Android 中的 OpenCV 模板匹配示例

Posted 2023-03-16

【中文标题】Android 中的 OpenCV 模板匹配示例

【英文标题】：OpenCV Template Matching example in Android

【发布时间】：2013-06-04 18:18:51

【问题描述】：

我是 OpenCV 的初学者。我正在尝试使用 OpenCV 模板匹配做一个示例 android 应用程序来匹配给定图像中的模板图像。我在互联网上搜索，我找不到满足我要求的合适的 android 或 java 代码。但我有 C++ 代码。我不知道怎么翻译。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

您能帮我找到合适的 java 或 android 代码吗？或者请帮我把这个 C++ 代码翻译成 java，我可以在 android 应用程序中使用。

提前谢谢你。

C++ 代码

#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;

【问题讨论】：

google for android-ndk

你的意思是用ndk转换？对于 OpenCV 有一个单独的 Android 库。我正在努力将这些方法和类型与该库中的确切方法和类型相匹配。

你运行过android sdk的例子吗？

是的，但只有其中一些有效:(

是的，那些东西，不起作用。

【参考方案1】：

我遇到了和你一样的问题。没有可用的 Java 源代码。在JavaDoc中搜索了一些，后来对const值的一些提示，我写了这个，几乎就是上面用Java编写的示例代码：

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);
    

现在，使用以下选项运行程序：lena.png template.png templatematch.png，您应该会收到与我相同的结果。确保您的运行时可以访问这些文件，当然，opencv 2.4.6 库已注册到您的类路径。

【讨论】：

我使用了你的代码，但是当我将它与不同的图像匹配时，即使图像不匹配，矩形也会被绘制？以及我如何知道是否存在匹配项，例如布尔值说明它是否匹配（我的意思是存在类似的东西？）

我不知道。为了让更多人看到您的问题，请发布一个新问题。它可能会引起更多人的兴趣。

但是你的代码对吗？即使是错误匹配，它也会绘制矩形，为什么会这样？

没有使用matchTemplate(...) 的“错误”匹配。结果仅为您提供“最佳匹配（潜在）对象在此位置”。因此，您需要添加对mmr.minVal 或mmr.maxVal 的阈值的检查，如答案***.com/a/17785075/799562 中所述。是的，我写了这个 JAVA 端口。

这不适用于从相机拍摄的照片。我的场景是我有一个预定义的模板，我想从捕获的图像中检测模板区域。知道如何让它与相机捕获的图像一起工作吗？

【参考方案2】：

如果您想使用 OpenCV 3 及更多版本，您应该使用此代码

因为 OpenCV 3 中没有 Highgui，你应该使用 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);