将opencv矩阵转换为字符串以存储在Android（Java）数据库中的最佳方法

Question

我想将随机OpenCV描述符提取器生成的描述符矩阵存储为数据库实体

假设desc是描述符矩阵

String s = (desc.reshape(1,1)).dump;

为了从数据库中获取矩阵，我做了

Mat desc = new Mat(numberOfRows * numberOfCols * numberOfChannels, 1, type);
/* I stored number of rows and number of cols and type of the matrix separately and pass them to the function that returns the matrix */
String ss[] = s.substring(1, s.length -1).split(", ");
int[] temp = new int[sss.length ];
for(int i = 0; i < sss.length; i++) temp [i] = Integer.parseInt(sss[i]);
MatOfInt int_values = new MatOfInt(temp);
int_values.convertTo(desc, type);
desc = fingerprint.desc(numberOfChannels, numberOfRows);

这很好，但需要很多时间，尤其是在。split方法和涉及parseInt的循环，因为矩阵中有大量元素（在我的例子中大约是100k）

我的问题是：有没有更好的方法

我的第二个问题是，分配一个100K长的字符串数组并对其进行解析（考虑到字符串实际上最多为2-3个字符）不应该真正花费2秒钟，是因为Android/Java很慢吗

Answer 1

好的，我找到了一个类似于Kiran提到的Berak的解决方案。我的尝试不太一般，但对描述符矩阵很好，速度很快，不涉及jni

        // for writing
        MatOfByte bytes = new MatOfByte(desc.reshape(1, nrows * ncols * nchannels));
        byte[] bytes_ = bytes.toArray();

        String s = Base64.encodeToString(bytes_, Base64.DEFAULT);


        // for reading
        byte[] bytes_ = Base64.decode(s, Base64.DEFAULT);
        MatOfByte bytes = new MatOfByte(bytes_);
        Mat desc  = new Mat(nrows * ncols * nchannels, 1, type);
        bytes.convertTo(desc, type);

        desc = desc.reshape(nchannels, nrows);

Answer 2

OpenCV为持久性提供了FileStorage类，如link。基本上Mat图像可以保存为XML/YAML文件，稍后我们可以从中读取。下面是一个简单的例子

//for writing
cv::FileStorage store(“save.yml", cv::FileStorage::WRITE);
store << “mat” << img;
store.release();

//for reading
cv::FileStorage store(“save.yml", cv::FileStorage::READ);
store[“mat”] >> img;
store.release();

但是我们在Android中没有FileStoragejava包装器。另一种方法是通过JNI调用上述代码，就像在这个example中那样，或者更好——检查Berak的sample