Alternativa a Android Virtual Device Emulator

Hoy he encontrado un nuevo emulador para dispositivos Android. El que incorpora Android Studio se vuelve cada vez más lento y el desarrollo es un suplicio. El nuevo emulador es el de MS Visual Studio, que ahora puede ser instalado independientemente de este IDE.

No voy a extenderme mucho más, ya que las instrucciones de instalación (e incluso de configuración del propio Android Studio o Eclipse para integrarlo en los mismos) se encuentran muy bien explicadas en esta entrada del blog de Microsoft, desde donde también puede descargarse.

Lamentablemente, existen unos requerimientos mínimos del sistema que no cumplo (debo tener Windows 8.1 como mínimo), así que no puedo instalarlo y decir qué tal va. No obstante, como este blog trata de dejar anotadas cosas que sé que voy olvidar, pues aquí queda para cuando tenga ocasión.

Por cierto, los mencionados requisitos (básicamente debe cumplir una versión determinada del SO y tener un procesador compatible con Hype-V), así como la forma de comprobar que tu equipo los cumple se encuentran en esta otra entrada.

  Otro gran emulador es el que ofrecen en BigNox. No tiene tantos requisitos como el de Visual Studio, funciona realmente rápido y se integra con Android Studio para el despliegue atomático de las apliaciones que estamos desarrolando. Sin embargo, tiene una pega, y es que suele fallar durante las labores de depuración, perdiendo el enlace con el adb (android devide bridge).

Instalando OpenCV

OpenCV (Open source computer vision) fue diseñado bajo la premisa de la eficiencia computacional y enfocado a aplicaciones en tiempo real. Desarollado en C/C++, dispone de interfaces para C, C++, Java y Phyton y soporta Linux, Windows, MacOS, Android y iOS.

En este artículo nos centraremos en la instalación en plataformas Windows y Linux.

• Windows. Aunque entre la documentación oficial de OpenCV podemos encontrar el procedimiento para efectuar la instalación en Windows, haremos un resúmen del mismo, que básicamente consiste en descargar el software ya compilado para la plataforma:
  • Abrir un navegador y acceder al repositorio del código en Sourceforge.
  • Seleccionar y descargar una versión.
  • Con un usuario con permisos de administrador sobre el equipo, ejecutar el archivo descargado, que basicamente efectuará una descompresión de archivos en la ruta que se elija. Los archivos obtenidos serán los binarios a utilizar.
  • Definir la variable de entorno de OpenCV y añadirla al path según se describe aquí.
• Linux. La instalación bajo Linux es algo más complicada, principalmente porque sólo se dispone del código fuente de OpenCV y es necesario compilarlo una vez descargado. Si bien esto suele verse como una ventaja frente a la descarga e instalación de los binarios puesto que el resultado será un código ejecutable construido ad-hoc para cada máquina, también tiene ciertos inconvenientes y es que el proceso de construcción es más engorroso. Veámoslo:
  • Instalar los siguientes paquetes requeridos (puede hacerse a través de apt-get desde un Terminal o del gestor de paquetes):
    • GCC 4.4.x o posterior. Puede instalarse con:

      sudo apt-get install build-essential

    • CMake 2.6 o superior.
    • Git.
    • GTK+2.x o superior incluyendo las cabeceras (libgtk2.0-dev).
    • pkg-config.
    • Python 2.6 o superior y Numpy 1.5 o superior con paquetes de desarrollo (python-dev, python-numpy).
    • Java JDK. Nos aseguramos que la variable de entorno JAVA_HOME esté correctamente definida y añadida al PATH.
    • Apache Ant. Nos aseguramos que la variable de entorno ANT_HOME esté correctamente definida y añadida al PAHT.
    • ffmpeg o libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev.
    • [opcional] libdc1394 2.x.
    • [opcional] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev.
  • Abrir un terminal y acceder al directorio en el que queramos descargar el código fuente de OpenCV.
  • Ejecutar:

    git clone https://github.com/Itseez/opencv.git

  • Una vez completada la descarga, tendremos el directorio opencv con todo el código fuente.
  • Accedemos al directorio opencv y creamos el directorio donde queremos que se construya el código binario:

    mkdir build
    cd build

  • Construimos:

    cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_SHARED_LIBS=0FF ..

  Si todo ha ido bien, debemos tener OpenCV instalado en nuestro equipo y listo. Para eliminarlo completamente, podemos efectuar un borrado desde un terminal:

  sudo find / -name "*opencv*" -exec rm -r {} \;

• Usando OpenCV Java en Eclipse. El siguiente enlace ofrece información muy precisa y fiable sobre cómo configurar Eclipse y crear un proyecto Java que utilice las librerías OpenCV. No obstante, como es necesario disponer del archivo .jar que recoge todas las funciones de OpenCV, será necesario efectuar una compilación sin errores en el caso de sistemas Linux para llegar a obtener el citado archivo. En el caso de Windows, dado que la instalación consiste en la descarga del código ya compilado, no tendremos problemas al respecto.