cocos2dx 中使用 opencv

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#android #opencv #cocos2d-x

本文介绍如何在Cocos2dx中集成OpenCV库，包括下载Android包、编写Android.mk和Application.mk文件等步骤，适用于Eclipse和VS开发环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

经过好几天的摸索debug终于搭建好了，cocos2dx中集成opencv，开发环境是eciplse和VS，在这里做个笔记避免忘记。


1.从http://opencv.org/releases.html 下载android pack

2.编写Android.mk

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))","")

#opencv下载路径
include G:\opencv-3.2.0-android-sdk\OpenCV-android-sdk\sdk\native\jni\OpenCV.mk
else  
include $(OPENCV_MK_PATH)  
endif 

LOCAL_MODULE    := libopencvcpp 

#opencv 相关操作代码源文件
LOCAL_SRC_FILES := ../../Classes/opencvtest.cpp
LOCAL_LDLIBS    += -lm -llog 

#这里最好编译成动态库
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY) 
#include $(BUILD_STATIC_LIBRARY) 


#cocos2dx原有的

include $(CLEAR_VARS)


LOCAL_MODULE := cocos2dcpp_shared


LOCAL_MODULE_FILENAME := libcocos2dcpp


#LOCAL_SHARED_LIBRARIES :=libopencvcpp
#LOCAL_LDLIBS += -ldl
#LOCAL_CFLAGS := $(L_CFLAGS)


LOCAL_SRC_FILES := hellocpp/main.cpp \
                   ../../Classes/AppDelegate.cpp \
                   ../../Classes/HelloWorldScene.cpp \
                   ../../Classes/CppToJava.cpp \
                   ../../Classes/JavaToCpp.cpp \
                   ../../Classes/WakeUpDevice.cpp \
                   ../../Classes/RecordAudio.cpp \
                   ../../Classes/RecordVideo.cpp \
                   ../../Classes/sha1.cpp \
                   ../../Classes/parse_metafile.cpp \
                   ../../Classes/other.cpp \
                   ../../Classes/bitfield.cpp \
                   ../../Classes/Http.cpp \
                   ../../Classes/AcquirePic.cpp \
                   ../../Classes/AcquireHotNews.cpp \
                   ../../Classes/Task.cpp \
                   ../../Classes/TaskManager.cpp \
                   ../../Classes/AcquireRobot.cpp \
                   ../../Classes/SpeechRecognise.cpp \
                   ../../Classes/PlayMusic.cpp \
                   ../../Classes/socket/SocketBase.cpp \
                   ../../Classes/socket/SocketClient.cpp \
                   ../../Classes/socket/SocketServer.cpp \
                   ../../Classes/CursorTextField.cpp \
                   ../../Classes/MyCharSet.cpp
    

LOCAL_C_INCLUDES := $(LOCAL_PATH)/../../Classes


# _COCOS_HEADER_ANDROID_BEGIN
# _COCOS_HEADER_ANDROID_END

LOCAL_SHARED_LIBRARIES := libopencvcpp
LOCAL_STATIC_LIBRARIES := cocos2dx_static
# _COCOS_LIB_ANDROID_BEGIN
# _COCOS_LIB_ANDROID_END


include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)


$(call import-module,./prebuilt-mk)


# _COCOS_LIB_IMPORT_ANDROID_BEGIN
# _COCOS_LIB_IMPORT_ANDROID_END



3.编写Application.mk文件


APP_STL:=gnustl_static




APP_CPPFLAGS := -frtti -DCC_ENABLE_CHIPMUNK_INTEGRATION=1 -std=c++11 -fsigned-char
APP_LDFLAGS := -latomic




ifeq ($(NDK_DEBUG),1)
  APP_CPPFLAGS += -DCOCOS2D_DEBUG=1
  APP_OPTIM := debug
else
  APP_CPPFLAGS += -DNDEBUG
  APP_OPTIM := release
endif


4.完成

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i< data.length;i +=4) {constr =data[i];const g= data[i+1];constb =data[i+2];grayData[i/4]= (r +g +b)/3;//简单平均}return grayData;} //计算图像的感知哈希值functiongetPHash(imageData:ImageData): bigint {//步骤1：调整大小为8x8constwidth= imageData.width;const height= imageData.height;//如果已经是8x8则跳过，否则需要调整大小（这里假设已经调整好，实际需要调整）//这里省略调整大小的代码，可以使用canvas的drawImage进行缩放//步骤2：灰度化（上面函数）constgrayData= toGray(imageData);//步骤3：计算平均值let total=0;for(leti =0;i <grayData.length;i++){total +=grayData[i];}constavg =total /grayData.length;//步骤4：生成哈希lethash =0n;for(leti =0;i <grayData.length;i++){if (grayData[i]> avg) {hash|= (1n<< BigInt(i));}}return hash; }//计算汉明距离functionhammingDistance(hash1: bigint,hash2: bigint):number {letxor =hash1^ hash2;letdistance =0;while (xor){distance +=1;xor &=xor -1n;}returndistance;} //使用示例//假设有两个canvas元素，分别绘制了目标图片和用户绘制的图片consttargetCanvas= document.getElementById('target')as HTMLCanvasElement; constuserCanvas= document.getElementById('user')as HTMLCanvasElement; consttargetCtx =targetCanvas.getContext('2d');const userCtx= userCanvas.getContext('2d'); //调整两个canvas为相同大小（例如8x8，但注意：为了精度，可以先缩放到32x32再缩放到8x8？）//这里我们直接获取8x8的ImageData，实际中可能需要先缩放const targetData =targetCtx.getImageData(0,0,8,8);const userData =userCtx.getImageData(0,0,8,8);const targetHash =getPHash(targetData);const userHash =getPHash(userData);const distance= hammingDistance(targetHash, userHash);//最大汉明距离为64（8x8图像），我们可以将其转换为相似度百分比const similarity= (1 -distance /64) *100;console.log(`相似度: ${similarity}%`); ```注意：以上代码是简化版本，实际中需要先调整图像到8x8大小。我们可以使用以下函数调整图像大小：```typescriptfunction resizeImageData(imageData: ImageData,newWidth:number,newHeight: number): ImageData {constcanvas =document.createElement('canvas');canvas.width= newWidth;canvas.height =newHeight;const ctx= canvas.getContext('2d');//将原图像绘制到新canvas上并缩放ctx.putImageData(imageData,0,0);ctx.drawImage(canvas,0,0, imageData.width, imageData.height,0,0, newWidth,newHeight);return ctx.getImageData(0,0, newWidth,newHeight); }```但是，注意：直接使用drawImage缩放可能会导致图像模糊，影响哈希值。因此，我们也可以使用更高质量的缩放，但为了速度，8x8的缩放质量影响不大。另外，引用[3]提到了相似度匹配的方案，我们可以考虑更高级的算法，比如特征点匹配。但是特征点匹配在JavaScript中实现较复杂，且需要引入额外的库。如果使用OpenCV.js，可以这样：```javascript//加载OpenCV.js后letsrc=cv.imread('targetCanvas'); letdst =cv.imread('userCanvas'); letgraySrc= newcv.Mat(); letgrayDst =new cv.Mat();cv.cvtColor(src,graySrc, cv.COLOR_RGBA2GRAY);cv.cvtColor(dst, grayDst, cv.COLOR_RGBA2GRAY);//使用ORB检测特征点letorb =new cv.ORB();let keypoints1 =new cv.KeyPointVector();let keypoints2= newcv.KeyPointVector(); letdescriptors1= newcv.Mat(); letdescriptors2= newcv.Mat(); orb.detectAndCompute(graySrc,new cv.Mat(),keypoints1,descriptors1); orb.detectAndCompute(grayDst, newcv.Mat(), keypoints2, descriptors2);//匹配特征点let bf =new cv.BFMatcher(cv.NORM_HAMMING,true);let matches= newcv.DMatchVector(); bf.match(descriptors1, descriptors2,matches);//计算匹配点距离的平均值作为相似度依据let totalDistance =0; for(leti =0; i< matches.size();i++){totalDistance+= matches.get(i).distance; }let avgDistance =totalDistance/ matches.size();//或者计算匹配点数量（根据阈值）letgoodMatches=0;for (let i=0;i <matches.size(); i++) {if(matches.get(i).distance<50){ //阈值goodMatches++;}} letsimilarity =goodMatches/ matches.size()*100;```但是，OpenCV.js库体积较大（约几MB），可能不适合网络传输。因此，如果对精度要求不是特别高，建议使用感知哈希。总结：在Cocos中，我们可以根据项目需求选择简单的感知哈希（轻量）或引入OpenCV.js进行特征点匹配（精确但体积大）。如果用户绘制的是轮廓简单的图像，感知哈希通常足够。注意：在CocosCreator中，我们可以通过创建临时节点（隐藏的Canvas）来处理图像。引用：[^1]:视觉SLAM的基本概念，定位和建图。[^2]:基于特征点的图像稳定算法，包括特征点检测和匹配。 [^3]:相似度匹配的方案，用于优化图像分块压缩。</think>### Cocos中实现用户绘制图像与目标图片相似度检测算法 在Cocos中实现用户绘制图像与目标图片的相似度检测，可以采用以下三种核心算法，结合引用[2]和引用[3]中的技术思路： --- #### **1. 特征点匹配法（推荐）** 基于引用[2]的特征点检测方法，适合处理手绘线条的相似度比较： ```typescript import * as cc from 'cc'; import { ORB } from 'opencv.js'; // 需要集成opencv.js class SimilarityDetector { // 特征点检测与匹配 static async detectSimilarity(userCanvas: cc.UITransform, targetImage: cc.SpriteFrame) { // 获取图像数据 const userData = this.getImageData(userCanvas); const targetData = this.getImageData(targetImage); // 创建ORB检测器 const orb = new ORB(); // 检测关键点和描述符 const userKeypoints = new cv.KeyPointVector(); const userDescriptors = new cv.Mat(); orb.detectAndCompute(userData, new cv.Mat(), userKeypoints, userDescriptors); const targetKeypoints = new cv.KeyPointVector(); const targetDescriptors = new cv.Mat(); orb.detectAndCompute(targetData, new cv.Mat(), targetKeypoints, targetDescriptors); // 特征点匹配 const bf = new cv.BFMatcher(cv.NORM_HAMMING, true); const matches = new cv.DMatchVector(); bf.match(userDescriptors, targetDescriptors, matches); // 计算匹配率 const goodMatches = matches.size() > 0 ? matches.toArray().filter(m => m.distance < 50).length : 0; return goodMatches / matches.size(); } // 获取图像数据 private static getImageData(source: any): cv.Mat { // 实现获取像素数据的逻辑 } } ``` **实现要点**： - 使用ORB算法（专利免费替代SIFT/SURF）检测特征点[^2] - 通过BFMatcher进行特征点匹配 - 相似度 = 良好匹配点数 / 总匹配点数 - 优点：对线条变形有较好鲁棒性 --- #### **2. 结构相似性指数（SSIM）** 基于像素级别的比较，适合色彩丰富的图像： ```typescript static calculateSSIM(img1: ImageData, img2: ImageData): number { const C1 = (0.01 * 255) ** 2; const C2 = (0.03 * 255) ** 2; let mu1 = 0, mu2 = 0; let sigma1Sq = 0, sigma2Sq = 0, sigma12 = 0; // 计算均值和方差 for (let i = 0; i < img1.data.length; i += 4) { const p1 = this.getPixelIntensity(img1, i); const p2 = this.getPixelIntensity(img2, i); mu1 += p1; mu2 += p2; } mu1 /= img1.width * img1.height; mu2 /= img2.width * img2.height; // 计算协方差 for (let i = 0; i < img1.data.length; i += 4) { const p1 = this.getPixelIntensity(img1, i); const p2 = this.getPixelIntensity(img2, i); sigma1Sq += (p1 - mu1) ** 2; sigma2Sq += (p2 - mu2) ** 2; sigma12 += (p1 - mu1) * (p2 - mu2); } const numerator = (2 * mu1 * mu2 + C1) * (2 * sigma12 + C2); const denominator = (mu1 ** 2 + mu2 ** 2 + C1) * (sigma1Sq + sigma2Sq + C2); return numerator / denominator; } ``` **数学原理**： $$SSIM(x,y) = \frac{(2\mu_x\mu_y + C_1)(2\sigma_{xy} + C_2)}{(\mu_x^2 + \mu_y^2 + C_1)(\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + C_2)}$$ 其中$\mu$为均值，$\sigma$为方差[^4] --- #### **3. 感知哈希（pHash）** 基于引用[3]的相似度匹配方案，适合快速比较： ```typescript static getPerceptualHash(imageData: ImageData): string { // 1. 缩小为8x8 const smallImg = this.resizeImage(imageData, 8, 8); // 2. 灰度化 const grayData = this.toGrayscale(smallImg); // 3. 计算平均灰度值 const avg = grayData.reduce((a,b) => a+b) / grayData.length; // 4. 生成哈希 return grayData.map(p => p > avg ? '1' : '0').join(''); } static compareHashes(hash1: string, hash2: string): number { // 计算汉明距离 let distance = 0; for (let i = 0; i < hash1.length; i++) { if (hash1[i] !== hash2[i]) distance++; } return 1 - distance / hash1.length; } ``` **实现流程**： 1. 缩小图像至8×8像素 2. 转换为灰度图 3. 计算像素平均值 4. 生成二进制哈希（高于平均值=1，否则=0） 5. 通过汉明距离计算相似度 --- ### **Cocos集成建议** 1. **性能优化**： - 对绘制结果进行降采样（如256×256） - 使用Web Worker进行后台计算 - 缓存目标图片的特征数据 2. **用户体验**： ```typescript // 游戏主循环中实时检测 update() { if (this.isDrawing) { const similarity = SimilarityDetector.detectSimilarity( this.userCanvas, this.targetImage ); this.updateScoreDisplay(similarity); } } ``` 3. **算法选择指南**： | 算法类型 | 适用场景 | 性能 | |---------|---------|------| | 特征点匹配 | 线条画、轮廓图 | 中等 | | SSIM | 色彩丰富的图像 | 较低 | | pHash | 快速实时检测 | 较高 | 实际项目中推荐组合使用特征点匹配和pHash算法，在精度和性能间取得平衡[^3]。 ---
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