Android开发—基于OpenCV实现相机实时图像识别跟踪
利用OpenCV实现实时图像识别和图像跟踪
图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别,做出有意义的判断。利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识、理解过程。一般而言,一个图像识别系统主要由三个部分组成,分别是:图像分割、图像特征提取以及分类器的识别分类。
其中,图像分割将图像划分为多个有意义的区域,然后将每个区域的图像进行特征提取,最后分类器根据提取的图像特征对图像进行相对应的分类。实际上,图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上,图像分割的过程就是图像识别的过程。图像分割着重于对象和背景的关系,研究的是对象在特定背景下所表现出来的整体属性,而图像识别则着重于对象本身的属性。
图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。
图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环,一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果:它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今,图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代,以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步,这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。
其实对于图像识别技术,大家已经不陌生,人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴,但是图像识别远不只如此,它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今,尽管与理想还相距甚远,但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。
- OpenCV
基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 - TensorFlow
TensorFlow是一个深度学习框架,支持Linux平台,Windows平台,Mac平台,甚至手机移动设备等各种平台。
TensorFlow提供了非常丰富的深度学习相关的API,可以说目前所有深度学习框架里,提供的API最全的,包括基本的向量矩阵计算、各种优化算法、各种卷积神经网络和循环神经网络基本单元的实现、以及可视化的辅助工具、等等。 - YOLO
YOLO (You Only Look Once)是一种快速和准确的实时对象检测算法。
YOLOv3 在 TensorFlow 中实现的完整数据管道。它可用在数据集上来训练和评估自己的目标检测模型。 - ……
介绍使用OpenCV来实现指定图像识别的DEMO:
①打开应用的同时开启摄像头
②对实时摄像头拍摄的图像封装成MAT对象进行逐帧比对:
- 获取目标特征并针对各特征集获取描述符
- 获取两个描述符集合间的匹配项
- 获取参考图像和空间匹配图像间的单应性
- 当图像矩阵符合单应性时,绘制跟踪图像的轮廓线
权限设置
AndroidMainifest.xml
权限提示方法
界面设计
activity_img_recognition.xml
主要逻辑代码
CameraActivity.java 【相机启动获取图像和包装MAT相关】
因为OpenCV中JavaCameraView继承自SurfaceView,若有需要可以自定义编写extends SurfaceView implements SurfaceHolder.Callback的xxxSurfaceView替换使用。
ImageRecognitionFilter.java【图像特征过滤比对及绘制追踪绿框】
确认允许权限:
实时追踪指定图像
本文只实现了需要提供完整原图进行比对才能实现图像识别,还有许多更加智能方便的识别技术和方法,比如:HOG、SIFT、SURF 等方法经由正负样本库进行训练后可以从图像中提取一些特征,并通过特征确定物体类别。OpenCV库中也仍有很大一部分的功能在本文中未能进行实践,亟待今后继续探索和研究。
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