編輯推薦

掌握在Android平颱實現計算機視覺算法的藝術，開發穩健、高效的應用！

◎理解如何利用OpenCV處理圖像

◎利用多種高水準的特徵匹配算法在圖像和視頻中檢測特定目標，比如SIFT、SURF和ORB

◎執行圖像變換，例如改變顔色、空間、縮放，以及應用高斯模糊等濾波器

◎用移動電話的攝像頭與現實世界交互

◎在OpenCV Android編程當中探索人臉檢測、目標檢測和圖像拼接

◎利用機器學習算法構建更智能的應用

◎學會調試程序，並理解數據的內部存儲方式，以便創造*優的定製算法

內容簡介

《深入OpenCV Android應用開發》以在Android 平颱上開發OpenCV 應用為重點，詳細介紹瞭計算機視覺技術的理論及其在移動平颱的應用。《深入OpenCV Android應用開發》由淺入深，囊括瞭從基本的開發環境部署，到基礎的圖像處理算法，再到目標檢測、人臉檢測、目標追蹤、圖像拼接等高級圖像分析技術，以及用於圖像分類的機器學習算法等各方麵的知識。

《深入OpenCV Android應用開發》雖然篇幅不多，但內容十分豐富，從理論到實踐，從精闢的數學公式到翔實的源代碼，從係統的算法解釋到實用的編程技巧，完全能夠滿足讀者從入門到進階的求知需要。《深入OpenCV Android應用開發》適閤於有一定Java 和Android 開發基礎，並對計算機視覺技術感興趣的入門讀者，亦可作為從事Android 圖像編程的開發人員，以及熟悉OpenCV 開發並有意一試身手的編程愛好者的參考手冊。

作者簡介

　　　　Salil Kapur，Microsoft 軟件工程師，在位於彼拉尼（Pilani）的博拉理工學院（BirlaInstitute of Technology and Science）獲得計算機科學專業學士學位。

他對編程充滿熱情，並滿懷激情不斷嘗試新技術。他的興趣領域是計算機視覺、網絡和可擴展係統。他也是一位開源愛好者，對諸如SimpleCV、BinPy 和Krita 等庫都有所貢獻。

在工作之餘，他把大部分時間都花在Quora 和Hacker News 上。他愛好籃球和極限飛盤。他的聯係方式是salilkapur93@gmail.com。

　　　　Nisarg Thakkar，軟件開發者，可以稱得上是技術狂熱者。他主要用C++和Java 編程，對Android 應用開發和基於OpenCV 的計算機視覺應用開發有著豐富的經驗。他對OpenCV項目也做齣瞭貢獻，並且在閑暇之時參與其開發工作。他的興趣領域是立體視覺、虛擬現實，還有將Android 平颱用於非商業性項目，以幫助無法承擔傳統解決方案的開發者。

在大學期間，他曾是移動應用俱樂部的Subcoordinator，也是兩個創業項目的共同發起人。這兩個項目都是他與朋友們閤作開發的，其一為賓館開發Android 應用，另一項目至今仍緻力於為Android 平颱開發更優秀的聯係人管理應用。

　　　　Nisarg Thakkar 目前就讀於彼拉尼的博拉理工學院K. K. Birla Goa 校區，預計於2016年5 月獲得計算機科學專業榮譽工學學位。他的聯係方式是nisargtha@gmail.com。

　　　　嶽翰，網名John Hany，現居成都，計算機圖形學研究者，技術博客博主。他對編程充滿熱情，總是很興奮地嘗試新技術。他的興趣領域是計算機視覺、網絡和可擴展係統。

目錄

目錄

1 為圖像添加效果 1
入門 1
部署OpenCV 2
在OpenCV中存儲圖像 4
OpenCV中的綫性濾波器 5
均值模糊方法 7
高斯模糊方法 13
中值模糊方法 14
創建自定義核 16
形態學運算 17
閾值化 20
自適應閾值 21
小結 22
2 檢測圖像的基本特徵 23
創建應用 23
邊緣和角點檢測 28
高斯差分技術 28
Canny邊緣檢測器 31
Sobel算子 33
Harris角點檢測 36
霍夫變換 37
霍夫直綫 38
霍夫圓 40
輪廓 41
項目――檢測圖像中的數獨 43
小結 45
3 檢測目標 47
特徵是什麼？ 47
尺度不變特徵變換 49
理解SIFT的原理 49
OpenCV中的SIFT 58
匹配特徵與檢測目標 60
暴力匹配器 61
基於FLANN的匹配器 61
匹配點 62
檢測目標 66
加速穩健特徵 66
SURF檢測器 67
SURF描述子 68
OpenCV中的SURF 70
ORB 71
oFAST：FAST關鍵點定嚮 72
rBRIEF：鏇轉可知的BRIEF 73
OpenCV中的ORB 75
BRISK 75
尺度空間關鍵點檢測 76
關鍵點描述 77
OpenCV中的BRISK 79
FREAK 80
視網膜采樣模式 80
由粗到精的描述子 80
跳視搜索 81
方嚮 81
OpenCV中的FREAK 81
小結 82
4 深入目標檢測：級聯分類器 83
級聯分類器簡介 83
Haar級聯分類器 84
LBP級聯分類器 85
用級聯分類器檢測人臉 86
HOG描述子 94
項目――快樂相機 97
小結 98
5 追蹤視頻中的目標 99
光流法 99
Horn?Schunck方法 100
Lucas?Kanade方法 101
在Android上查看光流場 104
圖像金字塔 110
高斯金字塔 111
拉普拉斯金字塔 113
基本的二維變換 120
全局運動估計 121
Kanade-Lucas-Tomasi追蹤器 124
查看OpenCV中的KLT追蹤器 124
小結 126
6 利用圖像對齊和拼接 127
圖像拼接 127
特徵檢測和匹配 128
圖像匹配 129
光束法平差 131
自動全景校直 132
增益補償 133
多頻段融閤 134
用OpenCV進行圖像拼接 134
小結 145
7 OpenCV機器學習使應用煥發生機 147
光學字符辨識 147
k-最近鄰算法用於OCR 148
支持嚮量機用於OCR 158
求解數獨 160
識彆數獨中的數字 160
小結 162
8 疑難解答和最佳實踐 163
錯誤排除 163
權限錯誤 163
用Logcat調試代碼 166
最佳實踐 167
在Android中操縱圖像 168
在多個Activity之間操縱數據 170
小結 172
9 開發一個文檔掃描應用 173
讓我們開始吧 174
算法 176
在Android上的實現 177
小結 188

前言/序言

　　前言

　　本書能立刻為你在Android 平颱上使用OpenCV 助一臂之力。書中既從概念上闡述瞭多種計算機視覺算法，也介紹瞭這些算法在Android 平颱上的實現。如果你希望在現有的或新開發的Android 應用中實現計算機視覺模塊，那麼本書正是一份寶貴的資料。

　　本書內容安排

　　第1 章 為圖像添加效果。本章介紹在計算機視覺應用中廣泛使用的一些基礎的預處理算法。同時，本章也會說明如何將OpenCV 整閤到現有項目中。

　　第2 章 檢測圖像的基本特徵。本章講解圖像基本特徵的檢測，比如邊緣、角點、直綫和圓等。

　　第3 章 檢測目標。本章進一步探討特徵檢測，即利用更復雜的算法來檢測和描述圖像的特徵，以保證能與其他目標的特徵唯一匹配。

　　第4 章 深入目標檢測：級聯分類器。本章講解對更具一般性目標的檢測，比如在圖像和視頻中檢測人臉或眼睛。

　　第5 章 追蹤視頻中的目標。本章介紹一種運動檢測器——光流法的概念，並利用Lucas-Kanade-Tomasi 追蹤器在視頻中追蹤目標。

　　第6 章 利用圖像對齊和拼接。本章介紹圖像對齊和圖像拼接的基本概念，並以此閤成全景圖像。

　　第7 章 OpenCV 機器學習使應用煥發生機。本章講解如何在計算機視覺應用中利用機器學習。在這一章中，我們會瞭解一些常用的機器學習算法，以及它們在Android 上的應用。

　　第8 章 疑難解答和最佳實踐。本章列舉一些開發者在開發應用過程中容易遇到的錯誤和問題，同時也介紹一些提高應用效率的優秀經驗。

　　第9 章 開發一個文檔掃描應用。本章利用在前麵章節中介紹的一些算法構建一個完整的框架，使其無論以何種角度拍攝圖像都能掃描文檔。

　　閱讀本書需要什麼

　　本書涉及的內容要求機器至少有1GB 的內存。目前，Windows、OS X 和Linux 操作係統都支持Android 開發。

　　本書的讀者對象

　　如果你是一位Java 與Android 開發者，並且希望通過學習OpenCV Android 應用編程的新特性來提升自己的能力，那麼本書就是為你量身打造的！

　　約定

　　在本書中，你會發現不同的信息呈現不同的格式。這裏我們舉例說明這些格式，並解釋它們的含義。

　　正文中的代碼、數據庫錶名、文件夾名、文件名、文件擴展名、文件路徑、僞URL、用戶輸入和Twitter 句柄等都采用以下格式：

　　“創建一個名為Application.mk 的文件，並將以下代碼復製到該文件內。”代碼塊是這樣安排的：

　　＜user-permission android:name="android.permission.CAMERA"/＞

　　＜user-feature android:name="android.hardware.camera"

　　android:required="false"/＞

　　＜user-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus"

　　android:required="false"/＞

　　＜user-feature android:name="android.hardware.camera.front"

　　android:required="false"/＞

　　＜user-feature android:name="android.hardware.camera.

　　front.autofocus" android:required="false"/＞

　　新術語和重要詞匯以黑體顯示。

　　警告或重要的事項以這種方式錶示。

　　

　　提示和技巧像這樣錶示。

　　下載本書的彩色圖片

　　我們另外提供瞭一個PDF 文件，該文件中包含瞭本書用到的截屏和圖錶的彩色版本。彩色圖片有助於你更好地理解輸齣結果所産生的變化。PDF 文件可以在這裏下載：https://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/8204OS_ImageBundle.pdf。

　　下載示例代碼

　　你可以從http://www.broadview.com.cn 的“下載專區”，下載所有已購買的博文視點書籍的示例代碼文件1。

　　勘誤錶

　　雖然我們已經盡力謹慎地確保內容的準確性，但錯誤仍然存在。如果你發現瞭書中的錯誤，包括正文和代碼中的錯誤，請告訴我們，我們會非常感激。這樣，你不僅幫助瞭其他讀者，也幫助我們改進後續的齣版。如發現任何勘誤，可以在博文視點網站相應圖書的頁麵提交勘誤信息。一旦你找到的錯誤被證實，你提交的信息就會被接受，我們的網站也會發布這些勘誤信息。你可以隨時瀏覽圖書頁麵，查看已發布的勘誤信息。

◎利用多種高水準的特徵匹配算法在圖像和視頻中檢測特定目標，比如SIFT、SURF和ORB

不錯嘛?

大概看瞭一下，還算有參考價值吧

在OpenCV Android編程當中探索人臉檢測、目標檢測和圖像拼接

好薄的書，還沒看，就看瞭下目錄感覺還可以

好薄的書，還沒看，就看瞭下目錄感覺還可以

書中有些內容寫的不全

入門幫助，隻是內容少瞭一點

書還是可以的，不過送來的時候沒有包裝……整體還不錯