Java OpenCV和Android

我正在开发一个应用程序，它可以拍摄设备摄像头拍摄的图像的HU瞬间。计算HU矩之前的图像为：灰度、高斯模糊、二值化、canny算法、应用FindOntour（）方法，最后计算HU矩。所有这些都是通过Android Studio上的OpenCV完成的

public void Hu()
{

    Mat imagenOriginal;
    imagenOriginal = new Mat();
    Mat binario;
    binario = new Mat();
    Mat Canny;
    Canny = new Mat();

    Utils.bitmapToMat(bitmap, imagenOriginal);
    Mat gris= new Mat(imagenOriginal.width() ,imagenOriginal.height(),imagenOriginal.type());
    Imgproc.cvtColor(imagenOriginal, gris, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
    org.opencv.core.Size s = new Size(3,3);
    Imgproc.GaussianBlur(gris, gris, s, 2);

    Imgproc.threshold(gris, binario, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
    Imgproc.Canny(gris, Canny, 50, 50 * 3);

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();

    Mat hierarcy = new Mat();

    Imgproc.findContours(Canny, contours, hierarcy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    Imgproc.drawContours(Canny, contours, -1, new Scalar(Math.random() * 255, Math.random() * 255, Math.random() * 255));

    Moments momento = new Moments();
    Mat hu= new Mat();

    momento = Imgproc.moments(contours.get(0), false); // ERROR LINE

    Imgproc.HuMoments(momento, hu);

}

public void Hu（）
{
原始图像；
imagenOriginal=新材料（）；
马特·比纳里奥；
binario=新材料（）；
坎尼；
Canny=新垫（）；
位图编辑器（位图，图像原始）；
Mat gris=新Mat（imagenOriginal.width（）、imagenOriginal.height（）、imagenOriginal.type（））；
Imgproc.cvt颜色（图像原始、灰色、Imgproc.COLOR\u rgb2灰色）；
org.opencv.core.Size s=新尺寸（3,3）；
GaussianBlur（gris，gris，s，2）；
Imgproc.threshold（gris，binario，100255，Imgproc.THRESH_BINARY）；
Imgproc.Canny（gris，Canny，50,50*3）；
列表等高线=新的ArrayList（）；
Mat层次=新Mat（）；
Imgproc.findContours（Canny、等高线、层次、Imgproc.RETR\u外部、Imgproc.CHAIN\u近似\u简单）；
drawContours（Canny，contours，-1，新标量（Math.random（）*255，Math.random（）*255，Math.random（）*255））；
矩矩矩=新矩（）；
Mat hu=新Mat（）；
momento=Imgproc.moments（cours.get（0），false）；//错误行
Imgproc.HuMoments（momento，hu）；
}

当我执行计算时，Hu矩就是我有错误的时候，因为我每次对图像应用某些算法时都会进行测试。 如何获得HU时刻的代码取自此处：

我也知道HU时刻保存在HU变量中，但我看不到打印所有值的方法

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谢谢大家!

嗨，兄弟：是的，我也有同样的问题，我在网上找了所有的东西，但都没有结果：（，但经过一段时间的思考，我得到了一个清晰的时刻：如果我有所有的时刻（中心、标准化、原始等）在矩函数中，为什么我不能直接使用公式来获得Hu矩，所以我这样做了，它是有效的！！，请在下面检查这是否对您也有帮助

 Moments p = new Moments();

        List<Moments> nu = new ArrayList<Moments>(contours.size());

        for(int i=0; i<contours.size(); i++)
        {
            nu.add(i, Imgproc.moments(contours.get(i),false));
             p=nu.get(i);

        }

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您好，非常感谢您和您的清晰时刻。但我对您的代码有一个疑问。您在FOR循环内部或外部手动计算Hu时刻？如果在外部进行，则“p”的值是多少？“p=nu.get（I）”将使用最后一个“I”值？如果在内部进行，则每个“I”将有八个时刻“nu”列表的时刻，最后是每个图像有多少个huMoments？我需要每个图像有8个huMoments，不是每个轮廓，不是吗？现在我在“Improc.moments（contour.get（I），false）”循环中有一个错误。它说“java.lang.UnsatisfiedLinkError:未找到本机方法：org.opencv.imgproc.imgproc.moments\u 0:（JZ）[D”.你知道怎么解决吗？我在网上什么都没有。thx！@LuisI认为你最好使用最大轮廓，然后获得Hu时刻

        double
                n20 = p.get_nu20(),
                n02 = p.get_nu02(),
                n30 = p.get_nu30(),
                n12 = p.get_nu12(),
                n21 = p.get_nu21(),
                n03 = p.get_nu03(),
                n11 = p.get_nu11();

        //First moment
        moments[0] = n20 + n02;

        //Second moment
        moments[1] = Math.pow((n20 - 02), 2) + Math.pow(2 * n11, 2);

        //Third moment
        moments[2] = Math.pow(n30 - (3 * (n12)), 2)
                + Math.pow((3 * n21 - n03), 2);

        //Fourth moment
        moments[3] = Math.pow((n30 + n12), 2) + Math.pow((n12 + n03), 2);

        //Fifth moment
        moments[4] = (n30 - 3 * n12) * (n30 + n12)
                * (Math.pow((n30 + n12), 2) - 3 * Math.pow((n21 + n03), 2))
                + (3 * n21 - n03) * (n21 + n03)
                * (3 * Math.pow((n30 + n12), 2) - Math.pow((n21 + n03), 2));

        //Sixth moment
        moments[5] = (n20 - n02)
                * (Math.pow((n30 + n12), 2) - Math.pow((n21 + n03), 2))
                + 4 * n11 * (n30 + n12) * (n21 + n03);

        //Seventh moment
        moments[6] = (3 * n21 - n03) * (n30 + n12)
                * (Math.pow((n30 + n12), 2) - 3 * Math.pow((n21 + n03), 2))
                + (n30 - 3 * n12) * (n21 + n03)
                * (3 * Math.pow((n30 + n12), 2) - Math.pow((n21 + n03), 2));

        //Eighth moment
        moments[7] = n11 * (Math.pow((n30 + n12), 2) - Math.pow((n03 + n21), 2))
                - (n20 - n02) * (n30 + n12) * (n03 + n21);

        return moments;