Opencv ANN_MLP 在 Android 中训练
Opencv ANN_MLP training in Android
我已经在 opencv C++ 中实现了一个 ANN 字符分类器。我创建了一个模型:
cv::Mat layers(3,1,CV_32S);
layers.at<int>(0,0) = ATTRIBUTES;//400
layers.at<int>(1,0)=25;//hidden layer
layers.at<int>(2,0) =CLASSES;// eg. 10
CvANN_MLP nnetwork(layers, CvANN_MLP::SIGMOID_SYM,0.6,1);
CvANN_MLP_TrainParams params(
cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, 0.000001),
CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP,
0.1, 0.1);
int iterations = nnetwork.train(training_set, training_set_classifications,cv::Mat(),cv::Mat(),params);
CvFileStorage* storage = cvOpenFileStorage( "C:\example\myModel.xml", 0, CV_STORAGE_WRITE );
nnetwork.write(storage,"OCR");
cvReleaseFileStorage(&storage);
现在,我的模型存放在C:/example/myModel.xml
当我想使用 ANN 分类器时,我在 C++ 中使用以下代码:
CvANN_MLP nnetwork;
CvFileStorage* storage = cvOpenFileStorage("C:\example\myModel.xml", 0, CV_STORAGE_READ );
CvFileNode *n = cvGetFileNodeByName(storage,0,"OCR");
nnetwork.read(storage,n);
cvReleaseFileStorage(&storage);
现在我可以使用 nnetwork.predict()
对我的角色进行分类了。我的问题在这里,我想在 Android 中有相同的分类器。但是,我不知道如何在Android中加载myModel.xml中的模型。我正在使用 opencv 3.0.0,但在 Android opencv 中找不到 CvFileStorage
的 Java 对应部分。我不知道如何在 Java 中使用 FileStorage。
请帮助我。
我发现没有
CvFileStorage
支持 opencv4android。但是,如果你跳过jni,你可以做任何你想做的事。我正在使用 Android Studio,但我很难找到解决方案。
jni 到 link 和 opencv 到 android 有一个近乎复杂的过程。我讨论整个过程如下:
第 1 步。在您的 android 项目中创建一个新的 class。将其命名为 linkToNative。
添加从 jni 读取字符串的本机方法。
package com.example.yourname.yourproject;
public class linkToNative {
public native String compare(long src,long dest);
static {
System.loadLibrary("compare");
}
}
还有一件事,将您的本机模块引入您的应用程序文件夹中的 glradle.build。因此,您的 gradle defaultConfig 范围将是这样的:
defaultConfig {
applicationId "com.example.yourname.yourproject"
minSdkVersion 10
targetSdkVersion 22
versionCode 1
versionName "1.0"
ndk{
moduleName 'compare'
}
}
第 2 步。构建您的项目
第 3 步。使用 javah 创建您的 headers。为此,在您的终端中,导航至 [您的项目根目录]/app/src/main 并键入:
javah -d jni -classpath [Your Android sdk root directory]/platforms/android-19/android.jar;../../build/intermediates/classes/debug com.example.yourname.yourproject.linkToNative
- 请注意,如果您将其他包导入myClass.java,则需要将相应的java或jar文件添加到class路径搜索区域。在使用 opencv 包装器的情况下,请参阅 THIS。
第四步,在javah创建的jni文件夹中,制作cpp[强烈推荐cpp]文件。我创建了一个简单的如下:
#include <com.example.yourname.yourproject.linkToNative.h>
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_example_yourname_yourproject_linkToNative_compare
(JNIEnv *env, jobject obj, jlong src, jlong dest){
return env->NewStringUTF("hello, I'm jni");
}
转到 newly-created jni 文件夹并创建两个名为 Android.mk 和 Application.mk 的文件,如下所示:
Android.mk
LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
OPENCVROOT:= [PATH/TO/Your/Opencv4android/Directory]
OPENCV_CAMERA_MODULES:=off
OPENCV_INSTALL_MODULES:=on
OPENCV_LIB_TYPE:=SHARED
LOCAL_C_INCLUDE := ${OPENCVROOT}/sdk/native/jni/include/
include ${OPENCVROOT}/sdk/native/jni/OpenCV.mk
LOCAL_LDLIBS += -llog -lstdc++ -lz
LOCAL_MODULE := compare
LOCAL_SRC_FILES := compare.cpp
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
Application.mk
APP_STL := gnustl_static
APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions
APP_ABI := armeabi-v7a
APP_PLATFORM := android-19
现在您可以使用 ndk-build cross-compile 您的本机代码。您应该已经下载了 NDK 并预先将其解压缩。然后,转到您的终端,导航到应用程序文件夹并写下以下代码:
[YOUR NDK FOLDER]\ndk-build.cmd NDK_PROJECT_PATH=build/intermediates/ndk NDK_LIBS_OUT=src/main/jniLibs APP_BUILD_SCRIPT=src/main/jni/Android.mk NDK_APPLICATION_MK=src/main/jni/Application.mk
请注意,如果您使用的是 linux 或 mac 平台,请将 .cmd 从上述命令中删除。等待代码编译并 运行 您的项目。现在,您可以 运行 java 中的代码。
每次更改 cpp 文件时,都应按上述方式编译 jni 代码。如果你想摆脱这个,如 gradle 通过在其中定义一个任务来做到这一点。提供了一个很好的教程 HERE。
在 opencv3 中调用 StatModel
StatModel 在 opencv3 中有一点改变。这是加载模型并根据 testClass 预测 class 的代码。事先,在您的 cpp 文件中包含以下库。
#include <opencv/cv.h>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
现在,这是代码的其余部分。
#define CLASSES 10
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_example_yourname_yourproject_linkToNative_compare
(JNIEnv *env, jobject obj, jlong addrGray , jlong dest){
Mat* srcMat = (Mat*) src;
Mat* destMat = (Mat*) dest;
Mat ref = pMatYr->clone();
Ptr<ANN_MLP> model=StatModel::load<ANN_MLP>("/storage/emulated/0/ALPR/param.xml");
cv::Mat outputArray(1,CLASSES,CV_8U);
//
Your code that creates testClass according to srcMat
.
.
//
model->predict(testClass,outputArray)
return env->NewStringUTF("YOUR MSG!");
}
有关 STatModel 的更多信息,请阅读 documentation page。
我已经在 opencv C++ 中实现了一个 ANN 字符分类器。我创建了一个模型:
cv::Mat layers(3,1,CV_32S);
layers.at<int>(0,0) = ATTRIBUTES;//400
layers.at<int>(1,0)=25;//hidden layer
layers.at<int>(2,0) =CLASSES;// eg. 10
CvANN_MLP nnetwork(layers, CvANN_MLP::SIGMOID_SYM,0.6,1);
CvANN_MLP_TrainParams params(
cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, 0.000001),
CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP,
0.1, 0.1);
int iterations = nnetwork.train(training_set, training_set_classifications,cv::Mat(),cv::Mat(),params);
CvFileStorage* storage = cvOpenFileStorage( "C:\example\myModel.xml", 0, CV_STORAGE_WRITE );
nnetwork.write(storage,"OCR");
cvReleaseFileStorage(&storage);
现在,我的模型存放在C:/example/myModel.xml 当我想使用 ANN 分类器时,我在 C++ 中使用以下代码:
CvANN_MLP nnetwork;
CvFileStorage* storage = cvOpenFileStorage("C:\example\myModel.xml", 0, CV_STORAGE_READ );
CvFileNode *n = cvGetFileNodeByName(storage,0,"OCR");
nnetwork.read(storage,n);
cvReleaseFileStorage(&storage);
现在我可以使用 nnetwork.predict()
对我的角色进行分类了。我的问题在这里,我想在 Android 中有相同的分类器。但是,我不知道如何在Android中加载myModel.xml中的模型。我正在使用 opencv 3.0.0,但在 Android opencv 中找不到 CvFileStorage
的 Java 对应部分。我不知道如何在 Java 中使用 FileStorage。
请帮助我。
我发现没有
CvFileStorage
支持 opencv4android。但是,如果你跳过jni,你可以做任何你想做的事。我正在使用 Android Studio,但我很难找到解决方案。
jni 到 link 和 opencv 到 android 有一个近乎复杂的过程。我讨论整个过程如下:
第 1 步。在您的 android 项目中创建一个新的 class。将其命名为 linkToNative。 添加从 jni 读取字符串的本机方法。
package com.example.yourname.yourproject;
public class linkToNative {
public native String compare(long src,long dest);
static {
System.loadLibrary("compare");
}
}
还有一件事,将您的本机模块引入您的应用程序文件夹中的 glradle.build。因此,您的 gradle defaultConfig 范围将是这样的:
defaultConfig {
applicationId "com.example.yourname.yourproject"
minSdkVersion 10
targetSdkVersion 22
versionCode 1
versionName "1.0"
ndk{
moduleName 'compare'
}
}
第 2 步。构建您的项目
第 3 步。使用 javah 创建您的 headers。为此,在您的终端中,导航至 [您的项目根目录]/app/src/main 并键入:
javah -d jni -classpath [Your Android sdk root directory]/platforms/android-19/android.jar;../../build/intermediates/classes/debug com.example.yourname.yourproject.linkToNative
- 请注意,如果您将其他包导入myClass.java,则需要将相应的java或jar文件添加到class路径搜索区域。在使用 opencv 包装器的情况下,请参阅 THIS。
第四步,在javah创建的jni文件夹中,制作cpp[强烈推荐cpp]文件。我创建了一个简单的如下:
#include <com.example.yourname.yourproject.linkToNative.h>
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_example_yourname_yourproject_linkToNative_compare
(JNIEnv *env, jobject obj, jlong src, jlong dest){
return env->NewStringUTF("hello, I'm jni");
}
转到 newly-created jni 文件夹并创建两个名为 Android.mk 和 Application.mk 的文件,如下所示:
Android.mk
LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
OPENCVROOT:= [PATH/TO/Your/Opencv4android/Directory]
OPENCV_CAMERA_MODULES:=off
OPENCV_INSTALL_MODULES:=on
OPENCV_LIB_TYPE:=SHARED
LOCAL_C_INCLUDE := ${OPENCVROOT}/sdk/native/jni/include/
include ${OPENCVROOT}/sdk/native/jni/OpenCV.mk
LOCAL_LDLIBS += -llog -lstdc++ -lz
LOCAL_MODULE := compare
LOCAL_SRC_FILES := compare.cpp
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
Application.mk
APP_STL := gnustl_static
APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions
APP_ABI := armeabi-v7a
APP_PLATFORM := android-19
现在您可以使用 ndk-build cross-compile 您的本机代码。您应该已经下载了 NDK 并预先将其解压缩。然后,转到您的终端,导航到应用程序文件夹并写下以下代码:
[YOUR NDK FOLDER]\ndk-build.cmd NDK_PROJECT_PATH=build/intermediates/ndk NDK_LIBS_OUT=src/main/jniLibs APP_BUILD_SCRIPT=src/main/jni/Android.mk NDK_APPLICATION_MK=src/main/jni/Application.mk
请注意,如果您使用的是 linux 或 mac 平台,请将 .cmd 从上述命令中删除。等待代码编译并 运行 您的项目。现在,您可以 运行 java 中的代码。 每次更改 cpp 文件时,都应按上述方式编译 jni 代码。如果你想摆脱这个,如 gradle 通过在其中定义一个任务来做到这一点。提供了一个很好的教程 HERE。
在 opencv3 中调用 StatModel
StatModel 在 opencv3 中有一点改变。这是加载模型并根据 testClass 预测 class 的代码。事先,在您的 cpp 文件中包含以下库。
#include <opencv/cv.h>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
现在,这是代码的其余部分。
#define CLASSES 10
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
JNIEXPORT jstring JNICALL Java_com_example_yourname_yourproject_linkToNative_compare
(JNIEnv *env, jobject obj, jlong addrGray , jlong dest){
Mat* srcMat = (Mat*) src;
Mat* destMat = (Mat*) dest;
Mat ref = pMatYr->clone();
Ptr<ANN_MLP> model=StatModel::load<ANN_MLP>("/storage/emulated/0/ALPR/param.xml");
cv::Mat outputArray(1,CLASSES,CV_8U);
//
Your code that creates testClass according to srcMat
.
.
//
model->predict(testClass,outputArray)
return env->NewStringUTF("YOUR MSG!");
}
有关 STatModel 的更多信息,请阅读 documentation page。