Оптический поток в Android

Мы занимались OpenCV две недели, чтобы заставить его работать на Android. Вы знаете, где мы можем найти реализацию оптического потока для Android? Было бы неплохо, если бы это было реализовано с помощью OpenCV.


person farhood    schedule 11.05.2011    source источник


Ответы (2)


В Openframeworks встроен openCV, а также множество других интересных библиотек. У него очень элегантная структура, и я использовал его с Android, чтобы сделать виртуальную мышь телефона, используя оценку движения с камеры.

См. порты для Android здесь http://openframeworks.cc/setup/android-studio/

Кажется, они недавно добавили поддержку студии Android, в остальном eclipse отлично работает.

person Stefan Karlsson    schedule 10.09.2017

Попробуй это

@Override
public Mat 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;

    }
person Wesley    schedule 12.01.2015