AndroidでのOpenCVテンプレートマッチング例

Question

私はOpenCVの初心者です。私はOpenCV Template Matchingを使って与えられたイメージのテンプレートイメージにマッチするサンプルアンドロイドアプリケーションをやろうとしています。私はインターネットで検索し、私は自分の要件を満たす適切なアンドロイドまたはJavaコードを見つけることができませんでした。しかし、私はC++コードを持っています。私はそれを翻訳する方法を知らない。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

適切なJavaまたはAndroidコードを見つけるのに手伝ってください。あるいは、このC++コードをJavaに翻訳してください。私はAndroidアプリケーションの中で使うことができます。

ありがとうございます。

C++コード

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 
#include <iostream> 
#include <stdio.h> 

using namespace std; 
using namespace cv; 

/// Global Variables 
Mat img; Mat templ; Mat result; 
char* image_window = "Source Image"; 
char* result_window = "Result window"; 

int match_method; 
int max_Trackbar = 5; 

/// Function Headers 
void MatchingMethod(int, void*); 

/** @function main */ 
int main(int argc, char** argv) 
{ 
    /// Load image and template 
    img = imread(argv[1], 1); 
    templ = imread(argv[2], 1); 

    /// Create windows 
    namedWindow(image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    namedWindow(result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE); 

    /// Create Trackbar 
    char* trackbar_label = "Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED"; 
    createTrackbar(trackbar_label, image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod); 

    MatchingMethod(0, 0); 

    waitKey(0); 
    return 0; 
} 

/** 
* @function MatchingMethod 
* @brief Trackbar callback 
*/ 
void MatchingMethod(int, void*) 
{ 
    /// Source image to display 
    Mat img_display; 
    img.copyTo(img_display); 

    /// Create the result matrix 
    int result_cols = img.cols - templ.cols + 1; 
    int result_rows = img.rows - templ.rows + 1; 

    result.create(result_cols, result_rows, CV_32FC1); 

    /// Do the Matching and Normalize 
    matchTemplate(img, templ, result, match_method); 
    normalize(result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); 

    /// Localizing the best match with minMaxLoc 
    double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc; 
    Point matchLoc; 

    minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); 

    /// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better 
    if(match_method == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED) 
    { matchLoc = minLoc; } 
    else 
    { matchLoc = maxLoc; } 

    /// Show me what you got 
    rectangle(img_display, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows), Scalar::all(0), 2, 8, 0); 
    rectangle(result, matchLoc, Point(matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows), Scalar::all(0), 2, 8, 0); 

    imshow(image_window, img_display); 
    imshow(result_window, result); 

    return; 
} 

Answer 1

に私はあなたがやった同じ問題に直面していました。 Javaのソースはありません。 lena.png template.png templatematch.pngを、あなたが受け取る必要があります。次のオプションを指定してプログラムを実行し、今

package opencv; 

import org.opencv.core.Core; 
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult; 
import org.opencv.core.CvType; 
import org.opencv.core.Mat; 
import org.opencv.core.Point; 
import org.opencv.core.Scalar; 
import org.opencv.highgui.Highgui; 
import org.opencv.imgproc.Imgproc; 

class MatchingDemo { 
    public void run(String inFile, String templateFile, String outFile, int match_method) { 
     System.out.println("\nRunning Template Matching"); 

     Mat img = Highgui.imread(inFile); 
     Mat templ = Highgui.imread(templateFile); 

     ///Create the result matrix 
     int result_cols = img.cols() - templ.cols() + 1; 
     int result_rows = img.rows() - templ.rows() + 1; 
     Mat result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1); 

     ///Do the Matching and Normalize 
     Imgproc.matchTemplate(img, templ, result, match_method); 
     Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat()); 

     ///Localizing the best match with minMaxLoc 
     MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result); 

     Point matchLoc; 
     if (match_method == Imgproc.TM_SQDIFF || match_method == Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED) { 
      matchLoc = mmr.minLoc; 
     } else { 
      matchLoc = mmr.maxLoc; 
     } 

     ///Show me what you got 
     Core.rectangle(img, matchLoc, new Point(matchLoc.x + templ.cols(), 
       matchLoc.y + templ.rows()), new Scalar(0, 255, 0)); 

     // Save the visualized detection. 
     System.out.println("Writing "+ outFile); 
     Highgui.imwrite(outFile, img); 

    } 
} 

public class TemplateMatching { 
    public static void main(String[] args) { 
     System.loadLibrary("opencv_java246"); 
     new MatchingDemo().run(args[0], args[1], args[2], Imgproc.TM_CCOEFF); 
    } 
} 

：javadocのいくつかの検索やconstの値のためのいくつかのヒント後に、私は上記のJavaで書かれたほとんどのサンプルコードである、これを書きました私がしたのと同じ結果。実行時にファイルにアクセスできることを確認してください。もちろん、opencv 2.4.6ライブラリがクラスパスに登録されています。

Answer 2

あなたがOpenCVの3を使用したいと多くの場合そこにはのHighGUIは、OpenCVの3ではありませんし、あなたの代わりにimgcodecs使用する必要があるので、あなたは、このコード

を使用する必要があります。

import org.opencv.core.Core; 
import org.opencv.core.Core.MinMaxLocResult; 
import org.opencv.core.CvType; 
import org.opencv.core.Mat; 
import org.opencv.core.Point; 
import org.opencv.core.Scalar; 
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; 
import org.opencv.imgproc.Imgproc; 

class MatchingDemo { 
    public void run(String inFile, String templateFile, String outFile, 
     int match_method) { 
    System.out.println("\nRunning Template Matching"); 

    Mat img = Imgcodecs.imread(inFile); 
    Mat templ = Imgcodecs.imread(templateFile); 

    ///Create the result matrix 
    int result_cols = img.cols() - templ.cols() + 1; 
    int result_rows = img.rows() - templ.rows() + 1; 
    Mat result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1); 

    ///Do the Matching and Normalize 
    Imgproc.matchTemplate(img, templ, result, match_method); 
    Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat()); 

    ///Localizing the best match with minMaxLoc 
    MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result); 

    Point matchLoc; 
    if (match_method == Imgproc.TM_SQDIFF 
      || match_method == Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED) { 
     matchLoc = mmr.minLoc; 
    } else { 
     matchLoc = mmr.maxLoc; 
    } 

    ///Show me what you got 
    Imgproc.rectangle(img, matchLoc, new Point(matchLoc.x + templ.cols(), 
      matchLoc.y + templ.rows()), new Scalar(0, 255, 0)); 

    // Save the visualized detection. 
    System.out.println("Writing " + outFile); 
    Imgcodecs.imwrite(outFile, img); 

} 
} 

public class TemplateMatching { 

public static void main(String[] args) { 
    System.loadLibrary("opencv_java300"); 
    new MatchingDemo().run(args[0], args[1], args[2], Imgproc.TM_CCOEFF); 
} 

}