Android 机器视觉入门指南
机器视觉作为计算机视觉的一个重要应用领域，已经逐渐渗透到各行各业，如工业自动化、农业监测、交通管理等。然而，随着智能手机的普及，Android 平台也成为了机器视觉技术实现的重要前沿。本文将为你介绍如何利用 Android 进行简单的机器视觉应用，并提供相关代码示例。
机器视觉的定义
机器视觉是指使用计算机和摄像头等传感器系统来模拟人类视觉的过程。它通过图像处理技术提取和分析图像中的信息，并作出决策。这一技术在多项领域中都有广泛应用，例如识别物体、支持自动化生产、提供实时监测等。
机器视觉在 Android 中的应用
在 Android 开发中，我们可以利用 OpenCV（开源计算机视觉库）来实现机器视觉功能。OpenCV 提供了丰富的图像处理函数，支持多种图像格式，并允许我们快速实现各种算法，如边缘检测、特征匹配等。
环境准备
-
安装 OpenCV：首先，需要在你的 Android 项目中添加 OpenCV 库，可以通过在
build.gradle文件中添加以下依赖来实现：dependencies { implementation project(':opencv') } -
添加权限：由于机器视觉应用通常需要使用相机，我们需要在 AndroidManifest.xml 中添加相机权限：
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
代码示例
下面是一个简单的示例，展示如何在 Android 应用中使用 OpenCV 进行边缘检测。这段代码会从摄像头捕捉实时画面，并对画面进行边缘检测处理。
package com.example.visionapp;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame;
import org.opencv.android.CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import android.os.Bundle;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
public class MainActivity extends AppCompatActivity implements CvCameraViewListener2 {
private CameraBridgeViewBase cameraView;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
cameraView = findViewById(R.id.camera_view);
cameraView.setVisibility(CameraBridgeViewBase.VISIBLE);
cameraView.setCvCameraViewListener(this);
}
@Override
public void onCameraFrame(CvCameraViewFrame inputFrame) {
Mat edgeImage = new Mat();
Imgproc.Canny(inputFrame.gray(), edgeImage, 100, 200);
return edgeImage;
}
@Override
public void onCameraStarted(int width, int height) {
}
@Override
public void onCameraStopped() {
}
}
在这个示例中，我们设置了一个摄像头视图并获取摄像头传入的帧。在 onCameraFrame 方法中，利用 Imgproc.Canny 函数对图像进行边缘检测。这里的 inputFrame.gray() 会返回帧的灰度图像。
甘特图 - 项目进度
为了更好地规划机器视觉项目，接下来我们可以用甘特图来展示项目的主要开发步骤：
gantt
title 机器视觉项目开发计划
dateFormat YYYY-MM-DD
section 准备阶段
确定需求 :a1, 2023-10-01, 7d
环境搭建 :after a1 , 5d
section 开发阶段
初始功能实现 :a2, after a1, 10d
模块测试 : 5d
优化与调整 : 5d
section 部署阶段
测试收集反馈 : 5d
正式上线 : after a2, 1d
结语
通过本文的介绍，我们初步了解了机器视觉的概念以及如何在 Android 平台上实现简单的机器视觉应用。随着技术的不断进步，机器视觉的应用领域将会更加广泛，未来的智能设备将会越来越多地集成这一技术。如果你对机器视觉感兴趣，不妨尝试着自己动手实现一款应用，将这些理念转化为实际成果。希望你能在实践中不断学习与探索，为机器视觉的未来贡献自己的力量！
