时光漫步
资源详情
深入OpenCV Android应用开发(博文视点出品)
书籍详情介绍
🌟 从零开始，构建你的AI视觉帝国
本书由印度的Salil Kapur（萨里尔·卡普尔）和Nisarg Thakkar（尼萨格·塔卡尔）联合撰写，电子工业出版社精心打造，岳翰倾力翻译，2016年6月出版，定价58.00元，200页的平装版，ISBN号9787121288234。📖
🛠️ 基础到高级，一站式学习体验
《深入OpenCV Android应用开发》不仅带你从搭建开发环境开始，更深入探讨了图像处理算法、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。🔍 书中还涵盖了图像分类的机器学习算法，让你从理论到实践，一步到位。
🌈 数学公式与源代码的完美结合
书中不仅提供了精辟的数学公式，还有详尽的源代码，让你在理解算法的同时，能够迅速将理论应用于实践。🔢 从系统的算法解释到实用的编程技巧，这本书是你从入门到进阶的完美伴侣。
👨💻 适合各类读者，拓宽技术视野
无论你是有一定Java和Android开发基础的入门读者，还是从事Android图像编程的开发人员，亦或是熟悉OpenCV开发并有意一试身手的编程爱好者，这本书都能为你的技术视野带来新的拓展。🌟
📱 Android平台的OpenCV应用开发
本书以Android平台为重点，详细介绍了计算机视觉技术在移动平台的应用。随着智能手机的普及，移动设备上的图像处理和计算机视觉应用越来越广泛，从简单的滤镜应用到复杂的人脸识别，这本书将是你的得力助手。📲
📈 技术与艺术的结合，开启创新之门
计算机视觉技术不仅仅是冷冰冰的代码和算法，它更是艺术与技术的结合。通过《深入OpenCV Android应用开发》，你将学会如何将创意转化为现实，开启创新之门。🎨
🌟 结语
《深入OpenCV Android应用开发》是一本内容丰富、实用性强的技术书籍。它不仅提供了从基础到高级的全面知识，还通过实例代码和算法解释，让你能够快速上手并在实际项目中应用。📚 无论你是初学者还是有一定基础的开发者，这本书都将是你的宝贵资源。让我们一起开启这段AI视觉的奇妙旅程，探索技术的无限可能。🚀🌌
书籍资料
- 内容简介
- 作者介绍
- 书籍目录
《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。
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[email protected]。
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[email protected]。
1为图像添加效果1
入门1
部署OpenCV2
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SIFT57
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SURF69
ORB70
oFAST：FAST关键点
向71
rBRIEF：旋转可知的BRIEF72
OpenCV中的ORB74
BRISK74
尺度空间关键点检测75
关键点描述76
OpenCV中的BRISK78
FREAK79
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FREAK80
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
7OpenCV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OCR148
支持向量机用于OCR158
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
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