Java OpenCV 功能库

本地构建 OpenCV 动态库

可按平台直接下载以下预编译版本：

• OpenCV-HivisionIDPhotos-MNN-linux-x86-64.zip: 针对 Linux x86 64 位操作系统

构建基础镜像

bash scripts/0.build-image.sh

该脚本将构建出名称为 opencv-builder-base:latest 的 Docker 镜像，其包含 OpenCV 构建所需的 JDK 环境。

构建动态库

bash scripts/6.build-lib.sh

该脚本将默认下载并构建以下项目的源码：

• OpenCV 4.8.1: 图像识别和处理库
• HivisionIDPhotos-cpp: HivisionIDPhotos 的 C++ 版本实现， 该仓库克隆自 https://github.com/zjkhahah/HivisionIDPhotos-cpp ，并在原仓库基础上为 JNA 支持做了接口参数方面的调整，并改进了 CMake 构建配置
• MNN 3.0.0: HivisionIDPhotos-cpp 依赖该项目的接口做人脸识别

Note: 在项目中可根据需要调整脚本 scripts/6.build-lib.sh 的构建参数和代码版本。

最终构建的 .so 动态库将被复制到当前工程根目录下的 lib/ 子目录中：

./lib/
├── linux-x86-64
│   ├── libHivisionIDphotos.so
│   ├── libMNN_Express.so
│   ├── libMNN.so
│   ├── libopencv_core.so
│   ├── libopencv_core.so.408
│   ├── libopencv_core.so.4.8.1
│   ├── libopencv_imgcodecs.so
│   ├── libopencv_imgcodecs.so.408
│   ├── libopencv_imgcodecs.so.4.8.1
│   ├── libopencv_imgproc.so
│   ├── libopencv_imgproc.so.408
│   ├── libopencv_imgproc.so.4.8.1
│   ├── libopencv_java481.so
│   ├── libopenjp2.so
│   ├── libopenjp2.so.2.3.0
│   └── libopenjp2.so.7
├── opencv-481.jar
└── win32-x86-64

Note: 其中的软链接均为相对于所在目录的路径，不需要调整。

导入 OpenCV 的 Java 包

Note: 仅在需要通过 Java 单独调用 OpenCV 接口时，才需要导入其 JNI 包。

bash maven/install-file.sh \
    -g org.opencv.java \
    -a opencv-java \
    -v 4.8.1 \
    -f lib/opencv-481.jar

Note: 若调整了 OpenCV 的版本，则需要注意修改版本号。

该脚本会将 lib/opencv-481.jar 部署到当前工程根目录下的 maven/ 子目录中，作为项目专属的依赖仓库，在依赖该包的 Maven 模块的 pom.xml 中单独引入仓库配置即可：

    <repositories>
        <repository>
            <id>local-repo</id>
            <name>Local Repository</name>
            <url>file:///${project.basedir}/maven/repo</url>
        </repository>
    </repositories>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.opencv.java</groupId>
            <artifactId>opencv-java</artifactId>
            <version>4.8.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

file:///${project.basedir} 指向的是 pom.xml 所在模块的目录位置， 若有多级子模块，则需要采用相对路径 ../ 以指向项目根目录。

准备 AI 模型文件

按照 model/README.md 的说明，将相关模型下载到 model/ 目录。

模型文件都会很大，因此，也需单独管理，再通过配置参数或环境变量向应用配置模型文件的读取路径。

本地开发

lib/ 目录中的动态库需要单独管理和部署，因此，在运行单元测试和启动项目前， 需要为其执行环境设置环境变量 LD_LIBRARY_PATH，并指向 OpenCV 等动态库的位置：

export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`/lib/linux-x86-64:$LD_LIBRARY_PATH

Note: 在 IDE 中，可在启动配置中设置。

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