問題タブ [opencv4android]

私は、私のアプリケーション内でドキュメント スキャナーを開発しようとしています。私が実現したいことの例として、Google ドライブ アプリに組み込まれている Google ドキュメント スキャナーをご覧ください。

これにより、

1. エッジを検出する
2. パースペクティブに操作する
3. ドキュメントのトップダウンビューを表示

これが達成できるかどうかを確認するために多くのサードパーティ API を調べてきましたが、それらは OCR に重点を置いているようです。これは私の優先事項ではありません。

しかし、私はこのドキュメントスキャナーに出くわしました

java open cvを使用してドキュメントスキャナーを作成する場所。コメント内で、誰かがこれを Android アプリケーションに移植する可能性について尋ねました。どうやらこれは可能です。

IDE（Androidスタジオ）内でオープンcvライブラリをインポートすることを調査しました。これも可能です。

これまでにこれを行ったことがないので、誰かが私の目標を達成するのに役立つ潜在的な問題や代替の実装を特定するのを手伝ってくれるとありがたいです.

可能であればサードパーティに依存して、これを自分で開発したいと考えています

こんにちは、画像の処理にopencV androidを使用したいと思います。sift を使用する必要があるため、次のコードを記述します。

しかし、私はこのエラーを持っています:

どうすれば修正できますか？

この質問は以前に尋ねられたと思いますが、私の問題のサンプルまたは解決策が見つかりませんでした。私はopencvが初めてで、紙シートの検出にOpenCV CameraPreviewを使用したいと考えています。私のサンプルアプリでは、opencv 3.0.0 を静的初期化で使用しています。次の手順でオブジェクト認識を実行できることを理解しています。

1. 入力画像をキャニーにする
2. キャニーイメージをぼかす
3. ぼやけたキャニー画像の輪郭を見つける
4. 長方形などを検索
5. 線を引くか、長方形を半透明の色で塗りつぶします

私の問題は、画像をキャニーしてぼかすことができるということですが、輪郭と長方形を見つけて半透明の色で塗りつぶす方法がわかりません。

ここに私の現在の onCameraFrame 関数があります:

紙シート検出の問題を解決するのを手伝ってくれる人はいますか? Android/Java のコード サンプルはありますか? ありがとうございました

Android で OpenCV 2.4.9 を使用して、色付きのオブジェクトを追跡しています。トラッキングはうまく機能しますが、オート ホワイト バランスが作動してフレームの色温度を再調整すると、機能しなくなることがあります。

ゴール

自動ホワイト バランス機能を無効またはロックする

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試みられた解決策

Auto White Balance を無効にするための CameraBridgeViewBase オブジェクト (Sample OpenCV プロジェクトの mOpenCvCameraView) にはオプションがないようです。ただし、Android Camera オブジェクトの AWB を無効にするオプションがあります。

以下のように、Camera オブジェクトで Auto White Balance Lock を設定してから、CameraBridgeViewBase オブジェクトと CvCameraViewListener で通常どおりのビジネスを再開しようとしました。

しかし、mCamera に設定されたパラメーターは CvCameraViewFrames に固執していないようで、カメラは自動ホワイト バランスを維持します。

質問

CvCameraViewListener フレームの Camera オブジェクト パラメータを「固定」するにはどうすればよいですか?

この関数が行うように、RGB イメージをグレーに変換したいと思います。

しかし、openCV は特定の式 (0.299*R + 0.587*G + 0.114*BI だと思いますか?) を使用しており、代わりに min(R,G,B) を使用したいと考えています。

それを行うためのパフォーマンス効率の良い方法はありますか? (これはAndroid用のOpenCVなのでJavaで)

編集 ：

これがプロファイリングです。これは間違いなく以前に行う必要がありました。

カメラをキャプチャする基本アプリケーションは 12 FPS で実行されます

• OpenCV の cvtColor() を使用: 12 FPS (速度の違いはわずかです)
• マーク・ミラーの答え: 1.5 FPS
• Mark Millerの回答とMikiの最適化（データポインターを1回取得）：7 FPS

信じられないかもしれませんが、その小さな機能だけで FPS の半分のコストがかかります。このデバイスは、ORB のような非常に複雑なものをまともな速度 (3-4 FPS) で実行でき、すべての O(n) C++ ルーチンを FPS の違いなしで実行できます。また、ミキの「トリック」だけで、関数が10倍速くなります。