Моя среда разработки настроена следующим образом:

• android-ndk-r10d (путь установки: D:\adt-bundle-windows-x86_64-20140702\android-ndk-r10d\)
• OpenCV-2.4.10-android-sdk (путь установки: D:\CODE\OpenCV-2.4.10-android-sdk\), Ссылка для скачивания
• OpenCV-2.4.10 (путь установки: D:\CODE\OpenCV-2.4.10\), Ссылка для скачивания

Сборка несвободного модуля

1. На самом деле нам нужно только скопировать несколько файлов из OpenCV-2.4.10 исходного кода в OpenCV-2.4.10-android-sdk, а именно:
   Скопируйте nonfree папка с OpenCV-2.4.10\sources\modules\nonfree\include\opencv2\ по OpenCV-2.4.10-android-sdk\sdk\native\jni\include\opencv2.

2. Создайте папку для хранения нашего нового проекта для libnonfree.so. Здесь я называю это libnonfree. Создайте папку jni в папке libnonfree. Скопируйте следующие файлы из папки OpenCV-2.4.10\sources\modules\nonfree\src в папку libnonfree\jni\:

   • nonfree_init.cpp
   • precomp.hpp
   • sift.cpp (используйте исходный файл)
   • surf.cpp (используйте исходный файл)

3. Здание libnonfree.so:
   создайте сценарии Android.mk и Application.mk. Этот Android.mk используется для сборки libnonfree.so.

   • Application.mk
   • Android.mk (вы должны изменить OPENCV_PATH на место OpenCV-2.4.10-android-sdk)

   cd в папку проекта libnonfree и введите ndk-build для создания файла libnonfree.so.

На данный момент у вас есть libnonfree.so вместе с libopencv_java.so и libgnustl_shared.so в папке libnonfree\libs\armeabi-v7a.
Вы можете легко создавать любые приложения SIFT или SURF, используя эти библиотеки. Если вы хотите использовать SIFT и SURF в коде JAVA в своем приложении для Android, вам нужно написать интерфейсы JNI только для тех функций, которые вы хотите использовать.

Создание примера приложения

1. Создайте папку проекта с именем libnonfree_demo. Создайте папку jni внутри папки проекта. Затем скопируйте libnonfree.so вместе с libopencv_java.so и libgnustl_shared.so в jni.

2. Создайте nonfree_jni.cpp в jni. Это простая тестовая программа SIFT. Он в основном считывает изображение и определяет ключевые точки, затем извлекает дескрипторы функций и, наконец, рисует ключевые точки в выходном изображении.

3. Создайте Android.mk и Application.mk внутри jni:

   • Application.mk
   • Android.mk (вы должны изменить OPENCV_PATH на место OpenCV-2.4.10-android-sdk)

   cd в папку проекта libnonfree_demo и введите ndk-build для создания файла libnonfree_demo.so.

На этом этапе вы можете легко расширить пример приложения с помощью вашего SVMDetector. Просто скопируйте исходный код и включите файлы в папку libnonfree_demo\jni и добавьте файлы cpp в LOCAL_SRC_FILES в Android.mk.

Весь исходный код можно загрузить по адресу: https://github.com/bkornel/opencv_android_nonfree.

Исходный источник: http://web.guohuiwang.com/technical-notes/sift_surf_opencv_android.

Могу ли я добавить, что для использования новых библиотек в работающем приложении необходимо выполнить следующие шаги:

1) в вашей папке libnonfree/libs/[ЦЕЛЕВАЯ ПЛАТФОРМА]/ теперь 3 файла: - libgnustl_shared.so - libnonfree.so - libopencv_java.so

в вашем собственном проекте (моя IDE - это Android Studio) у вас есть папка src/main/ с подпапками: - java - res

создайте новую папку (если ее еще нет): «jniLibs» [эта папка автоматически анализируется Gradle]

КОПИРУЙТЕ 3 вышеупомянутые папки из "libnonfree/libs/" в папку "jniLibs". вы получите такую ​​структуру: скриншот папки jniLibs

/app/src/main/jniLibs/[armeabi, armeabi-v7a, ...]/[libgnustl_shared.so, libopencv_java.so, libnonfree.so]

2) Где-то в вашем коде есть такая строка:

OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION
    if(!OpenCVLoader.initDebug())
    {

    }
    else
    {
        System.loadLibrary("nonfree");
    }
4_10, this, mLoaderCallback);

эта строка указывает вашему приложению динамически загружать предварительно скомпилированную библиотеку из локально установленного диспетчера OpenCV. Чтобы использовать самостоятельно скомпилированную несвободную версию, мы заменим приведенную выше строку следующей:

    if(!OpenCVLoader.initDebug())
    {

    }
    else
    {
        System.loadLibrary("nonfree");
    }

теперь мы позаботились о том, чтобы использовать несвободные библиотеки, которые мы предоставляем вместе с приложением.

3) запускаем дескриптор SURF:

Bitmap mPhotograph = BitmapFactory.decodeFile(_image_path);
Mat real_image = new Mat();
Utils.bitmapToMat(mPhotograph, real_image);
MatOfKeyPoint keypoints_real = new MatOfKeyPoint();
FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.SURF);
detector.detect(real_image, keypoints_real);

в то время как раньше приложение возвращалось с плохим сигналом, на этот раз оно выполняет свою работу, и вы можете оценить полученные ключевые точки.