香川高専で開かれる「組込みAndroid入門講座」向けの記事です。 http://www.kagawa-nct.ac.jp/newfile/20120201101107_1.html だれでも自宅でカンタンにできちゃうので情報公開しておきます。 USBCameraつなげたBeagleboard-xMにAndroidでOpenCVな記事です。 Step 1. AndroidをBeagleboard-xMへ載せる Step 1-2. Androidが起動するかチェック Step 2. USBカメラを使うためKernelのコンフィグを変更しリビルド Step 2-2. KernelをSDへコピーして起動 Step 3. OpenCVデモ実行 準備するもの PC(以下推奨スペック) CPU:Core2Duo 3GHz以上 Memory:4GB以上 OS:Ubuntu 10.04 LTE 64bit
Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection. Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haar
from Android-OpenCV user group: Mat ⇔ Bitmap Mat から Bitmap → org.opencv.android.Utils.matToBitmap(mat, bitmap); Bitmap から Mat → Mat mat = org.opencv.android.Utils.bitmapToMat(bitmap); どちらも,RGBA_8888 フォーマットしかサポートされない。 アプリケーションのサイズが大きすぎるのはなぜ? OpenCVライブラリは,標準では2種類の命令セット(armeabi, armeabi-v7a)用のバイナリを内部に持つため,サイズを2倍消費している。 互換性の問題がないならば,一方を削除すればサイズが激減する。ただし,エミュレータは armeabi なことに注意。 なお,端末上で確認できるアプリケーションサイズは
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