一、技术背景与核心挑战

在工业检测、物流分拣、智能零售等场景中，通过移动端摄像头实时获取物体尺寸（如长宽高、长度）的需求日益增长。传统方案依赖硬件传感器（如激光测距仪）或专用设备，存在成本高、部署复杂等问题。基于Android图像识别的方案通过纯视觉技术实现非接触式测量，具有成本低、灵活度高的优势，但面临以下技术挑战：

透视畸变：摄像头与物体非正交时，图像中的物体尺寸与实际尺寸存在比例差异；
边缘模糊：光照不均、物体表面反光导致边缘特征提取困难；
标定精度：需建立像素与实际物理尺寸的映射关系，标定误差直接影响测量结果。

二、核心算法与技术实现

1. 边缘检测与特征提取

物体尺寸测量的前提是精准识别物体边缘。常用方法包括：

Canny边缘检测：通过高斯滤波降噪，结合梯度幅值与方向阈值化，保留清晰边缘。

// OpenCV4Android示例：Canny边缘检测
Mat src = Imgcodecs.imread(inputPath, Imgcodecs.IMREAD_COLOR);
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Mat edges = new Mat();
Imgproc.Canny(gray, edges, 50, 150); // 阈值可根据场景调整

深度学习模型：对于复杂场景（如低对比度、重叠物体），可训练U-Net、Mask R-CNN等模型实现语义分割，提取物体轮廓。

2. 相机标定与透视校正

建立像素与实际尺寸的映射关系需进行相机标定，步骤如下：

标定板拍摄：使用棋盘格或圆点标定板，从不同角度拍摄多张图像；
角点检测：通过OpenCV的findChessboardCorners函数检测标定板角点；

计算相机参数：求解内参矩阵（焦距、主点坐标）和外参矩阵（旋转、平移向量）。

// 示例：相机标定（简化版）
Size boardSize = new Size(9, 6); // 棋盘格内角点数量
List<Mat> objectPoints = new ArrayList<>();
List<Mat> imagePoints = new ArrayList<>();
// 填充objectPoints（世界坐标系下的3D点）和imagePoints（图像中的2D点）
Mat cameraMatrix = new Mat(3, 3, CvType.CV_64FC1);
Mat distCoeffs = new Mat(5, 1, CvType.CV_64FC1);
Calib3d.calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, 
                      src.size(), cameraMatrix, distCoeffs, 
                      new MatOfDouble(), new MatOfDouble());

标定后，通过透视变换将倾斜图像校正为正视图：

// 透视变换示例
MatOfPoint2f srcQuad = new MatOfPoint2f(...); // 原始图像四点坐标
MatOfPoint2f dstQuad = new MatOfPoint2f(...); // 目标图像四点坐标（如矩形）
Mat perspectiveMatrix = Imgproc.getPerspectiveTransform(srcQuad, dstQuad);
Mat correctedImg = new Mat();
Imgproc.warpPerspective(src, correctedImg, perspectiveMatrix, src.size());

3. 尺寸计算与单位转换

校正后的图像中，物体边缘为直线，可通过以下步骤计算尺寸：

轮廓提取：使用findContours获取物体轮廓；
最小外接矩形：通过minAreaRect计算旋转矩形，获取长宽（像素）；

实际尺寸换算：根据标定得到的像素-物理尺寸比例（如1像素=0.1mm），转换为实际值。

// 示例：计算轮廓的最小外接矩形
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, 
                   Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
double maxArea = 0;
RotatedRect maxRect = null;
for (MatOfPoint contour : contours) {
   RotatedRect rect = Imgproc.minAreaRect(new MatOfPoint2f(contour.toArray()));
   double area = rect.size.area();
   if (area > maxArea) {
       maxArea = area;
       maxRect = rect;
   }
}
Size size = maxRect.size; // 像素单位的长宽
double actualWidth = size.width * pixelToMmRatio; // 转换为毫米
double actualHeight = size.height * pixelToMmRatio;

三、性能优化与最佳实践

实时性优化：
- 使用轻量级模型（如MobileNetV3）替代大型CNN；
- 在后台线程处理图像，避免阻塞UI；
- 降低输入分辨率（如640x480）以减少计算量。
精度提升：
- 多帧平均：对连续多帧的测量结果取均值，减少随机误差；
- 动态标定：根据环境光照自动调整Canny阈值或模型置信度；
- 参考物辅助：在场景中放置已知尺寸的参考物（如硬币），实时校准比例。
鲁棒性设计：
- 添加手势交互：允许用户手动调整ROI（感兴趣区域）或边缘点；
- 异常处理：当边缘检测失败时，提示用户重新拍摄或调整角度；
- 数据校验：结合业务规则（如物流包裹尺寸限制）过滤不合理结果。

四、应用场景与扩展方向

工业检测：测量零件尺寸，自动判断是否符合公差要求；
物流分拣：识别包裹长宽高，优化仓储空间利用；
智能零售：通过货架摄像头实时监测商品陈列尺寸，辅助补货。
未来可结合AR技术，在摄像头画面中直接叠加尺寸标注，或集成至IoT平台实现远程监控。

五、总结

Android图像识别实现物体尺寸测量的核心在于边缘检测、相机标定与透视校正。通过OpenCV或深度学习模型提取特征，结合标定参数完成像素到物理尺寸的转换，可满足大多数场景的精度需求。开发者需根据实际场景权衡实时性与精度，通过动态标定、多帧平均等策略优化体验。随着移动端算力的提升，纯视觉方案将逐步替代传统硬件，成为低成本尺寸测量的主流选择。

Android图像识别：实现物体长宽高与长度的精准测量