Android图像识别：精准测量物体长宽高与长度的技术实践**

一、技术背景与核心挑战

在工业质检、物流分拣、AR测量等场景中，通过Android设备摄像头实时获取物体尺寸（长宽高/长度）的需求日益增长。传统方案依赖硬件传感器（如激光雷达）成本高昂，而纯视觉方案面临两大核心挑战：

1. 透视畸变校正：摄像头与物体不垂直时，图像中的矩形会变形为梯形，需通过几何变换还原真实比例。
2. 参照物缺失：无标定物时，需通过单目视觉估计深度，结合物体特征点匹配实现尺寸反推。

以物流场景为例，某快递公司需在分拣线上自动识别包裹尺寸以匹配仓位。传统方案需安装多个激光传感器，而基于Android的视觉方案仅需一台手机，成本降低80%。

二、技术实现路径

1. 图像预处理：构建测量基础

通过OpenCV的Android SDK实现关键预处理步骤：

// 灰度化与边缘检测
Mat srcMat = new Mat();
Utils.bitmapToMat(bitmap, srcMat);
Imgproc.cvtColor(srcMat, srcMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.Canny(srcMat, srcMat, 50, 150);
// 轮廓提取与筛选
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Imgproc.findContours(srcMat, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 筛选面积大于阈值的轮廓
contours = contours.stream()
    .filter(c -> Imgproc.contourArea(c) > 1000)
    .collect(Collectors.toList());

关键点：需通过contourArea和arcLength过滤噪声轮廓，保留可能的目标物体。

2. 透视变换：矫正畸变图像

当摄像头与物体平面不平行时，需通过四点变换恢复正视图：

// 手动选择或自动检测四个角点（示例为手动选择）
Point[] srcPoints = new Point[]{
    new Point(100, 150), // 左上
    new Point(400, 120), // 右上
    new Point(420, 400), // 右下
    new Point(80, 380)   // 左下
};
Point[] dstPoints = new Point[]{
    new Point(0, 0),
    new Point(300, 0),
    new Point(300, 200),
    new Point(0, 200)
};
Mat perspectiveMat = Imgproc.getPerspectiveTransform(
    new MatOfPoint2f(srcPoints), 
    new MatOfPoint2f(dstPoints)
);
Mat correctedMat = new Mat();
Imgproc.warpPerspective(srcMat, correctedMat, perspectiveMat, new Size(300, 200));

优化建议：实际应用中可通过ARCore的平面检测自动获取角点，减少人工干预。

3. 尺寸反推：像素与实际单位的映射

方案一：已知参照物法

若图像中包含已知尺寸的物体（如信用卡），可通过比例计算：

// 参照物实际宽度（mm）
float referenceRealWidth = 85.6f; 
// 参照物在图像中的像素宽度
float referencePixelWidth = 120; 
// 目标物体像素宽度
float targetPixelWidth = 300;
// 计算缩放比例
float scale = referenceRealWidth / referencePixelWidth;
// 目标物体实际宽度
float targetRealWidth = targetPixelWidth * scale;

方案二：单目视觉估计（无参照物）

结合物体类别先验知识（如标准快递箱高度约15cm）与深度估计模型：

1. 使用TensorFlow Lite运行MobileNetV2分类模型识别物体类型。
2. 加载预训练的深度估计模型（如MiDaS）获取像素深度图。
3. 通过公式 实际长度 = 像素长度 × (焦距 × 物体到相机距离) / (传感器宽度 × 像素尺寸) 计算。

深度模型集成示例：

// 加载TFLite模型
Interpreter interpreter = new Interpreter(loadModelFile(activity));
// 输入预处理（归一化等）
Bitmap scaledBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, 224, 224, true);
TensorBuffer inputBuffer = TensorBuffer.createFixedSize(new int[]{1, 224, 224, 3}, DataType.FLOAT32);
// 运行推理
interpreter.run(inputBuffer.getBuffer(), outputBuffer.getBuffer());

三、性能优化策略

1. 多线程处理：将图像采集、预处理、推理分离到不同线程，避免UI线程阻塞。

   new AsyncTask<Void, Void, Float>() {
       @Override
       protected Float doInBackground(Void... voids) {
           // 执行耗时计算
           return calculateDimension();
       }
       @Override
       protected void onPostExecute(Float result) {
           // 更新UI
       }
   }.execute();

2. 模型量化：使用TensorFlow Lite的动态范围量化将FP32模型转为INT8，推理速度提升3倍，体积缩小4倍。

3. 硬件加速：启用GPU委托加速深度模型：

   GpuDelegate delegate = new GpuDelegate();
   Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
   options.addDelegate(delegate);
   Interpreter interpreter = new Interpreter(modelFile, options);

四、典型应用场景

1. 电商AR试衣：通过测量用户身体尺寸推荐服装，误差控制在±2cm内。
2. 工业质检：检测零件长度是否符合公差要求（如±0.1mm），替代昂贵的卡尺测量。
3. 智能家居：自动识别家具尺寸，判断是否适合房间布局。

五、技术局限与突破方向

当前方案在以下场景存在局限：

• 完全透明/反光物体（如玻璃瓶）边缘检测困难
• 极端光照条件（如强逆光）导致特征丢失

未来可探索：

1. 结合多光谱成像提升材质适应性
2. 引入SLAM技术实现动态物体跟踪测量
3. 开发轻量化3D重建模型直接输出点云尺寸

通过持续优化算法与硬件协同，Android图像识别测量技术正从实验室走向规模化商用，为移动端计算机视觉开辟新路径。