID_ABI}/libopencv_java3.so")
# c
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=gnu++11 -fexceptions -frtti")
# nativelib
add_library( native-lib
SHARED
src/main/cpp/native-lib.cpp)
#
find_library( log-lib
log )
# native
target_link_libraries( native-lib android log
libopencv_java3
${log-lib} )
app build.gradleを設定します.以下は完全なbuild.gradleであり、3点に注意してください.-
externalNativeBuild
にはcmakeのコンパイル属性が配置されています.例えば、使用するcppflags、コンパイルプロセッサプラットフォーム-sourceSets
にopencvを追加するnativeライブラリのパス-CMakeLists.txt
のパスです.android {
compileSdkVersion 26
buildToolsVersion "26.0.2"
defaultConfig {
applicationId "com.righere.test"
minSdkVersion 21
targetSdkVersion 26
versionCode 1
versionName "1.0"
testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"
externalNativeBuild {
cmake {
cppFlags "-frtti -fexceptions -std=c++11"
abiFilters "armeabi", "armeabi-v7a", "arm64-v8a", "x86", "x86_64"
}
}
}
sourceSets{
main{
jniLibs.srcDirs = ['E:\\MyDocuments\\Android\\AndroidWorkSpace\\OpenCV-android-sdk\\sdk\
ative\\libs']
}
}
externalNativeBuild {
cmake {
path "CMakeLists.txt"
}
}
buildTypes {
release {
minifyEnabled false
proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'
}
}
}
OpenCVの例以下は一例で簡単にOpencv 4 Android Nativeの使用を理解します.Demoの機能は左右のフォーマットの両眼画像を裸眼3 Dの画像に変換して、android裸眼表示装置に表示します.
native-lib
携帯電話の双眼画像を分割し、裸眼の画像RGB画素に合成し、RGBデータをBitemapのカラーデータに変換し、最後にjava上層部のBitmapに表示する.
画像を分割
IplImage* srcImg = cvLoadImage("/sdcard/convexd.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
int width = w;
int height = h;
int IMAGE_SIZE = srcImg->height * srcImg->widthStep;
IplImage* dstImg[2];
IplImage* viewImg[2];
dstImg[0] = cvCreateImage(cvSize(srcImg->width/2, srcImg->height), srcImg->depth, srcImg->nChannels);
dstImg[1] = cvCreateImage(cvSize(srcImg->width/2, srcImg->height), srcImg->depth, srcImg->nChannels);
viewImg[0] = cvCreateImage(cvSize(width, height), srcImg->depth, srcImg->nChannels);
viewImg[1] = cvCreateImage(cvSize(width, height), srcImg->depth, srcImg->nChannels);
for(int i = 0; i < srcImg->height; i++)
{
memcpy(dstImg[0]->imageData + (i * dstImg[0]->widthStep), srcImg->imageData + i * srcImg->widthStep,
dstImg[0]->widthStep);
}
for(int i = 0; i < srcImg->height; i++)
{
memcpy(dstImg[1]->imageData + (i * dstImg[1]->widthStep), srcImg->imageData + (int)(srcImg->widthStep) * 1 / 2 + i * srcImg->widthStep,
dstImg[1]->widthStep);
}
上ではメモリをコピーして画像を分割したり、opencv内蔵のcvSetImageROI
関数を使って画像をカットしたりすることができます.cvSetImageROI(srcImg, cvRect(0, 0, srcImg->width*0.5, srcImg->height));
cvCopy(srcImg, dstImg[0]);
cvSetImageROI(srcImg, cvRect(srcImg->width*0.5, 0, srcImg->width*0.5, srcImg->height));
cvCopy(srcImg, dstImg[1]);
cvResetImageROI(srcImg);
画像を拡大縮小 cvResize(dstImg[0], viewImg[0], CV_INTER_LINEAR);
cvResize(dstImg[1], viewImg[1], CV_INTER_LINEAR);
画像を合成し、rgbサブピクセルデータをColorデータに変換する.先に私の前の編を見てもいいです.http://blog.csdn.net/danjuan123/article/details/78437110
BitmapはsRGB配列を用いて充填されるので、まずRGBサブピクセル配列を変換します.
int size = width * height;
int* outImgrgb = new int[size];
for(int i = 0; i < height * width / 2; i ++)
{
outImgrgb[2*i] = 0xff;
outImgrgb[2*i] = (outImgrgb[2*i] << 8) + viewImg[0]->imageData[2*i * 3 + 2];
outImgrgb[2*i] = (outImgrgb[2*i] << 8) + viewImg[0]->imageData[2*i * 3 + 1];
outImgrgb[2*i] = (outImgrgb[2*i] << 8) + viewImg[0]->imageData[2*i * 3];
outImgrgb[2*i + 1] = 0xff;
outImgrgb[2*i + 1] = (outImgrgb[2*i + 1] << 8) + viewImg[1]->imageData[(2*i + 1) * 3 + 2];
outImgrgb[2*i + 1] = (outImgrgb[2*i + 1] << 8) + viewImg[1]->imageData[(2*i + 1) * 3 + 1];
outImgrgb[2*i + 1] = (outImgrgb[2*i + 1] << 8) + viewImg[1]->imageData[(2*i + 1) * 3];
}
カラーデータを返します jintArray result = env->NewIntArray(size);
env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, outImgrgb);
javaでの設定// Used to load the 'native-lib' library on application startup.
static {
System.loadLibrary("native-lib");
System.loadLibrary("opencv_java3");
}
/**
* A native method that is implemented by the 'native-lib' native library,
* which is packaged with this application.
*/
public native int[] splitter(int w, int h);
private void splitPic(){
if(splitStatus){
int[] resultInt = splitter(w, h);
Bitmap resultImg = Bitmap.createBitmap(resultInt, w, h, Bitmap.Config.ARGB_8888);
imageView.setImageBitmap(resultImg);
mButton_split.setText("Unsplit");
splitStatus = false;
Toast.makeText(this,"OpenCV_native_split_picture_success",Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
else{
imageView.setImageResource(R.drawable.convexd);
mButton_split.setText("Split");
splitStatus = true;
Toast.makeText(this,"Original",Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}
最後の効果:githubプロジェクトの住所を添付します.https://github.com/righere/Free3DPicture.git