java - tutorial - Ejemplo de emparejamiento de plantilla OpenCV en Android

opencv download html

Question

Soy un principiante de OpenCV. Estoy tratando de hacer una aplicación de Android para hacer coincidir una imagen de plantilla en una imagen determinada usando la coincidencia de la Plantilla de OpenCV. Busqué en Internet y no pude encontrar un código de Android o Java adecuado que satisfaga mis requisitos. Pero tengo código C ++. No sé cómo traducirlo. http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

¿Puedes ayudarme a encontrar un código Java o Android adecuado? O bien, por favor, ayúdenme a traducir este código C ++ a Java, que puedo usar dentro de la aplicación de Android.

Gracias de antemano.

Código C ++

#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;
}

Answer 1

Estaba enfrentando el mismo problema que tú. No hay fuente en Java disponible. Algunos buscaron en el JavaDoc y algunos consejos para los valores de const más adelante, escribí esto, que es casi el código de ejemplo anterior escrito en Java:

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);
    }
}

Ahora, ejecute el programa con las siguientes opciones: lena.png template.png templatematch.png y debería recibir el mismo resultado que yo. Asegúrese de que el tiempo de ejecución pueda acceder a los archivos y, por supuesto, la biblioteca de Opencv 2.4.6 está registrada en su classpath.

Answer 2

Si desea usar OpenCV 3 y más, debe usar este código

porque no hay Highgui en OpenCV 3 y debería usar imgcodecs en su lugar.

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);
}

}