从OpenCV 2.4.4开始，OpenCV支持桌面Java开发，使用与Android开发几乎相同的界面。本指南将帮助您使用OpenCV创建您的第一个Java(或Scala)应用程序。我们将使用Apache Ant或Simple Build Tool(SBT)来构建应用程序。

如果要使用Eclipse请参考：使用OpenCV Java与Eclipse。有关本指南的进一步阅读，请参阅Android开发教程简介。

我们将在本指南中做什么

在本指南中，我们将：获取OpenCV与桌面Java支持

创建一个Ant或SBT项目

在Java或Scala中编写一个简单的OpenCV应用程序

使用相同的过程samples/java在OpenCV存储库的文件夹中创建样本，因此如果丢失，请查阅这些文件。

获得正确的OpenCV

从版本2.4.4开始OpenCV包括桌面Java绑定。

下载

最简单的方法是从OpenCV SourceForge存储库中下载相应的2.4.4或更高版本的软件包。注意Windows用户可以opencv/build/java/在包中的文件夹中找到Java开发所需的预构建文件。对于其他操作系统，需要从源代码构建OpenCV。

获取OpenCV源的另一个选择是克隆OpenCV git存储库。为了使用Java绑定构建OpenCV，您需要安装JDK(Java Development Kit)(我们推荐使用Oracle / Sun JDK 6或7)，Apache Ant和Python v2.6或更高版本。

建立

我们来构建OpenCV：git clone git://github.com/opencv/opencv.git

cd opencv

git checkout 2.4

mkdir build

cd build

生成Makefile或MS Visual Studio *解决方案，或用于在系统中构建可执行文件的任何内容：cmake -DBUILD_SHARED_LIBS = OFF ..

或者cmake -DBUILD_SHARED_LIBS = OFF -G“Visual Studio 10”..注意当OpenCV构建为一组静态库(-DBUILD_SHARED_LIBS = OFF选项)时，Java绑定动态库是足够的，即不依赖于其他OpenCV库，而是包含所有OpenCV代码。

检查CMake的输出，并确保java是“待构建”模块之一。如果没有，可能你缺少依赖。您应该通过查看CMake输出来查找未找到并安装的任何与Java相关的工具进行故障排除。

注意如果CMake在您的系统中找不到Java，则在运行JAVA_HOME环境变量之前，使用安装JDK的路径设置JAVA_HOME环境变量。例如：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-oracle

cmake -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF ..

现在开始构建：make -j8

要么msbuild / m OpenCV.sln / t：Build / p：Configuration = Release / v：m

除此之外，还将创建一个包含Java接口(bin/opencv-244.jar)和包含Java绑定和所有OpenCV内容(lib/libopencv_java244.so或bin/Release/opencv_java244.dll分别))的本地动态库的jar 。稍后我们会使用这些文件。

Ant的Java示例注意在opencv/samples/java/ant文件夹中提供了描述的示例OpenCV库。创建一个文件夹，您将开发此示例应用程序。

在此文件夹中build.xml，使用任何文本编辑器创建具有以下内容的文件：< project name = “SimpleSample” basedir = “。” default = “rebuild-run” >

< property name = “src.dir” value = “src” />

< property name = “lib.dir” value = “$ {ocvJarDir}” />

< path id = “classpath” >

< fileset dir = “$ {lib.dir}” includes = “** / *。jar” />

path >

< property name = “build.dir” value = “build” />

< property name = “classes.dir” value = “$ {build.dir} / classes” />

< property name = “jar.dir” value = “$ {build.dir} / jar” />

< property name = “main-class” value = “$ {ant.project.name}” />

< target name = “clean” >

< delete dir = “$ {build.dir}” />

target >

< target name = “compile” >

< mkdir dir = “$ {classes.dir}” />

< javac includeantruntime = “false” srcdir = “$ {src.dir}” destdir = “$ {classes.dir}” classpathref = “classpath” />

target >

< target name = “jar” depends = “compile” >

< mkdir dir = “$ {jar.dir}” />

< jar destfile = “$ {jar.dir} / $ {ant.project.name} .jar” basedir = “$ {classes.dir}” >

< manifest >

< attribute name = “Main-Class” value = “$ {main-class}” />

manifest >

jar >

target >

< target name = “run” depends = “jar” >

“ java fork = ”true“ classname = ”$ {main-class}“ >

< sysproperty key = “java.library.path” path = “$ {ocvLibDir}” />

< classpath >

< path refid = “classpath” />

< path location = “$ {jar.dir} / $ {ant.project.name} .jar” />

classpath >

java >

target >

< target name = “rebuild” depends = “clean，jar” />

< target name = “rebuild-run” depends = “clean，run” />

project >注意该XML文件可以重用于构建其他Java应用程序。它描述了第3 - 12行中的通用文件夹结构和用于编译和运行应用程序的常用目标。当重用该XML时，不要忘记修改第1行中的项目名称，也是主类的名称(第14行)。OpenCV jar和jni lib的路径预期为第5行中的参数(“$ {ocvJarDir}”和第37行中的“$ {ocvLibDir}”)，但为方便起见，您可以对这些路径进行硬编码。有关其构建文件格式的详细说明，请参阅Ant文档。在src文件旁边创建一个文件夹build.xml和一个SimpleSample.java文件。

将以下Java代码放入SimpleSample.java文件中：import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.CvType;

import org.opencv.core.Scalar;

class SimpleSample {

static{ System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); }

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Welcome to OpenCV " + Core.VERSION);

Mat m = new Mat(5, 10, CvType.CV_8UC1, new Scalar(0));

System.out.println("OpenCV Mat: " + m);

Mat mr1 = m.row(1);

mr1.setTo(new Scalar(1));

Mat mc5 = m.col(5);

mc5.setTo(new Scalar(5));

System.out.println("OpenCV Mat data:\n" + m.dump());

}

}

在控制台中的文件夹中运行以下命令build.xml：ant -DocvJarDir = path / to / dir / contained / opencv-244.jar -DocvLibDir = path / to / dir / contained / opencv_java244 / native / library

例如：ant -DocvJarDir = X：\ opencv-2.4.4 \ bin -DocvLibDir = X：\ opencv-2.4.4 \ bin \ Release

该命令应启动[重新建立和运行样品。你应该在屏幕上看到这样的东西：

Java和Scala的SBT项目

现在我们将使用SBT创建一个简单的Java应用程序。这是对不熟悉此构建工具的人的简要介绍。我们正在使用SBT，因为它特别容易和强大。

首先，使用其网站上的说明下载并安装SBT。

接下来，导航到您想要应用程序来源的新目录(外部opencv目录)。让我们称之为“JavaSample”并创建一个目录：cd

mkdir JavaSample

现在我们将创建必要的文件夹和一个SBT项目：cd JavaSample

mkdir -p src/main/java # This is where SBT expects to find Java sources

mkdir project # This is where the build definitions live

现在project/build.scala在您最喜欢的编辑器中打开并粘贴以下内容。它定义了您的项目：import sbt._

import Keys._

object JavaSampleBuild extends Build {

def scalaSettings = Seq(

scalaVersion := "2.10.0",

scalacOptions ++= Seq(

"-optimize",

"-unchecked",

"-deprecation"

)

)

def buildSettings =

Project.defaultSettings ++

scalaSettings

lazy val root = {

val settings = buildSettings ++ Seq(name := "JavaSample")

Project(id = "JavaSample", base = file("."), settings = settings)

}

}

现在编辑project/plugins.sbt并粘贴以下内容。这将启用Eclipse项目的自动生成：addSbtPlugin(“com.typesafe.sbteclipse”％“sbteclipse-plugin”％“2.1.0”)

现在运行sbt从JavaSample根和从SBT运行eclipse生成一个eclipse项目：sbt # Starts the sbt console

eclipse # Running "eclipse" from within the sbt console

你应该看到这样的东西：

您现在可以使用导入... - >现有项目将SBT项目导入到Eclipse中。无论您是否实际执行此操作都是可选的指南; 我们将使用SBT来构建项目，所以如果你选择使用Eclipse，它将作为一个文本编辑器。

为了测试一切正常，创建一个简单的“Hello OpenCV”应用程序。通过创建src/main/java/HelloOpenCV.java具有以下内容的文件来执行此操作：public class HelloOpenCV {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

}

}

现在从sbt控制台执行运行，或者更简洁地，从命令行运行sbt run：sbt run

你应该看到这样的东西：

运行SBT样品

现在我们将使用OpenCV创建一个简单的面部检测应用程序。

首先，创建一个lib/文件夹并将OpenCV jar复制到其中。默认情况下，SBT将lib文件夹中的jar添加到Java库搜索路径。您可以选择重新运行sbt eclipse来更新Eclipse项目。mkdir lib

cp / build / bin / opencv_ .jar lib /

sbt eclipse

接下来，创建目录src/main/resources并将此Lena图像下载到其中：

确保它被调用"lena.png"。资源目录中的项目在运行时可用于Java应用程序。

接下来，lbpcascade_frontalface.xml从目录复制opencv/data/lbpcascades/到resourcescp /data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml src / main / resources /

现在修改src / main / java / HelloOpenCV.java，因此它包含以下Java代码：import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Point;

import org.opencv.core.Rect;

import org.opencv.core.Scalar;

import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

//

// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results

// to "faceDetection.png".

//

class DetectFaceDemo {

public void run() {

System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo");

// Create a face detector from the cascade file in the resources

// directory.

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("/lbpcascade_frontalface.xml").getPath());

Mat image = Imgcodecs.imread(getClass().getResource("/lena.png").getPath());

// Detect faces in the image.

// MatOfRect is a special container class for Rect.

MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();

faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length));

// Draw a bounding box around each face.

for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {

Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0));

}

// Save the visualized detection.

String filename = "faceDetection.png";

System.out.println(String.format("Writing %s", filename));

Imgcodecs.imwrite(filename, image);

}

}

public class HelloOpenCV {

public static void main(String[] args) {

System.out.println("Hello, OpenCV");

// Load the native library.

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

new DetectFaceDemo().run();

}

}

请注意对System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME)的调用。必须在使用任何本机OpenCV方法之前，每个Java进程必须执行一次此命令。如果您不打电话，您将收到UnsatisfiedLink错误。如果您尝试在已经加载OpenCV时加载OpenCV，您还会收到错误。

现在使用`sbt run`运行面部检测应用程序：sbt run

你应该看到这样的东西：

它也应该写下面的图像到faceDetection.png：

你完成了！现在，您有一个使用OpenCV的示例Java应用程序，因此您可以自己开始工作。祝你好运！