http://johnhany.net/2016/07/build-opencv-manager-for-android-on-ubuntu/
最近想在Android上尝试一下SIFT和SURF匹配算法，但考虑到这些算法都是专利保护的，并没有被包含在预编译库中，所以还需要自己来动手编译OpenCV Android SDK。在OpenCV 2.4.x版本中，这些算法被包含在nonfree模块中；从3.0版本开始，用于图像特征匹配的一些算法（比如SIFT，SURF，BRIEF，FREAK等）被转移到了opencv_contrib项目的xfeatures2d模块中。在PC环境下，为C++编译opencv+contrib库是很方便的，不过为Android平台的编译过程就有些麻烦了。
我在编译的过程中也遇到了一些问题，在网络上搜索相应解决方案时也发现很多人都在尝试为OpenCV Android SDK添加contrib（nonfree）支持，某些遇到难以解决的问题最后只能绕路而行，比如这里和这里。我找到相应解决办法后回应了他们，但愿对别人会有所帮助吧！
本文要介绍的内容就是如何在Ubuntu 16.04环境下利用最新的OpenCV和opencv_contrib为Android平台编译一个可用的OpenCV Android SDK，并生成相应的OpenCV Manager。
2017.08.03更新：
更新到OpenCV 3.2，Android SDK API 24，Android NDK r15b。
我原本挣扎了三天尝试在Windows平台通过MinGW来编译最新版本的OpenCV Android SDK，但在生成Manager的apk时遇到很棘手的问题，只好作罢转回Linux进行编译。不过读者放心，在Linux下编译得到的OpenCV Android SDK也可在Windows下直接使用，另外我在文章结尾添加了我编译好的SDK下载链接。
我的开发环境如下：
Ubuntu 16.04 LTS （x64）
GCC 5.4.0
CMAKE 3.9.0
OpenCV 3.2.0
Android SDK API 24（Android 7.0）
Android SDK Tools r25.2.2
Androird NDK r15b
Python 3.5
虽然目前Android SDK Tools已经更新到r26，但由于其相对原来的工具变化较大，为了稳妥起见，建议手动降级到r25版本（下载地址：https://dl.google.com/android/repository/tools_r25.2.2-linux.zip）
当然在编译过程中还会用到很多其他工具和软件包，比如Ninja，Ant等，我会在文中需要的时候给出它们的版本和安装方法。
关于GCC，CMAKE和Python的安装过程本文就不详述了，一是因为这些工具的安装过程很容易，网络上的介绍都很详细，二是因为之前刚刚配置好TensorFlow，安装了一大堆软件包，我也不清楚本文的内容究竟会涉及哪些依赖库，我会尽量把我在编译过程中所需的工具和库标记出来。
同样，Android SDK和NDK的安装方法这里也不会作过多介绍。我是通过Android Studio 2.1.2提供的SDK Manager下载的Android SDK和Android NDK，在Android Studio中下载Android SDK和Android NDK的方法可以参考《Android Studio 2上利用NDK进行OpenCV 3.1开发》，虽然开发平台不同，但在软件界面中的操作过程是相似的。我的Android SDK路径是/home/john/Android/Sdk，Android NDK的路径是/home/john/Android/Sdk/ndk-bundle。
下载源码
在opencv的master分支Release页面下载opencv 3.2源码，解压到一个有读写权限的目录下，比如/home/john/Downloads/opencv-master。在这里下载对应3.2的opencv-contrib源码，解压到某个目录下，个人习惯是解压到OpenCV的源码根目录下，使得opencv-contrib/modules目录的路径如/home/john/Downloads/opencv-master/opencv_contrib/modules，这个路径后面会用到。
个人推荐在编译其他OpenCV版本甚至编译其他软件包时要下载有版本号的Release版，而不是直接git下来最新的master版。毕竟master一般是正在开发修缮的版本，即便是整合了功能强大的CI（比如OpenCV在用的buildbot，或者其他开源库喜欢用的travis-ci）也不能保证其测试过程考虑到了大多数应用环境。
如果你的机器上已经有了一份opencv源码，但不想花时间去下载最新版本，至少要保证你的opencv源码是在16年5月份之后下载的（具体来讲，至少要包含该Pull Request：Added –extra_modules_path to build_sdk.py #6460，这样你的build_sdk.py才会包含后面要用到的extra_modules_path）。
仅仅下载好源码还不够，还要对源码做一些修改，具体如下：
1.把/home/john/Downloads/opencv-master/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2目录下的xfeatures2d.hpp文件和xfeatures2d文件夹复制到/home/john/Downloads/opencv-master/modules/features2d/include/opencv2目录下。此时，该目录包含的文件应该如下图所示：
2.找到/home/john/Downloads/opencv-master/modules/features2d/misc/java/src/cpp目录，打开features2d_manual.hpp文件，做以下修改：
在第8行增加一个头文件opencv2/xfeatures2d.hpp，即把
|
1
2
3
|
#ifdef HAVE_OPENCV_FEATURES2D
#include "opencv2/features2d.hpp"
#include "features2d_converters.hpp"
|
改为
|
1
2
3
4
|
#ifdef HAVE_OPENCV_FEATURES2D
#include "opencv2/features2d.hpp"
#include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
#include "features2d_converters.hpp"
|
把第120-125行的
|
1
2
3
4
5
6
|
//case SIFT:
// name = name + "SIFT";
// break;
//case SURF:
// name = name + "SURF";
// break;
|
改为
|
1
2
3
4
5
6
|
case SIFT:
fd = xfeatures2d::SIFT::create();
break;
case SURF:
fd = xfeatures2d::SURF::create();
break;
|
把第239-245行的
|
1
2
3
4
5
6
|
//case SIFT:
// name = name + "SIFT";
// break;
//case SURF:
// name = name + "SURF";
// break;
|
改为
|
1
2
3
4
5
6
|
case SIFT:
de = xfeatures2d::SIFT::create();
break;
case SURF:
de = xfeatures2d::SURF::create();
break;
|
把第254-256行的
|
1
2
3
|
//case FREAK:
// name = name + "FREAK";
// break;
|
改为
|
1
2
3
|
case FREAK:
de = xfeatures2d::FREAK::create();
break;
|
编译OpenCV Android SDK
找到/home/john/Downloads/opencv-master/platforms/android目录，在该目录下会发现build_sdk.py文件，这个文件就是用来编译OpenCV Android SDK的Python脚本文件。
首先做一些检查工作：
1.在第78行的ABIs定义了需要编译的ABI目标以及相应的NDK工具链。保险起见，可以先在/home/john/Android/Sdk/ndk-bundle/toolchains中查看一下你的NDK工具链版本，如果版本号有所不同，就要修改build_sdk.py中对应ABI工具链的版本，如下图所示：
mips和mips64两行被注释掉的原因是，在我的机器上编译时，由于依赖库之一Google Protobuf的编译错误，无法为这两个架构成功编译OpenCV Android SDK。不过我手边并没有采用该架构的Android设备，而且我暂时还不需要考虑短期内编写的代码有太好的兼容性，所以干脆放弃对这两种架构进行编译。如果感兴趣，你可以试着为mips编译一下：）目前在编译OpenCV 3.2版本时，所有ABI都能够成功编译（包括：arm64-v8a，armeabi，armeabi-v7a，mips，mips64，x86，x86_64）。上图并没有相应更新，还请见谅！
2.安装Ninja。打开终端，输入：
|
1
|
sudo apt-get install ninja-build
|
另外，我在编译之前参考这里又安装了几个用于交叉编译的库，不确定是否必要，但还是贴出来吧：
|
1
|
sudo apt-get install gcc-4.9-arm-linux-gnueabihf
|
其中版本号4.9根据你的NDK工具链的版本来修改（工具链路径在android-sdk\ndk-bundle\toolchains当中）。
3.安装Ant。在终端输入：
|
1
|
sudo apt-get install ant
|
如果不安装Ant，在编译过程中CMAKE关于Java的输出信息全是NO，而且后面还会出现unknown target ‘opencv_engine‘的错误。
4.在build_sdk.py里还有很多可以根据需要来修改的地方，比如-DANDROID_NATIVE_API_LEVEL可以适当地提高，可以选择开启-DBUILD_EXAMPLES和-DBUILD_TESTS等等。这里为了演示的目的，除了前文提到的，其他地方全部保持默认，不做修改。
5.在终端中输入：
|
1
|
python /home/john/Downloads/opencv-master/platforms/android/build_sdk.py /home/john/Downloads/opencv-master/build /home/john/Downloads/opencv-master --sdk_path=/home/john/Android/Sdk --ndk_path=/home/john/Android/Sdk/ndk-bundle --extra_modules_path=/home/john/Downloads/opencv-master/opencv_contrib/modules
|
注意命令是一行的，中间没有换行符。
根据build_sdk.py文件中第252行的说明，其采用的参数按照以下格式：
|
1
|
python build_sdk.py <output-dir> <opencv-src-dir> --sdk_path=<android-sdk-path> --ndk_path=<ndk-path> --extra_modules_path=<opencv-contrib-path>
|
其中，<output-dir>是保存编译中间结果和最终结果的目录（也叫工作目录），<android-sdk-path>指向OpenCV源码目录，<android-sdk-path>为Android SDK目录，<ndk-path>为Android NDK目录，<opencv-contrib-path>为opencv_contrib/modules所在的路径。
结果
最终，在/home/john/Downloads/opencv-master/build目录中会得到一个名为OpenCV-android-sdk的文件夹，这就是你编译得到的OpenCV Android SDK。和官方预编译库一样，在apk子文件夹中是OpenCV Manager的安装包，在sdk/java文件夹中是OpenCV的Java接口，sdk/native是OpenCV的Native接口。
在新项目中使用自己编译的OpenCV Android SDK时，要注意需要在设备上重新安装OpenCV Manager，还要修改Android.mk中指向OpenCV.mk的路径。
如果需要调用SIFT，SURF等匹配算法，还要把相应的源码文件（位于/home/john/Downloads/opencv-master/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src）拷贝到项目jni文件夹中，然后在Android.mk中为LOCAL_SRC_FILES添加对应的源码文件。
在编译的过程中如果发现有错误或异常出现，可以首先比较一下OpenCV官方BuildBot的输出信息，便于分析自己的问题原因。最新编译结果的链接为：http://pullrequest.opencv.org/buildbot/one_line_per_build。一次编译成功的输出结果为precommit_pack_android Build Log #116。如果你的网络比较好，甚至可以把网站上生成的压缩包下载下来（比如这里）！
我编译产生的OpenCV Android SDK可以在这里下载：http://pan.baidu.com/s/1kVOejLt。因为考虑到在编译过程中需要从网络下载一些文件，我已经把Linux与Windows编译所需的文件全部下载好，并和3.2的源码一同放在sources文件夹中。感兴趣的读者可以直接用这个源码包进行编译。
另外附上一篇在Android上利用SIFT，SURF和FREAK进行目标匹配的教程：《深入OpenCV Android应用开发 中文版 – 第三章代码更新》。
参考资料
[1] http://stackoverflow.com/questions/30657774/surf-and-sift-algorithms-doesnt-work-in-opencv-3-0-java
[2] https://github.com/opencv/opencv/issues/5561
[3] https://github.com/opencv/opencv/issues/6215
[4] http://answers.opencv.org/question/73863/how-to-run-build_sdkpy-for-android-sdk/
[5] https://zami0xzami.wordpress.com/2016/03/17/building-opencv-for-android-from-source/
[6] http://eevee.cc/2017/05/05/build-ocv-for-android-with-cuda/