带有opencv的Android光流

Posted 2023-02-21

【中文标题】带有opencv的Android光流

【英文标题】：Android Optical Flow with opencv

【发布时间】：2011-06-28 11:35:11

【问题描述】：

我正在尝试使用 openCV http://code.google.com/p/android-opencv/ 在 android 中实现光流。基本上我想构建类似http://www.youtube.com/watch?v=P_Sjn67jIJY 的东西。无论如何，因为我是 android 开发的新手，任何人都可以指导某处以构建类似视频中的内容吗？我已经将 opencv 端口安装到 android 并使用 eclipse 成功构建了 cvcamera 示例。 谢谢，灭霸

【参考方案1】：

请参阅此斯坦福 OpenCV 光流link。除了调用可能因 1.x 与 2.x 的 C 与 C++ API 问题而略有不同外，事情应该以相同的方式工作。

只需编辑 CVCamera 示例，它应该很快。我在 CVCamera 开始工作后大约一个小时内制作了一个实时人脸检测应用程序。

【讨论】：

我已经发现了，但是我缺乏对 java 的了解并不能让它在 android 上运行.. =\

这是第一步。我以为你已经从源代码构建了 CVCamera 示例并安装了它。请注意，这与仅下载 .apk 并使用它有很大不同。

我已经使用 cygwin bash shell 构建了 CVCamera 并用 eclipse 打开它而没有任何错误。还更改了分辨率以更快地运行 CVCamera 具有的功能检测

如果您已经构建并运行了 CVCamera，阅读有关 Java 原生接口 (JNI) 的快速教程应该不会太糟糕。我展示的光流链接也几乎完全是 C/C++。

【参考方案2】：

访问http://opencv.willowgarage.com/wiki/Android2.3.0，OpenCV 2.3.0 Release Candidate 对 Android 有很好的支持。里面有光流..用过

【讨论】：

感谢您的帮助！opencv 2.3.0中的光流示例到底在​​哪里？我已经下载了它，并且我搜索过我找不到任何光流实现，我只找到了如何在 CVCamera 中使用 FAST、SURF 和 STAR 检测特征。。

样本对吗？您需要使用 (cv::calcOpticalFlowPyrLK) 编写自己的代码并使用 NDK [opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCVAndroidBinariesBuild]

再次构建

另一方面，你可以关注groups.google.com/group/android-opencv/browse_thread/thread/… 我猜这家伙成功构建了一个光流应用程序

【参考方案3】：

虽然我也在尝试做同样的事情，但现在 OpenCV4Android 中似乎对光流有更多的支持。 查看 org.opencv.video 中的 API OpenCV Java documentation 我看到了 calcOpticalFlowPyrLK 和 calcOpticalFlowFarneback。 我能够让 calcOpticalFlowFarneback 工作（虽然结果看起来不太好，可能需要调整参数） calcOpticalFlowPyrLK 被证明是棘手的。我似乎无法将 FeatureDetector 类 (MatOfKeyPoint) 返回的关键点转换为 calcOpticalFlowFarneback (MatOfPoint2f) other thread

所需的点

【参考方案4】：

此代码将帮助您获得光学矢量。它会跟踪他们

@覆盖 公共垫 onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame)

    mRgba = inputFrame.rgba();
    if (mMOP2fptsPrev.rows() == 0) 

        //Log.d("Baz", "First time opflow");
        // first time through the loop so we need prev and this mats
        // plus prev points
        // get this mat
        Imgproc.cvtColor(mRgba, matOpFlowThis, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);

        // copy that to prev mat
        matOpFlowThis.copyTo(matOpFlowPrev);

        // get prev corners
        Imgproc.goodFeaturesToTrack(matOpFlowPrev, MOPcorners, iGFFTMax, 0.05, 20);
        mMOP2fptsPrev.fromArray(MOPcorners.toArray());

        // get safe copy of this corners
        mMOP2fptsPrev.copyTo(mMOP2fptsSafe);
        
    else
        
        //Log.d("Baz", "Opflow");
        // we've been through before so
        // this mat is valid. Copy it to prev mat
        matOpFlowThis.copyTo(matOpFlowPrev);

        // get this mat
        Imgproc.cvtColor(mRgba, matOpFlowThis, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);

        // get the corners for this mat
        Imgproc.goodFeaturesToTrack(matOpFlowThis, MOPcorners, iGFFTMax, 0.05, 20);
        mMOP2fptsThis.fromArray(MOPcorners.toArray());

        // retrieve the corners from the prev mat
        // (saves calculating them again)
        mMOP2fptsSafe.copyTo(mMOP2fptsPrev);

        // and save this corners for next time through

        mMOP2fptsThis.copyTo(mMOP2fptsSafe);
        


    /*
    Parameters:
        prevImg first 8-bit input image
        nextImg second input image
        prevPts vector of 2D points for which the flow needs to be found; point coordinates must be single-precision floating-point numbers.
        nextPts output vector of 2D points (with single-precision floating-point coordinates) containing the calculated new positions of input features in the second image; when OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW flag is passed, the vector must have the same size as in the input.
        status output status vector (of unsigned chars); each element of the vector is set to 1 if the flow for the corresponding features has been found, otherwise, it is set to 0.
        err output vector of errors; each element of the vector is set to an error for the corresponding feature, type of the error measure can be set in flags parameter; if the flow wasn't found then the error is not defined (use the status parameter to find such cases).
    */
    Video.calcOpticalFlowPyrLK(matOpFlowPrev, matOpFlowThis, mMOP2fptsPrev, mMOP2fptsThis, mMOBStatus, mMOFerr);

    cornersPrev = mMOP2fptsPrev.toList();
    cornersThis = mMOP2fptsThis.toList();
    byteStatus = mMOBStatus.toList();

    y = byteStatus.size() - 1;

    for (x = 0; x < y; x++) 
        if (byteStatus.get(x) == 1) 
            pt = cornersThis.get(x);
            pt2 = cornersPrev.get(x);

            Core.circle(mRgba, pt, 5, colorRed, iLineThickness - 1);

            Core.line(mRgba, pt, pt2, colorRed, iLineThickness);
            
        

return mRgba;