Android系統(tǒng)下OpenCV的人臉檢測(cè)模塊的設(shè)計(jì)

公衍宇， 郭 琦 ，于 超

（1.河北工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，天津 300380；2.河北工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300380）

Android是Google開發(fā)的基于Linux平臺(tái)的開源手機(jī)操作系統(tǒng)，本意為“機(jī)器人”。它包括操作系統(tǒng)、用戶界面和應(yīng)用程序——移動(dòng)電話工作所需的全部軟件，而且不存在任何以往阻礙移動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的專有權(quán)障礙。OpenCV于1999年由Intel建立，現(xiàn)在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一個(gè)基于BSD許可證授權(quán)（開源）發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫，可以運(yùn)行在Linux、Windows、Mac OS和Android操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效——由一系列C函數(shù)和少量C++類構(gòu)成，同時(shí)提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法[1-2]。Android應(yīng)用程序是通過Android SDK（Software Develo-pment Kit）利用Java編程語言進(jìn)行開發(fā)的，此虛擬機(jī)支持JNI，同時(shí)伴隨著Android NDK的發(fā)布，使開發(fā)者利用第三方C/C++庫協(xié)助編寫Android程序成為可能，如OpenCV庫便可方便地應(yīng)用在Android系統(tǒng)中[3]。

1 OpenCV移植到Android

1.1 軟件開發(fā)環(huán)境的搭建

OpenCV從2.2版本以后支持Android，本設(shè)計(jì)的編譯環(huán)境PC端為ubuntu 10.10，所用OpenCV版本為2.2 1。OpenCV只提供C/C++、Python接口，這就涉及到Java與C/C++混合編程、Java程序與C/C++程序互相調(diào)用的問題，而Android NDK很好地解決了這一問題，它提供了一系列的工具，幫助開發(fā)者快速開發(fā)C（或C++）的動(dòng)態(tài)庫，并能自動(dòng)將so和java應(yīng)用一起打包成apk。同時(shí)還集成了交叉編譯器，并提供了相應(yīng)的mk文件隔離CPU、平臺(tái)、等差異，開發(fā)人員只需要簡單修改mk文件 （指出 “哪些文件需要編譯”、“編譯特性要求”等），就可以創(chuàng)建出so。

官方提供的Android NDK R4版本對(duì)于有些OpenCV中使用的一些C++概念不支持Cryta x為我們提供了一種支持OpenCV的Android NDK修訂版。本設(shè)計(jì)Android NDK所使用的版本為android-ndk-r4-linux-cry-tax-4在開始編譯安裝OpenCV庫之前，需要在PC機(jī)Ubuntu操作系統(tǒng)下安裝如：cmake、buid-essential等編譯OpenCV庫需要用到的工具。在此環(huán)境下編譯并安裝OpenCV庫。

1.2 利用NDK編譯生成OpenCV靜態(tài)庫

OpenCV現(xiàn)已官方支持在Android環(huán)境下的開發(fā)，OpenCV2.2源文件包中包含一android文件夾，在此文件夾中包括一些官方提供的編譯文件，利用NDK并借助這些編譯文件對(duì)OpenCV源碼進(jìn)行編譯，就可生成適用于在Android環(huán)境下運(yùn)行的靜態(tài)庫。在編譯之前需要解壓縮android－ndkr4－linux－x86－crytax－4.tar.bz2，完成修訂版本 NDK 的安裝。 進(jìn)入OpenCV2.2內(nèi)的android文件夾下，執(zhí)行 “mkdir build”指令，完成創(chuàng)建build文件夾，然后執(zhí)行 “cd build”指令進(jìn)入build文件夾，隨后執(zhí)行“cmake..”指令生成makefile編譯文件，最后執(zhí)行“make”指令對(duì)其進(jìn)行編譯，編譯完成后將生成OpenCV靜態(tài)庫，用于在Android環(huán)境下基于OpenCV的Android應(yīng)用軟件開發(fā)。

2 設(shè)計(jì)整體框架

在Android系統(tǒng)下基于OpenCV的人臉檢測(cè)實(shí)現(xiàn)需通過Android NDK工具集將利用JNI編寫的本地代碼組件嵌入到Android應(yīng)用程序中，所以整個(gè)實(shí)現(xiàn)過程分為兩個(gè)步驟首先，通過JNI與OpenCV接口編寫本地C/C++代碼，并利用Android NDK對(duì)其進(jìn)行編譯生成Java可調(diào)用的共享庫，接下來利用Android應(yīng)用程序框架編寫Java端代碼，最后通過Android SDK生成Android應(yīng)用程序，整體設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

圖1 整體設(shè)計(jì)框架Fig.1 Overall design framework

打開 eclipse，新建一個(gè) workspace，在 Window－＞Preferences中設(shè)置好Android SDK的路徑。然后新建一個(gè)Android項(xiàng)目，Build Target選擇Android2.2，命名為"facedetect"，活動(dòng)名改為“facedetect”，Package name 中 填 寫 com.testopencv.facedetect，最后點(diǎn)擊finish。

2.1 利用JNI編寫C++OpenCV代碼

首先在工程目錄下新建jni文件夾，新建C++源代碼文件并引入此頭文件，編寫函數(shù)實(shí)現(xiàn)代碼。

分類器文件與圖片文件的路徑分別在Java端利用String靜態(tài)變量進(jìn)行存儲(chǔ)，在本地代碼端需要得到此String變量的UTF－8形式用來加載分類器和圖片文件，這就需要通過JNI來實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵代碼如下：

以上代碼可得到分類器的絕對(duì)路徑，圖片文件的存儲(chǔ)絕對(duì)路徑也可以此方式得到[4]。

2.2 人臉識(shí)別函數(shù)的實(shí)現(xiàn)

人臉檢測(cè)是指在輸入圖像中將人臉從龐雜的背景中提取出來，并返回人臉在圖像中的位置、大小等信息。首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化，最后利用分類器對(duì)圖像中某一區(qū)域是否為人臉進(jìn)行檢測(cè)。OpenCV將分類器信息利用xml文件進(jìn)行存儲(chǔ)，同時(shí)OpenCV自帶分類器訓(xùn)練程序：haartrfimng.exe，可以使用它來方便的進(jìn)行haar－like特征分類器的訓(xùn)練。將分類器xm l文件放在Java工程目錄下的asset文件夾內(nèi)，當(dāng)安裝應(yīng)用時(shí)，利用流操作將此文件寫入sd卡上的指定路徑下，同時(shí)將此途徑存儲(chǔ)在一靜態(tài)變量String，人臉檢測(cè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵代碼如下：

檢測(cè)到的人臉位置信息將會(huì)存入數(shù)據(jù)類型為vector＜RECT＞的faces中，最后通過迭代將檢測(cè)到人臉的矩形信息分別換算成空心圓信息存入一個(gè)int數(shù)組，此空心圓信息包括圓心的x坐標(biāo)、y坐標(biāo)以及半徑。

2.3 設(shè)置Java端人臉位置信息

在C/C++端得到人臉位置信息后，需要將此信息傳入Java端進(jìn)行UI更新，這依然需要通過JNI來完成。在IntentService類中新建一int數(shù)組用來存放檢測(cè)到的人臉位置信息，當(dāng)本地人臉檢測(cè)操作執(zhí)行完成后對(duì)其進(jìn)更新與讀取，關(guān)鍵代碼如下：

2.4 腳本文件編寫

有兩個(gè)腳本文件需要編寫，分別是Android.mk和Application.mk文件。Android.mk文件描述了需要NDK進(jìn)行編譯的源文件，以及所要形成的組件，Application.mk文件描述一些關(guān)于本應(yīng)用的輔助編譯信息，這個(gè)編譯文件是可選的。

在Java工程目錄下的jni文件夾下新建Android.mk文件。 打開此文件，首先定 LOCAL_PATH:=$（call my－dir）”， 用來定位源代碼文件所在目錄；其次 “include$（CLEAR_VARS）”，用來清除許多LOCAL_XXX變量，因?yàn)樗芯幾g控制文件都是在一個(gè)GNU Make執(zhí)行上下文中進(jìn)行解析，而此時(shí)所有變量都是全局可見的，所以需要這一操作；由于利用第三方庫OpenCV協(xié)助開發(fā)，需要指定此庫通過NDK編譯好的靜態(tài)版本的頭文件、靜態(tài)庫文件的搜索路徑與連接標(biāo)記，所以編寫如下如下6條語句:

最后需說明所要產(chǎn)生的是靜態(tài)庫還是動(dòng)態(tài)庫，由于動(dòng)態(tài)庫為所需，故編寫如下代碼：

include$（BUILD_SHARED_LIBRARY）

在Java工程目錄下的jni文件夾下新建Application.mk文件，由于需要在ARM－V7構(gòu)架的CPU上運(yùn)行，所以通過定義“APP_ABI:=armeabi－v7a“來指定。 打開 Cygwin，進(jìn)入本Android工程目錄下的jni文件中，執(zhí)行”$NDK/ndk－build”命令，執(zhí)行完畢后將生成共享文件libface detect.so。

3 結(jié) 論

人臉檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)充分說明了在Android系統(tǒng)下利用OpenCV進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺研究與開發(fā)的可行性與實(shí)用性，雖然由于Android NDK工具還處于初級(jí)發(fā)展階段，不夠成熟，以及硬件配置的差距，致使最后人臉檢測(cè)操作的運(yùn)行速度相對(duì)較慢，但隨著NDK的發(fā)展，利用其進(jìn)行編譯的本地代碼在Android系統(tǒng)中的運(yùn)行將更加高效，同時(shí)越來越強(qiáng)大的硬件配置也將給予有力支持。Android系統(tǒng)如今發(fā)展迅速，許多第三方庫現(xiàn)已提供Android通用編程接口，這為Android應(yīng)用軟件開發(fā)人員提供極大的便利，OpenCV也會(huì)在下一版本提供此接口，但對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺算法研究人員以及對(duì)軟件深度開發(fā)人員來說，利用JNI編寫本地代碼，NDK編譯本地代碼的方式還是必須的，并且這一方式也更加靈活。

[1]Gray Bradski，Adrian Kaebler.Learning OpenCV:Computer Vision with the OpenCV Library[M].USA：O Reilly media，2008.

[2]Willow Garage.OpenCV wiki[EB/OL].[2012－05]（2012－07）.http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome.

[3]Google.Android Guide[EB/OL].[2012－02]（2012－07）.http://developer.android.com/guide/index.htm l.

[4]張瑩，李勇平，敖新宇.基于OpenCV的通用人臉檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2011（1）：97－101.ZHANG Ying，LI Yong-ping，AO Xin-yu.Common face detection module design based on OpenCV[J].Computer Eng ineering and Science，2011（1）：97－101.

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