OpenCV是一個基於BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以執行在Linux、Windows、Android和Mac OS作業系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函式和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的介面，實現了影象處理和計算機視覺方面的很多通用演算法。        我們利用它來做一些圖片的處理，能大大的優化記憶體的處理。下面我來說說接下OpenCV 的三種方式：   一、接入OpenCV 的Java SDK 包，這樣你可以直接在Java呼叫OpenCV 的大部分方法。第一種方式適用於對Opencv c++ 不熟悉的童鞋，不需要直接呼叫C++方案， 因為SDK 已經用JNI 全部封裝好了。假設你已經安裝好JDK、AndroidStudio與NDK環境。          先到官網http://opencv.org/releases.html ，下載Android 包，如：opencv-3.2.0-android-sdk.zip。   sdk 目錄提供了Android的API與Java 庫 sdk/java 目錄包含了一個 Eclipse 專案，該專案提供 OpenCV 的Java API，且可以匯入到開發環境裡。 sdk/native 目錄包含了OpenCV C++ 標頭檔案(用於JNI)，與Android的 .so動態庫 .a靜態庫。 sdk/etc 目錄包含了Haar 與 LBP cascades 級聯。 apk  目錄包含了使用者安裝在指定的Android裝置的安裝檔案，該檔案使opencv 庫可以管理opencv API 首先： File > New > New Module 然後：選擇Import Eclipse ADT Project 把sdk/java 下的專案匯入到專案裡，然後把這個modules 新增到 app modules裡， 直接在 app 目錄下build.gradle 檔案裡dependencies 大括號下新增： compile project(':openCVLibrary') 接著在 app/src/main 目錄下 建立一個jniLibs 目錄，然後把sdk/native/libs 下所有檔案 拷貝到jniLibs下，編譯，執行。   如果匯入後，出現一些android 自帶的類識別不了，那就是因為編譯的SDK版本出錯了。 開啟 剛匯入 的模組下 build.gradle 檔案，把 compileSdkVersion 與 targetSdkVersion修改成你最新的SDK版本，如：  

apply plugin: '
 
com.android.library'

android {
    compileSdkVersion 25
    buildToolsVersion "25.0.0"

    defaultConfig {
        minSdkVersion 15
        targetSdkVersion 25
    }

    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.txt'
        }
    }
}

執行，則成功了，我發現似乎不需要再安裝額外的 opencv 的apk 了。 下面連結是我新增成功的例子：  二、使用opencv sdk 提供的 C++ 標頭檔案與 .so動態庫 與 .a靜態庫，自己封裝jni，這樣使用的效率會比第一種方法高一些， 且可以100%使用opencv 的介面。下面看一下安裝的方式：       用AndroidStudio 建立一個專案，然後在 Java 類裡建立一個native 方法， 再在app/src/main 下建立 jni，然後建立 cpp 檔案對於 native 方法。 在基本的jni 跑通下，我們把 opencv 庫加入專案裡，首先：   1、把 sdk/native 目錄 拷貝到 專案的 jni 目錄下， 然後就是配置 Android.mk檔案：

LOCAL_PATH:=$(call my-dir)

include $(CLEAR_VARS)
OpenCV_INSTALL_MODULES := on
OpenCV_CAMERA_MODULES := off
OPENCV_LIB_TYPE :=STATIC

ifeq ("$(wildcard $(OPENCV_MK_PATH))","")
include $(LOCAL_PATH)/native/jni/OpenCV.mk
else
include $(OPENCV_MK_PATH)
endif
LOCAL_MODULE := OpenCV
LOCAL_SRC_FILES := com_magicing_eigenndk_NDKUtils.cpp
LOCAL_LDLIBS +=  -lm -llog
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

接著配置 Application.mk 檔案：

APP_STL := gnustl_static
APP_CPPFLAGS := -frtti -fexceptions
APP_PLATFORM := android-9

最後在 cpp 檔案呼叫 opencv 的方法， 首先匯入 #include <opencv2/opencv.hpp> 如：

#include <jni.h>
#include <string>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

extern "C"

  JNIEXPORT jintArray JNICALL Java_com_magicing_eigenndk_NDKUtils_gray(
          JNIEnv *env, jclass obj, jintArray buf, int w, int h) {

      jint *cbuf;
      cbuf = env->GetIntArrayElements(buf, JNI_FALSE );
      if (cbuf == NULL) {
          return 0;
      }

      Mat imgData(h, w, CV_8UC4, (unsigned char *) cbuf);

      uchar* ptr = imgData.ptr(0);
      for(int i = 0; i < w*h; i ++){
          //計算公式：Y(亮度) = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
          //對於一個int四位元組，其彩色值儲存方式為：BGRA
          int grayScale = (int)(ptr[4*i+2]*0.299 + ptr[4*i+1]*0.587 + ptr[4*i+0]*0.114);
          ptr[4*i+1] = grayScale;
          ptr[4*i+2] = grayScale;
          ptr[4*i+0] = grayScale;
      }

      int size = w * h;
      jintArray result = env->NewIntArray(size);
      env->SetIntArrayRegion(result, 0, size, cbuf);
      env->ReleaseIntArrayElements(buf, cbuf, 0);
      return result;
  }

然後在 activity 頁面裡顯示處理過的圖片，如下：

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        NDKUtils ndk = new NDKUtils();

        Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) getResources().getDrawable(
                R.mipmap.pic_test)).getBitmap();
        int w = bitmap.getWidth(), h = bitmap.getHeight();
        int[] pix = new int[w * h];
        bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);
        int [] resultPixes=ndk.gray(pix,w,h);
        Bitmap result = Bitmap.createBitmap(w,h, Bitmap.Config.RGB_565);
        result.setPixels(resultPixes, 0, w, 0, 0,w, h);

        ImageView img = (ImageView)findViewById(R.id.img2);
        img.setImageBitmap(result);

    }

}

執行成功後：

我編譯成功的專案連結： 官網參考資料： 三、通過opencv 的原始碼，重新編譯成 Android sdk 庫，這樣的好處是能獲取到最新的功能，缺點是編譯有點困難（對於不懂C++/C 的童鞋），且新的程式碼或許會存在不相容與錯誤。      以上的連結是官網推薦的編譯過程，我也嘗試過編譯成功，如果在windows 下安裝Cygwin，然後來編譯是通過不了的，需要重新安裝cmake、shell 以及其它的軟體，編譯的過程確實複雜很多。      我是在MAC下編譯的，只需安裝 cmake軟體，當然也要有NDK的環境。大概的步驟： 1、在mac 下安裝好 cmake 軟體， 3、build_android_arm/install 目錄下 得到編譯好的jni 目錄。      如果你想編譯 opencv_contrib 也就是 opencv extra庫的話，你需要把https://github.com/Itseez/opencv_contrib 額外庫包也下載下來。我曾經把opencv_contrib包的tracking模組 加入到opencv 核心庫，編譯到PC的CodeBlocks開發環境就成功了，但是編譯成Android的環境就出錯了，這個問題我一直沒有解決，最後我換用了其它的方法，我把相應的一些資料提供給大家：