进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来.将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的物体.在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接进行比较往往很容易造成误检.因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分.opencv中提供了多种背景减除的算法,其中基于高斯混合模型(GMM)的cv2.BackgroundSubtractorMOG()和cv2.BackgroundSubtractorMOG2(

WINDOWS系统Eclipse+NDK+Android + OpenCv 参考文档博客 1 NDK环境搭建 http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee22d908799eadeec9f.html 2 官方文档 Android.mk与Application.mk如何编写,OpenCV库如何调用 http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/introduction/android_binary_package/dev_

最近打算写一个android 平台opencv 的小程序,着手查找了一下资料.网络上的资料参差不齐,有一些都比较老旧,我参考了前面的方法找到了一个简单的搭建方法,分享给大家. 0,环境的搭建: java 虚拟机环境搭建,网络资料很多不再赘述. android 开发环境的搭建参见我的上一篇博客 基于adt-bundle-windows-x86的android开发环境搭建. 下面说明如果搭建 android opencv 环境: 下载NDK http://developer.android.com/

1.OpenCV样例调试:<OpenCV Sample - image-manipulations>       blog+报错:E/CAMERA_ACTIVITY(17665): CameraWrapperConnector::connectToLib ERROR: cannot dlopen camera wrapper library            原因:google好多资料后发现少了libnative_camera.so库,我去opencv libs下面看,你会发现有好多版本的

之前一直用IntelliJ IDEA 导入 opencv_android_sdk 的 java 包,在最后一步finish时,始终出错. 后来重新安装Android Studio 重复以上步骤,能顺利导入包 openCVLibrary320 (原因未知). 导入包后注意修改 sdk的 build.gradle 中的 android { compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersio

最近工作需求:用opencv来先做一个demo.扫描照片进行边缘检测和透视矫正. 之后会加入照片降噪等处理. 请教了一下搞图像的同事.他的提议: 1.绿盟的“黄色照片检测” 用的是动态的opencv库.apk反编译出来有显示,导致技术人员对这个的应用评价变差. 2.opencv 用在这两个功能上,属于大材小用.用c语言写一两个函数,java层把照片传到c层.速度很快就可以完成. 3.opencv 只是提供一个框架,具体的功能实现,还是要自己写.功能很少的情况下,没有想象的那么好用和简便. 4.推

近期编译了android下支持opencl的opencv,使用opencl能力的关键是用cv::UMat替换cv::Mat. 实际使用后发现坑很多,非常不成熟,不推荐使用这种方式来提升实际产品的性能. 每个UMat产生的时候会从gpu分配内存,而GPU分配内存是很慢的:使用Mat的时候,这点开销不值得一提,但是UMat完全不是一回事.因此,UMat一定一定要重用,避免反复分配. mat.getUMat()方法很多坑,引用计数的错误很难查,至今没搞明白原理.因此一直用mat.copyTo(umat

---恢复内容开始--- 2016年4月12日编写 一.第一步:搭建eclipse开发环境 1.在eclipse官网中下载eclipse.zip进行解压即可.没有版本要求,但要和电脑的位数相匹配.如:电脑是64位,就下载64位的版本. 2.下载jdk,即java开发工具包.有了jdk就可以编写java程序了.可以到oracle官网下载jdk,1.7版本即可.注意:电脑如果是64位,就下载64位版本的. 3.配置jdk的环境变量. (1)JAVA_HOME: D:\Java\jdk1.7.0_75

关于如何用纯OpenCV实现图片叠加的例子实在是太少,太多的是使用 C++,JNI实现的,如果要用C++的话,我们为啥不转行做C++ 下面的例子基于 Android JavaCV 实现了在im_beauty 美女图片上  添加im_flower3 小花图片 并显示 需要在res/drawable目录下 放两个文件 im_beauty, im_flower3 注意im_flower3一定要比im_beauty图片尺寸要下小 package com.KyleOpencvImageAdd; impor

前几篇文章中有提到对openCV环境配置,这里再重新梳理导入和使用openCV进行简单的人脸检测(包括使用级联分类器) 一 首先导入openCVLibrary320 二 设置gradle的sdk版本号与当前项目一致 compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersion 14 targetSdkVersion 26 } 三 新建 jniLibs 目录 在 app/src/main 目录下

最近两天开发一个使用OpenCV集成的一个识别车牌号的项目,困难重重,总结一下相关经验,以及开发注意事项: 一.开发环境: Android Studio 个人版本 3.1.4 NDK下载:14b CMake:Android Studio SDK Tools中下载 参考资料:https://github.com/zeusees/HyperLPR   集成有冲突未解决: 很实用的一个Dmeo以这个为例 https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/

https://github.com/opencv/opencv/wiki http://code.opencv.org/issues/4185 Hello, I finally get a ride of Android build from sources.This is built only for arm devices. you can found the libnative_camera_r5.0.0.so here : https://svn.scolring.org/trunk/

转载自http://blog.csdn.net/jesse__zhong/article/details/24889709 .......省略包 public class Staticdetection2Activity extends Activity { final private static String TAG = "StaticrecognitionActivity"; final private int PICTURE_CHOOSE = 1; private ImageV

通过电脑摄像头识别事先指定的模板图像,实时跟踪模板图像的移动[用灰色矩形框标识] ps:一开始以为必须使用OpenCV Manager,可是这样会导致还需要用户去额外安装一个apk,造成用户体验很差,后来在网上找到一些牛人说的方法,实现了可以不用安装OpenCV Manager,直接加载其需要的静态库,从而优化了用户体验. 效果如图所示:

原文链接:http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/ 导    读:本例子使用轮廓分析,寻找到轮廓的极点:使用了STD的SORT特性.   提出问题: Good Evening, I have a trouble with finding extreme points in frames. I am detecting all contours, but

动态人脸检测前提是需要打开摄像头. 网上看了很多教程,我知道的有两种方式打开摄像头: JavaCameraView mCameraView = new JavaCameraView(this, -1); setContentView(mCameraView); mCameraView.setCvCameraViewListener(this); mCameraView.enableView(); 第2种:在布局文件中添加 CameraBridgeViewBase mCameraView = (C

1.Mat存储到本地: public void saveMatData(Mat mat) { File fileDir = new File(Environment.getExternalStoragePublicDirectory( Environment.DIRECTORY_PICTURES), "mybook"); if (!fileDir.exists()) { fileDir.mkdirs(); } String name = String.valueOf(System.cu

在小米mix 2s + 高通骁龙 845 + Adreno 630 上测试了opencl版本的cv::dft(). 测试数据 先看表格里面的描述: 名称 函数名 最大时间(ms) 平均时间(ms) 说明 cpu版本dft cv::dft() - 0.029448 未统计其他,仅cv::dft()函数的调用时间 opencl版本 cv::dft(UMat) 802.557000 0.202941 不计算mat与umat的拷贝,不计算umat的填充对齐 opencl中使用opencl计算的主函数 c

大部分都是参考下面的网址,如果感觉看起来不舒服,可以直接查看原网址.最后遇到了一点问题: Description      Resource Path Location   Type E:/~\code\Eclipse\opencvV4sdk\native\jni\/../libs/armeabi-v7a/libopencv_core.a(persistence.cpp.o): in function cvOpenFileStorage:persistence.cpp(.text.cvOpenF

最近需要将Python人证对比模型移植安卓端.安卓端需要使用openCV简单的人像提取处理.在配置openCV前首先需要配置NDK环境. NDK的介绍(http://www.cnblogs.com/leaven/archive/2010/05/27/1744855.html) JNI与NDK详细介绍: http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/73250163 一 NDK在Ubuntu的配置 参考: http://blog.csdn.net/j

准备工作 1.下载安装Android Studio(过程略). 2.下载Android OpenCV:https://opencv.org/releases.html,找到Android pack点击下载. 下载后解压得到如下文件,其中sdk文件夹就是Android studio集成OpenCV所需的文件. 集成步骤 1. 在Android studio中创建项目,并在file -> new -> import module中导入OpenCV模块,如图 在source directory中选择