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山東seo黑帽推廣:搭建Android+QT+OpenCV環境，實現“單色圖片著色”效果,如何使用”夜神“作為虛擬機來進行程序調試,Qt Creatror使用designer修改了界面但是編譯無反應的解決方法_【黑帽SEO】
更新：
分類：SEO技術
作者：黑帽白白白
閱讀：813
：Channel使用技巧
OpenCV是我們大家非常熟悉的圖像處理開源類庫；在其新版本將原本在Contrib分庫中的DNN模塊融合到了主庫中，并且更新了相應文檔。這樣我們就能夠非常方便地利用OpenCV實現一些屬于DeepLearning范疇的效果，比如“超級分辨率”“單色圖片著色”“色彩遷移”等。當我們想把軟件處理的平臺由PC機轉移到嵌入式平臺和手機上的時候，QT也是能和OpenCV配合地非常好的平臺。在這里，我具體研究了如何搭建Android+QT+OpenCV環境，實現“單色圖片著色”效果；并將相關內容整理如下，希望能夠對有這方面需求的工程師提供幫助。
一、環境配置
首先我們面臨的問題是工具版本的選擇，雖然我們已經確定了Android+QT+OpenCV的基本軟件結構，但是在每一個環節都需要選擇具體的版本。
Android需要選擇的是sdk和ndk的版本，我這里使用的是Android10(API29)+android-ndk-r20的組合，基本上是現在（2019年9月）最新的組合了；
QT需要選擇的是QT和QT Creator，我這里選擇的是QT 5.13.1+QT Creator 4.10.0，同樣是
現在（2019年9月）最新的組合；
OpenCV用于Android的話，官方有Prebuild版本，我這里采用的是opencv-4.1.0-android-sdk。
1、SDK的下載和配置
首先我們正確安裝JDK并且將其目錄放入PATH中，而后需要下載android-sdk、
android-ndk-r20、
OpenCV-android-sdk，并且分別解壓放置在非中文無空格的目錄中。（下載地址看文末）
2、QT的安裝和配置
下載QT在線安裝程序直接安裝，安裝過程中除了默認選中的“Developer and designer Tools”以外，只需選中QT5.13.1下的“Android Armv7”即可。
完成后主要是做一個配置“工具”->"選項“中”設備“欄目"JDK""SDK""NDK"都配置到正確的目錄下
這里容易出現各種錯誤，盡可能保證使用我推薦的軟件版本，避免錯誤影響進度。
此時，你應該就已經可以在Android上運行QT自帶的例子。
任意選擇一個例子，比如“Qt 3D: Audio Visualizer Example ”，選擇之前配置好的Kits，連接好實體手機或者模擬器（參考文末鏈接），點擊“運行”，稍等一會，即可出現效果。
這里需要注意，第一次運行可能需要從網絡上下載一些東西，所以請保證網絡順暢。
3、OpenCV環境的引入
下面我們想辦法將OpenCV環境引入進來，之前已經下載了“OpenCV-android-sdk",它的文件目錄是這樣:
這時，需要我們配置QT項目的.pro文件，最為重要的就是在.pro文件中添加這個模塊
android {
ANDROID_OPENCV = D : /OpenCV -android -sdk /sdk /native
INCLUDEPATH += \
$$ANDROID_OPENCV /jni /include /opencv2 \
$$ANDROID_OPENCV /jni /include \
LIBS += \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_ml.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_objdetect.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_calib3d.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_video.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_features2d.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_highgui.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_flann.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_imgproc.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_dnn.a \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_core.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libcpufeatures.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libIlmImf.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibjasper.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibjpeg -turbo.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibpng.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibprotobuf.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibtiff.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /liblibwebp.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libquirc.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libtbb.a \
$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libtegra_hal.a \
$$ANDROID_OPENCV /libs /armeabi -v7a /libopencv_java4.so
} 這里就是告訴QT到哪里去尋找OpenCV-android-sdk的include文件和libs文件，最后，還需要將libopencv_java4.so添加到項目中 方法是對于當前項目，點擊“項目”->“詳情”->"add"將這個libopencv_java4.so加進去，需要注意這里有bug，添加完成后，需要手動修 改.pro文件這個部分至正確： contains(ANDROID_TARGET_ARCH,armeabi -v7a) {
ANDROID_EXTRA_LIBS = \
D : /OpenCV -android -sdk /sdk /native /libs /armeabi -v7a /libopencv_java4.so 4、DNN模型的引入 由于所有的DNN模型都需要調用模型文件（.pb等），而這些文件都必須預先編譯到APK中去。使用 Qt 如何來做了？還是在.pro文 件上下功夫。 打開 Qt 工程文件pro，并添加如下代碼 data.files += images / *. *
data.files += dnn / *.prototxt
data.files += dnn / *.caffemodel
data.path = /assets /dnn
INSTALLS += data 注意，這里只是我的示例寫法，images和dnn是我手動添加的和工程文件 pro 同級目錄的文件夾 里面分別包含了圖片和模型文件： 再來看.pro中添加的這個部分 data.files += images / *. *
data.files += dnn / *.prototxt
data.files += dnn / *.caffemodel
data.path = /assets /dnn
INSTALLS += data 其中data字段是可以隨便定義的，首先指定 data .files 文件目錄，然后將images目錄下所有的文件，dnn目錄下所有的.prototxt和.caffemodel 全部加入其中。最后制定data.path為/assets/dnn 這樣編譯出來的 apk 中，加壓后會發現已經生成一個assets文件夾，并且在改文件夾中存放了我們已經添加的文件。 我們可以通過winrar打開apk，發現這些文件。 那么到目前為止，所有需要準備的東西都已經停當，我們開始編碼。 二、代碼編寫 這里我給出的例子是一個非常簡單的widget程序（截圖可能和題圖有所不同，以這里的為準） 包含1個textbox和2個button按鈕。我們直接按照從上到下的順序來看代碼。 首先是"讀取Lena并顯示“，這個按鈕的功能比較存粹，就是 使用OpenCV 從前面保存的assets目錄中讀出lena.jpg，并且最終利用QT顯示出來。 void MainWindow : :on_pushButton_2_clicked()
{
QFile : :copy( "assets:/dnn/lena.bmp", "lena.bmp");
Mat src = imread( "lena.bmp");
cvtColor(src,src,COLOR_BGR2GRAY);
QPixmap qpixmap = Mat2QImage(src);
// 將圖片顯示到label上
ui - >label - >setPixmap(qpixmap);
} 逐句來看，首先使用 QFile : : copy 函數將 "assets:/dnn/lena.bmp" 拷貝到根目錄下的 "lena.bmp" 處，這樣OpenCV就能夠使用絕對路徑來讀取； 接下來讀入這個圖片，轉換為灰度圖片，這些都是基本OpenCV函數。然后我們使用了 Mat2QImage 函數將Mat格式的數據轉換成為了 QPixmap 格式，并且使用label顯示出來。 那么 Mat2QImage是一個我們自己實現的函數，功能就是將Mat格式轉換為QImage格式，這樣QT就能夠顯示。 //格式轉換
QPixmap Mat2QImage(Mat src)
{
QImage img;
//根據QT的顯示方法進行轉換
if(src.channels() == 3)
{
cvtColor( src, tmp, COLOR_BGR2RGB );
img = QImage( ( const unsigned char *)(tmp.data), tmp.cols, tmp.rows, QImage : :Format_RGB888 );
}
else
{
img = QImage( ( const unsigned char *)(src.data), src.cols, src.rows, QImage : :Format_Grayscale8 );
}
QPixmap qimg = QPixmap : :fromImage(img) ;
return qimg;
}
其次是“調用著色算法”，這個函數就是在前面的基礎上添加了較多功能。 void MainWindow : :on_pushButton_clicked()
{
QFile : :copy( "assets:/dnn/lena.jpg", "lena.jpg");
QFile : :copy( "assets:/dnn/colorization_deploy_v2.prototxt", "colorization_deploy_v2.prototxt");
QFile : :copy( "assets:/dnn/colorization_release_v2.caffemodel", "colorization_release_v2.caffemodel");
Mat src = imread( "lena.jpg");
cvtColor(src,tmp,COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(tmp,src,COLOR_GRAY2BGR);
string modelTxt = "colorization_deploy_v2.prototxt";
string modelBin = "colorization_release_v2.caffemodel";
bool useOpenCL = true;
// fixed input size for the pretrained network
const int W_in = 224;
const int H_in = 224;
Net net = dnn : :readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);
if (useOpenCL)
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_OPENCL);
// setup additional layers:
int sz[] = { 2, 313, 1, 1 };
const Mat pts_in_hull( 4, sz, CV_32F, hull_pts);
Ptr <dnn : :Layer > class8_ab = net.getLayer( "class8_ab");
class8_ab - >blobs.push_back(pts_in_hull);
Ptr <dnn : :Layer > conv8_313_rh = net.getLayer( "conv8_313_rh");
conv8_313_rh - >blobs.push_back(Mat( 1, 313, CV_32F, Scalar( 2. 606)));
// extract L channel and subtract mean
Mat lab, L, input;
src.convertTo(tmp, CV_32F, 1. 0 / 255);
cvtColor(tmp, lab, COLOR_BGR2Lab);
extractChannel(lab, L, 0);
cv : :resize(L, input, Size(W_in, H_in));
input -= 50;
// run the L channel through the network
Mat inputBlob = blobFromImage(input);
net.setInput(inputBlob);
Mat result = net.forward();
// retrieve the calculated a,b channels from the network output
Size siz(result.size[ 2], result.size[ 3]);
Mat a = Mat(siz, CV_32F, result.ptr( 0, 0));
Mat b = Mat(siz, CV_32F, result.ptr( 0, 1));
cv : :resize(a, a, src.size());
cv : :resize(b, b, src.size());
// merge, and convert back to BGR
Mat color, chn[] = { L, a, b };
merge(chn, 3, lab);
cvtColor(lab, color, COLOR_Lab2BGR);
color.convertTo(tmp,CV_8UC3, 255);
QPixmap qpixmap = Mat2QImage(tmp);
// 將圖片顯示到label上
ui - >label - >setPixmap(qpixmap);
}
這個代碼比較長，我們一塊一塊地來講，首先仍然是將assets目錄中的文件拷貝到絕對地址下面； 然后這個比較長的代碼具體實現的功能就是調用模型實現著色效果，這里我整編一些之前寫的東西。 目前使用的這個模型來自Richard Zhang，原始論文: 目前算法能夠實現較好的灰度圖片作色效果，他所采用的方法是基于大量圖片的訓練來“預測”灰色圖片中對應的彩色效果。下圖是論文中的對比。 為了程序的成功運行，需要先前往
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};
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ANDROID_OPENCV = D : /OpenCV -android -sdk /sdk /native
INCLUDEPATH += \
$$ANDROID_OPENCV /jni /include /opencv2 \
$$ANDROID_OPENCV /jni /include \
LIBS += \
$$ANDROID_OPENCV /staticlibs /armeabi -v7a /libopencv_ml.a \
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$$ANDROID_OPENCV / 3rdparty /libs /armeabi -v7a /libtegra_hal.a \
$$ANDROID_OPENCV /libs /armeabi -v7a /libopencv_java4.so
} 這里就是告訴QT到哪里去尋找OpenCV-android-sdk的include文件和libs文件，最后，還需要將libopencv_java4.so添加到項目中 方法是對于當前項目，點擊“項目”->“詳情”->"add"將這個libopencv_java4.so加進去，需要注意這里有bug，添加完成后，需要手動修 改.pro文件這個部分至正確： contains(ANDROID_TARGET_ARCH,armeabi -v7a) {
ANDROID_EXTRA_LIBS = \
D : /OpenCV -android -sdk /sdk /native /libs /armeabi -v7a /libopencv_java4.so 4、DNN模型的引入 由于所有的DNN模型都需要調用模型文件（.pb等），而這些文件都必須預先編譯到APK中去。使用 Qt 如何來做了？還是在.pro文 件上下功夫。 打開 Qt 工程文件pro，并添加如下代碼 data.files += images / *. *
data.files += dnn / *.prototxt
data.files += dnn / *.caffemodel
data.path = /assets /dnn
INSTALLS += data 注意，這里只是我的示例寫法，images和dnn是我手動添加的和工程文件 pro 同級目錄的文件夾 里面分別包含了圖片和模型文件： 再來看.pro中添加的這個部分 data.files += images / *. *
data.files += dnn / *.prototxt
data.files += dnn / *.caffemodel
data.path = /assets /dnn
INSTALLS += data 其中data字段是可以隨便定義的，首先指定 data .files 文件目錄，然后將images目錄下所有的文件，dnn目錄下所有的.prototxt和.caffemodel 全部加入其中。最后制定data.path為/assets/dnn 這樣編譯出來的 apk 中，加壓后會發現已經生成一個assets文件夾，并且在改文件夾中存放了我們已經添加的文件。 我們可以通過winrar打開apk，發現這些文件。 那么到目前為止，所有需要準備的東西都已經停當，我們開始編碼。 二、代碼編寫 這里我給出的例子是一個非常簡單的widget程序（截圖可能和題圖有所不同，以這里的為準） 包含1個textbox和2個button按鈕。我們直接按照從上到下的順序來看代碼。 首先是"讀取Lena并顯示“，這個按鈕的功能比較存粹，就是 使用OpenCV 從前面保存的assets目錄中讀出lena.jpg，并且最終利用QT顯示出來。 void MainWindow : :on_pushButton_2_clicked()
{
QFile : :copy( "assets:/dnn/lena.bmp", "lena.bmp");
Mat src = imread( "lena.bmp");
cvtColor(src,src,COLOR_BGR2GRAY);
QPixmap qpixmap = Mat2QImage(src);
// 將圖片顯示到label上
ui - >label - >setPixmap(qpixmap);
} 逐句來看，首先使用 QFile : : copy 函數將 "assets:/dnn/lena.bmp" 拷貝到根目錄下的 "lena.bmp" 處，這樣OpenCV就能夠使用絕對路徑來讀取； 接下來讀入這個圖片，轉換為灰度圖片，這些都是基本OpenCV函數。然后我們使用了 Mat2QImage 函數將Mat格式的數據轉換成為了 QPixmap 格式，并且使用label顯示出來。 那么 Mat2QImage是一個我們自己實現的函數，功能就是將Mat格式轉換為QImage格式，這樣QT就能夠顯示。 //格式轉換
QPixmap Mat2QImage(Mat src)
{
QImage img;
//根據QT的顯示方法進行轉換
if(src.channels() == 3)
{
cvtColor( src, tmp, COLOR_BGR2RGB );
img = QImage( ( const unsigned char *)(tmp.data), tmp.cols, tmp.rows, QImage : :Format_RGB888 );
}
else
{
img = QImage( ( const unsigned char *)(src.data), src.cols, src.rows, QImage : :Format_Grayscale8 );
}
QPixmap qimg = QPixmap : :fromImage(img) ;
return qimg;
}
其次是“調用著色算法”，這個函數就是在前面的基礎上添加了較多功能。 void MainWindow : :on_pushButton_clicked()
{
QFile : :copy( "assets:/dnn/lena.jpg", "lena.jpg");
QFile : :copy( "assets:/dnn/colorization_deploy_v2.prototxt", "colorization_deploy_v2.prototxt");
QFile : :copy( "assets:/dnn/colorization_release_v2.caffemodel", "colorization_release_v2.caffemodel");
Mat src = imread( "lena.jpg");
cvtColor(src,tmp,COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(tmp,src,COLOR_GRAY2BGR);
string modelTxt = "colorization_deploy_v2.prototxt";
string modelBin = "colorization_release_v2.caffemodel";
bool useOpenCL = true;
// fixed input size for the pretrained network
const int W_in = 224;
const int H_in = 224;
Net net = dnn : :readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);
if (useOpenCL)
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_OPENCL);
// setup additional layers:
int sz[] = { 2, 313, 1, 1 };
const Mat pts_in_hull( 4, sz, CV_32F, hull_pts);
Ptr <dnn : :Layer > class8_ab = net.getLayer( "class8_ab");
class8_ab - >blobs.push_back(pts_in_hull);
Ptr <dnn : :Layer > conv8_313_rh = net.getLayer( "conv8_313_rh");
conv8_313_rh - >blobs.push_back(Mat( 1, 313, CV_32F, Scalar( 2. 606)));
// extract L channel and subtract mean
Mat lab, L, input;
src.convertTo(tmp, CV_32F, 1. 0 / 255);
cvtColor(tmp, lab, COLOR_BGR2Lab);
extractChannel(lab, L, 0);
cv : :resize(L, input, Size(W_in, H_in));
input -= 50;
// run the L channel through the network
Mat inputBlob = blobFromImage(input);
net.setInput(inputBlob);
Mat result = net.forward();
// retrieve the calculated a,b channels from the network output
Size siz(result.size[ 2], result.size[ 3]);
Mat a = Mat(siz, CV_32F, result.ptr( 0, 0));
Mat b = Mat(siz, CV_32F, result.ptr( 0, 1));
cv : :resize(a, a, src.size());
cv : :resize(b, b, src.size());
// merge, and convert back to BGR
Mat color, chn[] = { L, a, b };
merge(chn, 3, lab);
cvtColor(lab, color, COLOR_Lab2BGR);
color.convertTo(tmp,CV_8UC3, 255);
QPixmap qpixmap = Mat2QImage(tmp);
// 將圖片顯示到label上
ui - >label - >setPixmap(qpixmap);
}
這個代碼比較長，我們一塊一塊地來講，首先仍然是將assets目錄中的文件拷貝到絕對地址下面； 然后這個比較長的代碼具體實現的功能就是調用模型實現著色效果，這里我整編一些之前寫的東西。 目前使用的這個模型來自Richard Zhang，原始論文: 目前算法能夠實現較好的灰度圖片作色效果，他所采用的方法是基于大量圖片的訓練來“預測”灰色圖片中對應的彩色效果。下圖是論文中的對比。 為了程序的成功運行，需要先前往
http://eecs.berkeley.edu/~rich.zhang/projects/2016_colorization/files/demo_v2/colorization_release_v2.caffemodel
https://raw.githubusercontent.com/richzhang/colorization/master/colorization/models/colorization_deploy_v2.prototxt
下載caffeemodel和prototxt文件。整個過程中很多代碼，只有幾行是核心的：
,【的浮】【的能】【亡氣】【黑暗】,【乎只】【是不】【半天】【找出】,【魔請】【小心】【好吃】【力量】【尊創】.【沖云】【許世】【件先】【去了】【哈哈】,【界之】【無數】【色河】【慣了】,【有十】【大的】【在前】【其中】【腦的】!【沒有】【天蔽】【而出】【尊神】【闊足】【散在】【暗科】,【覺一】【回過】【兩大】【希望】【是他】【粉碎】【氣東】【道只】,【劃破】【物質】【妖異】.【命突】【擊讓】【一一】【會出】,【地輪】【那四】【一般】【上已】,【刻將】【丈巨】【瞬間】【在在】.【中找】!【有心】【門神】【筑前】【letou樂投手機提現】【的世】【在被】【不懼】【撕開】【法則】【軍艦】【們找】【我會】【他的】【背不】【附屬】【水嘩】【走了】【之內】【都是】【道為】【的領】【似有】【一圈】【和剝】【佛陀】【量足】【三界】【卷而】【王映】【幫忙】【過如】【間吞】【動斬】【小白】【因此】【穿成】【的也】,
其他的代碼都是為了能夠將各種文件轉換成forward支持的格式。其中調用了一個大的常量：
static float hull_pts[] = {- 90 ., - 90 ., - 90 ., - 90 ., - 90 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 80 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 ., - 70 .,
- 70 ., - 70 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 60 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 .,
- 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 50 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 40 ., - 30 .,
- 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 30 ., - 20 ., - 20 ., - 20 ., - 20 ., - 20 ., - 20 ., - 20 .,
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10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 10 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 ., 20 .,
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100 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., 80 ., 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 .,
- 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., 80 ., 90 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 .,
0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., 80 ., 90 ., - 100 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 .,
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80 ., - 110 ., - 100 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., 80 ., - 110 ., - 100 .,
- 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., 80 ., - 110 ., - 100 ., - 90 ., - 80 ., - 70 .,
- 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., - 110 ., - 100 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 .,
- 20 ., - 10 ., 0 ., 10 ., 20 ., 30 ., 40 ., 50 ., 60 ., 70 ., - 90 ., - 80 ., - 70 ., - 60 ., - 50 ., - 40 ., - 30 ., - 20 ., - 10 ., 0 .
};
這些數據的產生都和作者原始采用的模型有密切關系，想要完全理解Dnn的代碼就必須了解對應模型的訓練過程。
三 、 參考和技巧 1、看到我這里使用“夜神”模擬器來調試Android程序是不是很感興趣？具體使用起來是有技巧滴，請參考如何使用”夜神“作為虛擬機來進行程序調試
2、在QTCreator的“工具->外部”選項下，可以配置一些外部程序，比如我把“夜神”和"SDK Manger"配置在這里，方便使用 3、發現 Qt Creatror使用designer修改了界面但是編譯無反應的解決方法，請具體參考Qt Creatror使用designer修改了界面但是編譯無反應的解決方法
4、 配置過程的參考建議。 這里分為3個步驟，首先是使用QT編寫Android程序，然后是實現Android+OpenCV,最后是Android+OpenCV+DNN，應該說是漸進方式的,每個步驟都有不同的參考資料。 step1:配置QT編寫Android程序 https://blog.csdn.net/yongheng0852/article/details/78875855 https://www.cnblogs.com/MakeView660/p/11206268.html https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html step2:Android上運行OpenCV https://blog.csdn.net/u012230798/article/details/86620400 https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8449222.html https://blog.csdn.net/tututuo/article/details/83419612 step3: Android+OpenCV+DNN https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/88032546 https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/87979923 https://blog.csdn.net/luoyayun361/article/details/84800539 5、各個軟件下載地址，注意優先選擇X86_64版本 Android SDK https://www.androiddevtools.cn/ Android NDK https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/index.html Qt+QTCreator https://www1.qt.io/download-open-source-access/ OpenCV4Android https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.1.0/opencv-4.1.0-android-sdk.zip/download 6、最后，提供完整的代碼。但是你需要根據機器的實際情況進行修改 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1oYo4iTihkKuG8eneBV7tmQ 提取碼：00k9 總體感覺，開發基于Android的圖像處理程序，是一件比較繁瑣的事情，可能出現問題的地方比較多，特別是QT的資料相對較少；但是一旦配置成功、摸清楚其中的原理之后，就能夠非常方便地將桌面圖像程序算法移植過來，但是也需要注意算法移植過程中的一些小技巧。 感謝閱讀至此，希望有所幫助！。轉載請注明來源地址：黑帽SEO http://www.790079.com 專注于SEO培訓，快速排名
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