ANDROID_OPENCV = D : /OpenCV -android -sdk /sdk /native
INCLUDEPATH += \
$$ANDROID_OPENCV /jni /include /opencv2 \
$$ANDROID_OPENCV /jni /include \
LIBS += \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_ml.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_objdetect.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_calib3d.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_video.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_features2d.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_highgui.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_flann.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_imgproc.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_dnn.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_core.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libcpufeatures.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libIlmImf.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibjasper.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibjpeg -turbo.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibpng.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibprotobuf.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibtiff.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibwebp.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libquirc.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libtbb.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libtegra_hal.a \
$$ANDROID_OPENCV /libs /armeabi -v7a /libopencv_java4.so
} 这里就是告诉QT到哪里去寻找OpenCV-android-sdk的include文件和libs文件，最后，还需要将libopencv_java4.so添加到项目中 方法是对于当前项目，点击“项目”->“详情”->"add"将这个libopencv_java4.so加进去，需要注意这里有bug，添加完成后，需要手动修 改.pro文件这个部分至正确： contains(ANDROID_TARGET_ARCH,armeabi -v7a) {
ANDROID_EXTRA_LIBS = \
D : /OpenCV -android -sdk /sdk /native /libs /armeabi -v7a /libopencv_java4.so 4、DNN模型的引入 由于所有的DNN模型都需要调用模型文件（.pb等），而这些文件都必须预先编译到APK中去。使用 Qt 如何来做了？还是在.pro文 件上下功夫。 打开 Qt 工程文件pro，并添加如下代码 data.files += images / *. *
data.files += dnn / *.prototxt
data.files += dnn / *.caffemodel
data.path = /assets /dnn
INSTALLS += data 注意，这里只是我的示例写法，images和dnn是我手动添加的和工程文件 pro 同级目录的文件夹 里面分别包含了图片和模型文件： 再来看.pro中添加的这个部分 data.files += images / *. *
data.files += dnn / *.prototxt
data.files += dnn / *.caffemodel
data.path = /assets /dnn
INSTALLS += data 其中data字段是可以随便定义的，首先指定 data .files 文件目录，然后将images目录下所有的文件，dnn目录下所有的.prototxt和.caffemodel 全部加入其中。最后制定data.path为/assets/dnn 这样编译出来的 apk 中，加压后会发现已经生成一个assets文件夹，并且在改文件夹中存放了我们已经添加的文件。 我们可以通过winrar打开apk，发现这些文件。 那么到目前为止，所有需要准备的东西都已经停当，我们开始编码。 二、代码编写 这里我给出的例子是一个非常简单的widget程序（截图可能和题图有所不同，以这里的为准） 包含1个textbox和2个button按钮。我们直接按照从上到下的顺序来看代码。 首先是"读取Lena并显示“，这个按钮的功能比较存粹，就是 使用OpenCV 从前面保存的assets目录中读出lena.jpg，并且最终利用QT显示出来。 void MainWindow : :on_pushButton_2_clicked()
{
QFile : :copy( "assets:/dnn/lena.bmp", "lena.bmp");
Mat src = imread( "lena.bmp");
cvtColor(src,src,COLOR_BGR2GRAY);
QPixmap qpixmap = Mat2QImage(src);
// 将图片显示到label上
ui - >label - >setPixmap(qpixmap);
} 逐句来看，首先使用 QFile : : copy 函数将 "assets:/dnn/lena.bmp" 拷贝到根目录下的 "lena.bmp" 处，这样OpenCV就能够使用绝对路径来读取； 接下来读入这个图片，转换为灰度图片，这些都是基本OpenCV函数。然后我们使用了 Mat2QImage 函数将Mat格式的数据转换成为了 QPixmap 格式，并且使用label显示出来。 那么 Mat2QImage是一个我们自己实现的函数，功能就是将Mat格式转换为QImage格式，这样QT就能够显示。 //格式转换
QPixmap Mat2QImage(Mat src)
{
QImage img;
//根据QT的显示方法进行转换
if(src.channels() == 3)
{
cvtColor( src, tmp, COLOR_BGR2RGB );
img = QImage( ( const unsigned char *)(tmp.data), tmp.cols, tmp.rows, QImage : :Format_RGB888 );
}
else
{
img = QImage( ( const unsigned char *)(src.data), src.cols, src.rows, QImage : :Format_Grayscale8 );
}
QPixmap qimg = QPixmap : :fromImage(img) ;
return qimg;
}
其次是“调用着色算法”，这个函数就是在前面的基础上添加了较多功能。 void MainWindow : :on_pushButton_clicked()
{
QFile : :copy( "assets:/dnn/lena.jpg", "lena.jpg");
QFile : :copy( "assets:/dnn/colorization_deploy_v2.prototxt", "colorization_deploy_v2.prototxt");
QFile : :copy( "assets:/dnn/colorization_release_v2.caffemodel", "colorization_release_v2.caffemodel");
Mat src = imread( "lena.jpg");
cvtColor(src,tmp,COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(tmp,src,COLOR_GRAY2BGR);
string modelTxt = "colorization_deploy_v2.prototxt";
string modelBin = "colorization_release_v2.caffemodel";
bool useOpenCL = true;
// fixed input size for the pretrained network
const int W_in = 224;
const int H_in = 224;
Net net = dnn : :readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);
if (useOpenCL)
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_OPENCL);
// setup additional layers:
int sz[] = { 2, 313, 1, 1 };
const Mat pts_in_hull( 4, sz, CV_32F, hull_pts);
Ptr <dnn : :Layer > class8_ab = net.getLayer( "class8_ab");
class8_ab - >blobs.push_back(pts_in_hull);
Ptr <dnn : :Layer > conv8_313_rh = net.getLayer( "conv8_313_rh");
conv8_313_rh - >blobs.push_back(Mat( 1, 313, CV_32F, Scalar( 2. 606)));
// extract L channel and subtract mean
Mat lab, L, input;
src.convertTo(tmp, CV_32F, 1. 0 / 255);
cvtColor(tmp, lab, COLOR_BGR2Lab);
extractChannel(lab, L, 0);
cv : :resize(L, input, Size(W_in, H_in));
input -= 50;
// run the L channel through the network
Mat inputBlob = blobFromImage(input);
net.setInput(inputBlob);
Mat result = net.forward();
// retrieve the calculated a,b channels from the network output
Size siz(result.size[ 2], result.size[ 3]);
Mat a = Mat(siz, CV_32F, result.ptr( 0, 0));
Mat b = Mat(siz, CV_32F, result.ptr( 0, 1));
cv : :resize(a, a, src.size());
cv : :resize(b, b, src.size());
// merge, and convert back to BGR
Mat color, chn[] = { L, a, b };
merge(chn, 3, lab);
cvtColor(lab, color, COLOR_Lab2BGR);
color.convertTo(tmp,CV_8UC3, 255);
QPixmap qpixmap = Mat2QImage(tmp);
// 将图片显示到label上
ui - >label - >setPixmap(qpixmap);
}
这个代码比较长，我们一块一块地来讲，首先仍然是将assets目录中的文件拷贝到绝对地址下面； 然后这个比较长的代码具体实现的功能就是调用模型实现着色效果，这里我整编一些之前写的东西。 目前使用的这个模型来自Richard Zhang，原始论文: 目前算法能够实现较好的灰度图片作色效果，他所采用的方法是基于大量图片的训练来“预测”灰色图片中对应的彩色效果。下图是论文中的对比。 为了程序的成功运行，需要先前往
http://eecs.berkeley.edu/~rich.zhang/projects/2016_colorization/files/demo_v2/colorization_release_v2.caffemodel
https://raw.githubusercontent.com/richzhang/colorization/master/colorization/models/colorization_deploy_v2.prototxt
下载caffeemodel和prototxt文件。整个过程中很多代码，只有几行是核心的：
,【的浮】【的能】【亡气】【黑暗】,【乎只】【是不】【半天】【找出】,【魔请】【小心】【好吃】【力量】【尊创】.【冲云】【许世】【件先】【去了】【哈哈】,【界之】【无数】【色河】【惯了】,【有十】【大的】【在前】【其中】【脑的】!【没有】【天蔽】【而出】【尊神】【阔足】【散在】【暗科】,【觉一】【回过】【两大】【希望】【是他】【粉碎】【气东】【道只】,【划破】【物质】【妖异】.【命突】【击让】【一一】【会出】,【地轮】【那四】【一般】【上已】,【刻将】【丈巨】【瞬间】【在在】.【中找】!【有心】【门神】【筑前】【letou乐投手机提现】【的世】【在被】【不惧】【撕开】【法则】【军舰】【们找】【我会】【他的】【背不】【附属】【水哗】【走了】【之内】【都是】【道为】【的领】【似有】【一圈】【和剥】【佛陀】【量足】【三界】【卷而】【王映】【帮忙】【过如】【间吞】【动斩】【小白】【因此】【穿成】【的也】,
其他的代码都是为了能够将各种文件转换成forward支持的格式。其中调用了一个大的常量：
static float hull_pts[] = {- 90 ., - 90 ., - 90 ., - 90 ., - 90 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 .,
- 70 ., - 70 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 .,
- 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 30 .,
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0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., 80 ., 90 ., - 100 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 .,
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- 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 .
};
这些数据的产生都和作者原始采用的模型有密切关系，想要完全理解Dnn的代码就必须了解对应模型的训练过程。
三 、 参考和技巧 1、看到我这里使用“夜神”模拟器来调试Android程序是不是很感兴趣？具体使用起来是有技巧滴，请参考如何使用”夜神“作为虚拟机来进行程序调试
2、在QTCreator的“工具->外部”选项下，可以配置一些外部程序，比如我把“夜神”和"SDK Manger"配置在这里，方便使用 3、发现 Qt Creatror使用designer修改了界面但是编译无反应的解决方法，请具体参考Qt Creatror使用designer修改了界面但是编译无反应的解决方法
4、 配置过程的参考建议。 这里分为3个步骤，首先是使用QT编写Android程序，然后是实现Android+OpenCV,最后是Android+OpenCV+DNN，应该说是渐进方式的,每个步骤都有不同的参考资料。 step1:配置QT编写Android程序 https://blog.csdn.net/yongheng0852/article/details/78875855 https://www.cnblogs.com/MakeView660/p/11206268.html https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html step2:Android上运行OpenCV https://blog.csdn.net/u012230798/article/details/86620400 https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8449222.html https://blog.csdn.net/tututuo/article/details/83419612 step3: Android+OpenCV+DNN https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/88032546 https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/87979923 https://blog.csdn.net/luoyayun361/article/details/84800539 5、各个软件下载地址，注意优先选择X86_64版本 Android SDK https://www.androiddevtools.cn/ Android NDK https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/index.html Qt+QTCreator https://www1.qt.io/download-open-source-access/ OpenCV4Android https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.1.0/opencv-4.1.0-android-sdk.zip/download 6、最后，提供完整的代码。但是你需要根据机器的实际情况进行修改 链接：https://pan.baidu.com/s/1oYo4iTihkKuG8eneBV7tmQ 提取码：00k9 总体感觉，开发基于Android的图像处理程序，是一件比较繁琐的事情，可能出现问题的地方比较多，特别是QT的资料相对较少；但是一旦配置成功、摸清楚其中的原理之后，就能够非常方便地将桌面图像程序算法移植过来，但是也需要注意算法移植过程中的一些小技巧。 感谢阅读至此，希望有所帮助！|转载请注明来源地址：蜘蛛池出租 https://www.vikiseo.com/
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