深入OpenCV Android应用开发

内容概要

Salil Kapur，Microsoft 软件工程师，在位于彼拉尼（Pilani）的博拉理工学院（BirlaInstitute of Technology and Science）获得计算机科学专业学士学位。

他对编程充满热情，并满怀激情不断尝试新技术。他的兴趣领域是计算机视觉、网络和可扩展系统。他也是一位开源爱好者，对诸如SimpleCV、BinPy 和Krita 等库都有所贡献。

在工作之余，他把大部分时间都花在Quora 和Hacker News 上。他爱好篮球和极限飞盘。他的联系方式是salilkapur93@gmail.com。

Nisarg Thakkar，软件开发者，可以称得上是技术狂热者。他主要用C++和Java 编程，对Android 应用开发和基于OpenCV 的计算机视觉应用开发有着丰富的经验。他对OpenCV项目也做出了贡献，并且在闲暇之时参与其开发工作。他的兴趣领域是立体视觉、虚拟现实，还有将Android 平台用于非商业性项目，以帮助无法承担传统解决方案的开发者。

在大学期间，他曾是移动应用俱乐部的Subcoordinator，也是两个创业项目的共同发起人。这两个项目都是他与朋友们合作开发的，其一为宾馆开发Android 应用，另一项目至今仍致力于为Android 平台开发更优秀的联系人管理应用。

Nisarg Thakkar 目前就读于彼拉尼的博拉理工学院K. K. Birla Goa 校区，预计于2016年5 月获得计算机科学专业荣誉工学学位。他的联系方式是nisargtha@gmail.com。

书籍目录

1 为图像添加效果 1

入门  1

部署OpenCV 2

在OpenCV 中存储图像  4

OpenCV 中的线性滤波器  5

均值模糊方法  7

高斯模糊方法  13

中值模糊方法  14

创建自定义核  16

形态学运算  17

阈值化  2

自适应阈值 21

小结  22

2 检测图像的基本特征  23

创建应用  23

边缘和角点检测  28

高斯差分技术  28

Canny 边缘检测器  31

Sobel 算子  33

Harris 角点检测  36

霍夫变换 37

霍夫直线  38

霍夫圆  40

轮廓  41

项目——检测图像中的数独  43

小结  45

3 检测目标  47

特征是什么？  47

尺度不变特征变换 48

理解SIFT 的原理  49

OpenCV 中的SIFT  57

匹配特征与检测目标 59

暴力匹配器  60

基于FLANN 的匹配器  60

匹配点  61

检测目标 65

加速稳健特征 65

SURF 检测器  66

SURF 描述子  67

OpenCV 中的SURF  69

ORB 70

oFAST：FAST 关键点定向  71

rBRIEF：旋转可知的BRIEF  72

OpenCV 中的ORB 74

BRISK  74

尺度空间关键点检测 75

关键点描述  76

OpenCV 中的BRISK  78

FREAK  79

视网膜采样模式 79

由粗到精的描述子 79

跳视搜索  80

方向 80

OpenCV 中的FREAK  80

小结  81

4 深入目标检测：级联分类器 83

级联分类器简介  83

Haar 级联分类器  84

LBP 级联分类器  85

用级联分类器检测人脸 86

HOG 描述子  94

项目——快乐相机 97

小结 98

5 追踪视频中的目标  99

光流法  99

Horn–Schunck 方法  101

Lucas–Kanade 方法  101

在Android 上查看光流场  104

图像金字塔  110

高斯金字塔  111

拉普拉斯金字塔  113

基本的二维变换  120

全局运动估计  121

Kanade-Lucas-Tomasi 追踪器  124

查看OpenCV 中的KLT 追踪器  124

小结  126

6 利用图像对齐和拼接  127

图像拼接  127

特征检测和匹配  128

图像匹配  130

光束法平差  131

自动全景校直  132

增益补偿  133

多频段融合  134

用OpenCV 进行图像拼接  135

小结  145

7 OpenCV 机器学习使应用焕发生机 147

光学字符辨识  147

k-最近邻算法用于OCR  148

支持向量机用于OCR 158

求解数独  160

识别数独中的数字  160

小结  162

8 疑难解答和最佳实践 163

错误排除  163

权限错误  163

用Logcat 调试代码  166

最佳实践  167

在Android 中操纵图像  168

在多个Activity 之间操纵数据 170

小结  172

9 开发一个文档扫描应用   173

让我们开始吧  174

算法  176

在Android 上的实现   177

小结  188

作者简介

《深入OpenCV Android应用开发》以在Android 平台上开发OpenCV 应用为重点，详细介绍了计算机视觉技术的理论及其在移动平台的应用。《深入OpenCV Android应用开发》由浅入深，囊括了从基本的开发环境部署，到基础的图像处理算法，再到目标检测、人脸检测、目标追踪、图像拼接等高级图像分析技术，以及用于图像分类的机器学习算法等各方面的知识。

《深入OpenCV Android应用开发》虽然篇幅不多，但内容十分丰富，从理论到实践，从精辟的数学公式到翔实的源代码，从系统的算法解释到实用的编程技巧，完全能够满足读者从入门到进阶的求知需要。《深入OpenCV Android应用开发》适合于有一定Java 和Android 开发基础，并对计算机视觉技术感兴趣的入门读者，亦可作为从事Android 图像编程的开发人员，以及熟悉OpenCV 开发并有意一试身手的编程爱好者的参考手册。

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