Android拍照识物APP的设计与实现
安卓照相软件设计专项方案
智能移动终端应用开发设计报告（/第2学期）题目：安卓照相机软件学院：信息与电气工程学院专业：通信工程姓名：刘鹏晨学号：设计成绩：5月15日目录一、软件需求分析 ................................................ 错误!未定义书签。
二、软件总体设计 ................................................ 错误!未定义书签。
三、核心技术分析 ................................................ 错误!未定义书签。
四、软件详细设计 ................................................ 错误!未定义书签。
五、软件测试方案 ................................................ 错误!未定义书签。
驱动测试 .............................................................. 错误!未定义书签。
HAL 层测试........................................................ 错误!未定义书签。
拍摄测试 .............................................................. 错误!未定义书签。
硬件测试 .............................................................. 错误!未定义书签。
六、实验总结 ........................................................ 错误!未定义书签。
七、参照文献 ........................................................ 错误!未定义书签。
Android移动应用开发技术中的相机与图像处理方法(一)
Android移动应用开发技术中的相机与图像处理方法随着智能手机的普及，移动应用开发成为了一个蓬勃发展的行业。
在这个行业中，相机和图像处理技术占据了重要的地位。
本文将探讨在Android移动应用开发中相机和图像处理方法的应用。
1. 相机的应用相机是手机最常用的功能之一，随时随地都可以记录下美好的瞬间。
在Android开发中，可以使用系统默认提供的相机应用，也可以自定义相机功能。
自定义相机可以为应用程序带来更多的功能和自由度。
例如，可以添加实时滤镜、调整曝光度、对焦方式等。
为了实现这些功能，需要了解Android相机API和图像处理技术。
2. 图像数据处理在Android移动应用开发中，我们需要对相机拍摄的图像数据进行处理。
有两种处理图像数据的方法：使用Bitmap类和使用OpenCV 库。
Bitmap类是Android提供的图像处理工具之一。
它可以用于图像的压缩、裁剪、缩放等基本操作。
同时，它还可以进行像素级的操作，如亮度调整、颜色滤镜应用等。
使用OpenCV库可以进行更为复杂的图像处理操作。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多强大的图像处理算法和函数。
使用OpenCV可以实现人脸识别、图像分割、特征提取等高级图像处理任务。
3. 相机功能的扩展除了基本的拍照功能，相机还可以实现更多的功能扩展。
例如，人脸识别、拍摄连拍、HDR模式等等。
这些功能的实现需要深入了解Android相机API和图像处理算法。
人脸识别是一种常见的相机应用扩展功能。
通过分析图像中的人脸特征，可以实现面部表情检测、人脸识别等功能。
实现人脸识别需要使用OpenCV库中的人脸分类器和特征提取技术。
拍摄连拍是另一个常见的相机应用扩展功能。
通过一次性连续拍摄多张照片，可以捕捉到更多美丽瞬间。
实现拍摄连拍功能需要使用Android相机API中的连续拍摄模式。
HDR模式是拍摄高动态范围图像的一种技术。
通过在不同曝光条件下拍摄多张照片，然后将这些照片合成一张高质量的图像，实现更丰富的画面细节。
android课程设计相机
android课程设计相机一、教学目标本章节的教学目标旨在让学生掌握Android平台下相机的基本使用方法，包括拍照和录像功能。
具体目标如下：1.知识目标：–理解Android相机的基本原理和工作流程。
–掌握Android相机API的使用方法。
–了解Android相机相关的权限设置。
2.技能目标：–能够使用Android Studio编写简单的相机应用程序。
–能够实现拍照和录像功能，并对照片和视频进行基本处理。
–能够为相机应用程序添加用户界面，提高用户体验。
3.情感态度价值观目标：–培养学生对Android开发的热情和兴趣。
–培养学生团队合作精神和自主学习能力。
–培养学生对新技术的敏感度和持续学习的意识。
二、教学内容本章节的教学内容主要包括以下几个部分：1.Android相机的基本原理和工作流程。
2.Android相机API的使用方法，包括拍照和录像功能。
3.Android相机相关的权限设置。
4.使用Android Studio编写简单的相机应用程序。
5.实现拍照和录像功能，并对照片和视频进行基本处理。
6.为相机应用程序添加用户界面，提高用户体验。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本章节将采用以下教学方法：1.讲授法：讲解Android相机的基本原理和工作流程，以及相机API的使用方法。
2.案例分析法：分析实际开发的相机应用程序，让学生了解实际应用场景。
3.实验法：引导学生动手实践，编写相机应用程序，并实现拍照和录像功能。
4.讨论法：分组讨论，让学生分享自己的成果和遇到的问题，共同解决问题。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：Android开发入门与实践。
2.参考书：Android应用开发教程。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程。
4.实验设备：电脑、Android手机。
五、教学评估本章节的评估方式将包括以下几个方面，以全面反映学生的学习成果：1.平时表现：通过课堂参与、提问和小组讨论等方式评估学生的积极参与程度和思考能力。
拍照识别万物
拍照识别万物
方法一：搜狗输入法
这是一款我们在手机上我们大家都会使用到的输入法软件。
我们打开输入法，找到【AI输入】-【拍照识物】，我们点击导入需要识别的物体，等待一会即可出现。
但是它出现的是一些类似的照片，可参考性不大。
方法二：借助专业的识别工具
我们打开手机上的【迅捷文字识别】APP，这是一款手机端的专业的识别软件，基本上万物的识别它都可以完成。
我们打开软件，点击选择【万能识别】，导入需要识别的图片（最多可识别三十张），一会儿我们就可以看到识别的结果了。
可以看到有原图和相似图的对比，然后我们点击【复制】或者【分享】内容。
方法三：微信扫一扫
我们打开手机微信，点击上方的【扫一扫】按钮，然后点击扫描我们需要识别的物品，等待一会儿即可识别出结果。
会有对物品的具体介绍，以及一些相关的资讯。
如何使用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发(八)
现在的移动智能设备已经具备了强大的图像识别和人脸识别功能，这为开发者们带来了更多的可能性。
特别是在Android平台上，利用Android的图像识别和人脸识别功能进行开发已经变得更加简单和便捷。
本文将探讨如何充分利用Android的这些功能进行应用开发。
一、图像识别功能的开发首先，我们来讨论如何使用Android的图像识别功能进行开发。
Android提供了一系列的API和工具，可以帮助我们高效地实现图像识别功能。
下面是一些关键的步骤和技术。
1. 资源准备在进行图像识别之前，我们首先需要收集大量的图像数据作为训练集。
这些图像数据可以分为不同的类别，如动物、植物、物体等。
我们可以通过网络爬取和用户上传等方式来获取这些数据。
同时，还需要对这些数据进行预处理，如图像剪裁、大小调整、灰度化等。
2. 特征提取特征提取是图像识别的关键环节，它可以将图像的关键特征提取出来，从而进行分类和识别。
在Android中，我们可以使用OpenCV等开源库来实现特征提取的功能。
这些库提供了各种图像处理和计算机视觉算法，如边缘检测、颜色直方图等。
我们可以根据具体的需求选择适合的算法进行特征提取。
3. 模型训练与优化在进行图像识别之前，我们需要先训练一个模型。
模型是由大量的样本数据训练得到的，它可以根据输入的图像数据进行分类和识别。
在Android中，我们可以使用机器学习框架TensorFlow Lite来进行模型的训练和优化。
TensorFlow Lite提供了简洁高效的API和工具，可以帮助我们快速搭建和优化模型。
4. 应用集成当模型训练完成后，我们就可以将其应用到Android应用程序中了。
Android提供了一系列的图像处理和识别API，如Camera API、ImageReader API等，可以帮助我们获取摄像头数据、读取图像等。
我们可以将这些API与我们训练好的模型进行集成，从而实现图像识别的功能。
二、人脸识别功能的开发除了图像识别功能，Android平台还为开发者提供了强大的人脸识别功能。
安卓照相软件设计方案
智能移动终端应用开发设计报告（2013/2014学年第2学期）题目：安卓照相机软件学院：信息与电气工程学院专业：通信工程姓名：刘鹏晨学号：110312217设计成绩：2014年5月15日目录一、软件需求分析 (1)二、软件总体设计 (2)三、关键技术分析 (3)四、软件详细设计 (4)五、软件测试方案 (5)驱动测试 (7)HAL 层测试 (9)拍摄测试 (10)硬件测试 (11)六、实验总结 (12)七、参考文献 (12)安卓照相机软件设计方案一、软件需求分析我们再拍照的时候总是会遇到这些情况，在拍照的时候时不时地有人闯入你的镜头，影响照相效果；有一张很美的照片但是因为某些背景的原因，导致照片拍出来的效果不怎么好。
所以有一款可以直接忽略那些不和谐的因素是多么美好的一件事啊！不仅如此，由于现在手机普遍性和其不安全性，我们手机的数据泄露额越来越严重了，而且也有一部分人可以通过照片来窥探我们的某些隐私，让我们感觉自己很不安全。
这是安卓智能手机的开源特性所致。
尤其是今年央视315晚会曝光手机隐私泄露之后。
人们越发迫切地想要保护自己的隐私不被侵害，越发迫切地保护好自己的隐私，越发迫切地不允许别人通过其他方法来窥探我们的隐私，更不能通过手机照片的某些背景泄露了我们的隐私!在这种情况下，手机马赛克照相机应运产生，它可以在拍照的时候屏蔽一些突然闯入你镜头的那些人，可以选择屏蔽背景，也可以屏蔽一些不想要出现的画面，这样不仅大大的方便了用户，也可以保护客户的隐私不被收到侵害，保护客户的隐私。
让用户免于通过别的软件（Photoshop，美图秀秀等）来后期制作，来去除这些东西.这个软件对用户来说很方便！二、软件总体设计本软件主要是实现安卓手机的照相功能，不涉及摄像功能。
本软件图标采用彩色马赛克加上一个m字母组合成一个图片，图片简洁大方，让用户可以对照相机的图片耳目一新，新颖。
本软件没有采用抽屉式的设计，而是采用嵌套式设计，这样可以使得手机界面看起来更加简洁，没有那么多的冗余，让用户更好的体验这款相机所带来的强大功能。
基于Android系统的植物叶片识别软件
选取前95%的贡献率的特征值，因此得到11维特征向量。 3.4分类方法 本软件采用支持向量机作为分类器，支持向量机使用了林
智仁㈣开发的libsvm。在分类识别中，首先利用训练样本数据对 支持向量机进行训练;对于测试样本，利用训练好的支持向量
机对测试样本进行分类，得到分类结果.再从SQLite数据库中 查找对应的植物名称。
特征，并进行分类器训练需要强大的计算能力，手机难以满足，
因此，训练样本的特征提取及分类器训练在windows系统上进 行.单个叶片图片的特征提取与分类在安卓手机平台上进行。
结构如图1所示： 叶片照片
大量叶片照片
原始图
二值图像
灰度图像
Android移动平台
|降维矩阵「
；＜-- h
支持向量
叶片识别结果
Windows 平台
批量训练 平台
图2预处理效果图 3.2特征提取 植物叶片分类识别中，特征的提取至关重要,它直接决定着 分类性能的好坏。本文在二值图像的基础上提取叶片的纵横轴 I 比、矩形度、周长凹凸比、面积凹凸比、球形性、圆形度、偏心率和
形状参数这8个无量纲的几何特征和7个Hu氏特征叫在灰度 图像的基础上提取能量、对比度、爛、相关性这4个灰度共生矩 阵特征冏。具体的在计算4个灰陈芳已等提出了一种嵌入 像灰度化处理将叶片彩色图像转成灰度图像。本文采用加权平
式植物叶片识别系统，通过提取叶片的形状特征实现了对9种 植物叶片的识别；薄琪苇旳将Android系统与卷积神经网络结 合，开发了一款基于Android操作平台的叶片智能识别应用程 序。目前在移动平台上基于常用的图像处理方法创建叶片自动 分类应用正逐渐标准化。设计并实现一个运行在主流的移动操
的平面，存活时间长并且容易采集，因此，常选用植物叶片作为 取、特征降维、分类等计算，最终得到叶片种类信息。
Android移动应用开发技术中的相机与图像处理方法(五)
Android移动应用开发技术中的相机与图像处理方法移动应用开发的爆炸性增长使得我们现在几乎可以在任何地方使用手机进行各种操作。
而在移动应用中，相机和图像处理是非常重要且常见的功能。
本文将介绍Android移动应用开发中的相机和图像处理方法，帮助读者了解如何在Android应用中实现高质量的照片拍摄和图像处理。
一、相机调用与基础设置在Android开发中，调用相机是实现拍摄功能的首要步骤。
通过调用系统相机应用，我们可以让用户进行照片拍摄。
在调用相机之前，我们需要在文件中添加相机权限。
在代码中，我们可以使用Intent来启动相机应用，并指定照片的保存路径和其他一些参数。
同时，我们还可以通过设置相机预览界面的布局来提供更好的用户体验。
二、照片拍摄与后处理照片拍摄是移动应用中最基础也是最常见的功能之一。
在拍摄照片时，我们可以调用相机应用来实现。
然而，有时我们需要对拍摄的照片进行后处理，以提升照片的质量或添加特效。
在Android开发中，我们可以使用一些库来实现图像的处理和编辑，如OpenCV和Glide等。
通过这些库，我们可以实现图像的裁剪、旋转、滤镜等操作。
三、图像处理与滤镜效果图像处理和滤镜效果可以为移动应用增添更多的创意和娱乐性。
在Android开发中，我们可以使用图像处理算法和滤镜库来实现各种有趣的效果。
例如，我们可以使用图像处理算法来实现图像的边缘检测、颜色增强等操作。
而通过滤镜库，我们可以为照片添加黑白、复古、漏光等各种滤镜效果。
这些功能可以帮助我们在移动应用中创建出令人惊艳的图像效果。
四、相机和图像处理的性能优化在移动应用中，性能优化是非常重要的，尤其是在相机和图像处理方面。
由于拍摄和处理照片可能会消耗大量的系统资源，我们需要注意在代码中进行性能优化。
其中一项重要的优化技术是使用异步任务来处理图像，以避免阻塞主线程造成应用的卡顿。
此外，我们还可以使用缓存机制来减少对图像资源的重复加载，从而提升应用响应速度。
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Android拍照识物APP的设计与实现作者：胡新健丁峰刘鲁南陈义明来源：《电脑知识与技术》2018年第09期摘要：近年来，人工智能技术取得了突破性的进展，基于Google Tensorflow深度学习框架的智能模型大量涌现，为android移动设备获得进一步的智能提供了契机。
该文总结了将tensorflow人工智能模型应用到android移动设备的步骤和方法，成功将图像识别的tensorflow 模型应用到android平台，开发了一个有趣实用的拍照识物app，为Tensorflow智能模型在Android设备上的应用提供借鉴。
关键词：人工智能；Tensorflow；Android中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）09-0072-03Abstract： In recent years， breakthroughs have been made in artificial intelligence technology. The emergence of intelligent models based on the Google Tensorflow deep learning framework has provided an opportunity for the Android mobile device to gain further intelligence. This paper summarizes the steps and methods of applying the tensorflow artificial intelligence model to the android mobile device， successfully applies the tensorflow model of the image recognition to the android platform， and develops an interesting and practical photo recognition APP for the Tensorflow intelligent model on the Android device Application to provide reference.Key words：Artificial Intelligence；Tensorflow； Android最近几年，人工智能飞速发展，从Alphago打败围棋第一人柯洁到百度无人驾驶汽车上路，人工智能正在变得越来越强大、越来越可靠。
随着谷歌对深度学习系统Tensorflow的开源，人工智能的门槛变低从而得到更广泛、更加贴近生活的运用。
在智能设备已经普及的今天，将人工智能与智能设备结合应用以提高人们生活的便捷性成为一个可行的方案，使得智能设备更加智能。
深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功，但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。
如果智能手机通过网络远程连接服务器，也可以利用深度学习技术，但这样可能会很慢，而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行，这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。
1 Tensorflow简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统[1]，于2015年11月9日开源。
Tensor代表N维数组，Flow意味着Tensorflow是基于数据流图的计算。
数据流图是Tensorflow的核心概念，本质是一个有向无环图，结点表示运算，入边和出边分别表示运算数和输出。
Tensorflow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程[2]。
目前，TensorFlow支持卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的构建，是一个可以支持大规模数据计算的机器学习框架。
1.1 Tensorflow模型构建使用Tensorflow框架提供的API可以十分方便地构建数据流图。
可以直接在默认图graph 中构建数据流图，也可以先显式地获得一个graph对象g=tf.graph（），然后在语句withg.as_default（）打开的范围内构建数据流图。
如下面的程序将构建如图1的数据流图。
m = tf.MatMul（W，X）s= tf.add（m，b）1.2 Tensorflow模型训练在解决实际问题时，要求模型输出尽可能接近期望的正确输出，定义一个合适的损失函数loss[3]。
Tensorflow数据流图模型含有大量的权值和偏置参数，参数的不同取值会产生不同的损失。
因此，模型训练的本质就是选取合适的参数，使得损失函数的值最小[4]。
Tensorflow通常使用梯度下降技术获取这个最小值。
下面是构建模型训练结点以及训练模型的代码：loss = tf.reduce_mean（tf.square（y-[y]）） # 假设期望的正确输出为yoptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer（learning_rate）train_op = optimizer.minimize（loss）with tf.Session（） as sess：for i in range（1000）：sess.run（train_op）1.3 Tensorflow模型保存Tensorflow训练过程通常将模型保存为检查点文件，由以下四部分组成：1）Checkpoint文件：保存不同训练时刻的检查点文件，以便按顺序进行组合。
2）Meta文件：包含模型经过压缩后的protobufs图和相关的所有元数据，如集合、学习率和运算等。
3）Ckpt文件：模型数据如权值等，经常是模型的主要部分。
在模型训练过程中，使用下列语句可以保存模型检查点：saver = tf.train.Saver（）with tf.Session（） as sess：saver.save（sess， '/logs/data-all.chkp'）2 Tensorflow模型处理模型应用需要将检查点文件合并为一个protobuf文件，按下列三步进行：1）装载张量流图元数据saver = tf.train.import_meta_graph（dir+'/logs/data-all.chkp.meta'）2）将检查点数据恢复到张量流图中，即将张量流图中的变量用检查点中具体的数值代入saver.restore（sess， dir+'/logs/data-all.chkp'）3）保存到文件系统中下列程序将合并的数据流图保存为二进制文件：Import tensorflow as tfWith tf.gfile.Gfile（output_pb_file_name，’wb’） as f：f.write（graph_def.SerializeToString（））3 Tensorflow模型的Android应用TensorFlow可以用来作为机器学习算法的执行框架，也可以作为机器学习算法的实现接口。
因此在TensorFlow上实现的算法，也更容易移植到异构系统上，从移动端到普通的CPU 服务器，甚至是大规模GPU集群[5]。
3.1 导入jar包和.so文件jar包和.so文件可以从官方网站（https：///view/Nightly/job/nightly-android/）获取也可以使用bazel工具通过以下代码编译获得。
bazel编译jar包：bazelbuild //tensorflow/contrib/android：android_tensorflow_inference_javabazel编译.so文件：bazel build –c opt//tensorflow/contrib/android：libtensorflow_inference.so ＼crosstool_top=//external：android/crosstool ＼host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp：toolchain ＼cpu=armeabi-v7a然后将训练好的pb模型文件放到android项目assets文件夹下，将libandroid_tensorflow_inference_java.jar存放到/app/libs目录下，并添加到library，并将libtensorflow_inference.so放在/app/libs下新建的armeabi文件夹中。
libandroid_tensorflow_inference_java.jar包下面最主要的接口是TensorFlowInferenceInterface，该接口下主要包括以下几个方法：1）initializeTensorFlow（getAssets（）， MODEL_FILE）用于初始化tensorflow。
2）fillNodeFloat（INPUT_NODE， new int[]{1， HEIGHT， WIDTH， CHANNEL}，inputs）；该方法用于向tensorflow传入float型数据，如需传入其他类型的数据则需要调用相应的方法。
3）runInference（new String[]{OUTPUT_NODE}）进行模型的推理。
4）readNodeFloat（OUTPUT_NODE， outputs）获取输出数据。
tensorflow官方发布的jar包中将该接口中一系列方法作了简化，采用了重载方法的形式，并且由构造方法进行初始化，基本方法如下。
1）feed（inputName， floatValues， 1， inputSize， inputSize， 3）；该方法用于向tensorflow中输入要处理的数据。
2）run（outputNames， logStats）运行tensorflow得到结果。
3）featch（outputName， outputs）；用于将的到的结果传给输出变量。
3.2 配置gradle文件指定jniLibs的路径sourceSets{main{jniLibs.srcDirs = ['libs']}}defaultConfig{ndk{abiFilters "armeabi"}}3.3 调用tensorflow API//定义接口TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface =new TensorFlowInferenceInterface（assetManager， modelFilename）；// 将数据传给tensorflowinferenceInterface.feed（inputName， floatValues， 1， inputSize， inputSize， 3）；// 运行tensorflowinferenceInterface.run（outputNames， logStats）；//将结果输出到 outpus变量inferenceInterface.fetch（outputName， outputs）；4 拍照识物APP运行效果4.1 安卓应用界面如图2所示，即为安卓应用的主界面，由一个取景框、一个信息提示栏和两个按钮组成，Toggle Camera按钮可以切换摄像头（默认使用后置摄像头），Detect Object按钮可以抓取图片并完成识别，将结果显示在信息提示栏中。