深入OpenCV Android應(yīng)用開發(fā)
定 價(jià):58 元
- 作者:岳翰;(印度)Salil Kapur(薩里爾.卡普爾), Nisarg Thakkar(尼薩格.塔卡爾)
- 出版時(shí)間:2016/5/1
- ISBN:9787121288234
- 出 版 社:電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TN929.53
- 頁碼:200
- 紙張:膠紙版
- 版次:1
- 開本:16K
《深入OpenCV Android應(yīng)用開發(fā)》以在Android 平臺上開發(fā)OpenCV 應(yīng)用為重點(diǎn),詳細(xì)介紹了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的理論及其在移動(dòng)平臺的應(yīng)用!渡钊隣penCV Android應(yīng)用開發(fā)》由淺入深,囊括了從基本的開發(fā)環(huán)境部署,到基礎(chǔ)的圖像處理算法,再到目標(biāo)檢測、人臉檢測、目標(biāo)追蹤、圖像拼接等高級圖像分析技術(shù),以及用于圖像分類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等各方面的知識。
《深入OpenCV Android應(yīng)用開發(fā)》雖然篇幅不多,但內(nèi)容十分豐富,從理論到實(shí)踐,從精辟的數(shù)學(xué)公式到翔實(shí)的源代碼,從系統(tǒng)的算法解釋到實(shí)用的編程技巧,完全能夠滿足讀者從入門到進(jìn)階的求知需要!渡钊隣penCV Android應(yīng)用開發(fā)》適合于有一定Java 和Android 開發(fā)基礎(chǔ),并對計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)感興趣的入門讀者,亦可作為從事Android 圖像編程的開發(fā)人員,以及熟悉OpenCV 開發(fā)并有意一試身手的編程愛好者的參考手冊。
掌握在Android平臺實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺算法的藝術(shù),開發(fā)穩(wěn)健、高效的應(yīng)用!
◎理解如何利用OpenCV處理圖像
◎利用多種高水準(zhǔn)的特征匹配算法在圖像和視頻中檢測特定目標(biāo),比如SIFT、SURF和ORB
◎執(zhí)行圖像變換,例如改變顏色、空間、縮放,以及應(yīng)用高斯模糊等濾波器
◎用移動(dòng)電話的攝像頭與現(xiàn)實(shí)世界交互
◎在OpenCV Android編程當(dāng)中探索人臉檢測、目標(biāo)檢測和圖像拼接
◎利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建更智能的應(yīng)用
◎?qū)W會(huì)調(diào)試程序,并理解數(shù)據(jù)的內(nèi)部存儲方式,以便創(chuàng)造*優(yōu)的定制算法
前言
本書能立刻為你在Android 平臺上使用OpenCV 助一臂之力。書中既從概念上闡述了多種計(jì)算機(jī)視覺算法,也介紹了這些算法在Android 平臺上的實(shí)現(xiàn)。如果你希望在現(xiàn)有的或新開發(fā)的Android 應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺模塊,那么本書正是一份寶貴的資料。
本書內(nèi)容安排
第1 章 為圖像添加效果。本章介紹在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中廣泛使用的一些基礎(chǔ)的預(yù)處理算法。同時(shí),本章也會(huì)說明如何將OpenCV 整合到現(xiàn)有項(xiàng)目中。
第2 章 檢測圖像的基本特征。本章講解圖像基本特征的檢測,比如邊緣、角點(diǎn)、直線和圓等。
第3 章 檢測目標(biāo)。本章進(jìn)一步探討特征檢測,即利用更復(fù)雜的算法來檢測和描述圖像的特征,以保證能與其他目標(biāo)的特征唯一匹配。
第4 章 深入目標(biāo)檢測:級聯(lián)分類器。本章講解對更具一般性目標(biāo)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(biāo)。本章介紹一種運(yùn)動(dòng)檢測器——光流法的概念,并利用Lucas-Kanade-Tomasi 追蹤器在視頻中追蹤目標(biāo)。
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,并以此合成全景圖像。
第7 章 OpenCV 機(jī)器學(xué)習(xí)使應(yīng)用煥發(fā)生機(jī)。本章講解如何在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中利用機(jī)器學(xué)習(xí)。在這一章中,我們會(huì)了解一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及它們在Android 上的應(yīng)用。
第8 章 疑難解答和最佳實(shí)踐。本章列舉一些開發(fā)者在開發(fā)應(yīng)用過程中容易遇到的錯(cuò)誤和問題,同時(shí)也介紹一些提高應(yīng)用效率的優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)。
第9 章 開發(fā)一個(gè)文檔掃描應(yīng)用。本章利用在前面章節(jié)中介紹的一些算法構(gòu)建一個(gè)完整的框架,使其無論以何種角度拍攝圖像都能掃描文檔。
閱讀本書需要什么
本書涉及的內(nèi)容要求機(jī)器至少有1GB 的內(nèi)存。目前,Windows、OS X 和Linux 操作系統(tǒng)都支持Android 開發(fā)。
本書的讀者對象
如果你是一位Java 與Android 開發(fā)者,并且希望通過學(xué)習(xí)OpenCV Android 應(yīng)用編程的新特性來提升自己的能力,那么本書就是為你量身打造的!
約定
在本書中,你會(huì)發(fā)現(xiàn)不同的信息呈現(xiàn)不同的格式。這里我們舉例說明這些格式,并解釋它們的含義。
正文中的代碼、數(shù)據(jù)庫表名、文件夾名、文件名、文件擴(kuò)展名、文件路徑、偽URL、用戶輸入和Twitter 句柄等都采用以下格式:
“創(chuàng)建一個(gè)名為Application.mk 的文件,并將以下代碼復(fù)制到該文件內(nèi)!贝a塊是這樣安排的:
。紆ser-permission android:name="android.permission.CAMERA"/>
。紆ser-feature android:name="android.hardware.camera"
android:required="false"/>
。紆ser-feature android:name="android.hardware.camera.autofocus"
android:required="false"/>
。紆ser-feature android:name="android.hardware.camera.front"
android:required="false"/>
。紆ser-feature android:name="android.hardware.camera.
front.autofocus" android:required="false"/>
新術(shù)語和重要詞匯以黑體顯示。
警告或重要的事項(xiàng)以這種方式表示。
提示和技巧像這樣表示。
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勘誤表
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Salil Kapur,Microsoft 軟件工程師,在位于彼拉尼(Pilani)的博拉理工學(xué)院(BirlaInstitute of Technology and Science)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)學(xué)士學(xué)位。
他對編程充滿熱情,并滿懷激情不斷嘗試新技術(shù)。他的興趣領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺、網(wǎng)絡(luò)和可擴(kuò)展系統(tǒng)。他也是一位開源愛好者,對諸如SimpleCV、BinPy 和Krita 等庫都有所貢獻(xiàn)。
在工作之余,他把大部分時(shí)間都花在Quora 和Hacker News 上。他愛好籃球和極限飛盤。他的聯(lián)系方式是salilkapur93@gmail.com。
Nisarg Thakkar,軟件開發(fā)者,可以稱得上是技術(shù)狂熱者。他主要用C++和Java 編程,對Android 應(yīng)用開發(fā)和基于OpenCV 的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。他對OpenCV項(xiàng)目也做出了貢獻(xiàn),并且在閑暇之時(shí)參與其開發(fā)工作。他的興趣領(lǐng)域是立體視覺、虛擬現(xiàn)實(shí),還有將Android 平臺用于非商業(yè)性項(xiàng)目,以幫助無法承擔(dān)傳統(tǒng)解決方案的開發(fā)者。
在大學(xué)期間,他曾是移動(dòng)應(yīng)用俱樂部的Subcoordinator,也是兩個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的共同發(fā)起人。這兩個(gè)項(xiàng)目都是他與朋友們合作開發(fā)的,其一為賓館開發(fā)Android 應(yīng)用,另一項(xiàng)目至今仍致力于為Android 平臺開發(fā)更優(yōu)秀的聯(lián)系人管理應(yīng)用。
Nisarg Thakkar 目前就讀于彼拉尼的博拉理工學(xué)院K. K. Birla Goa 校區(qū),預(yù)計(jì)于2016年5 月獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)榮譽(yù)工學(xué)學(xué)位。他的聯(lián)系方式是nisargtha@gmail.com。
岳翰,網(wǎng)名John Hany,現(xiàn)居成都,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究者,技術(shù)博客博主。他對編程充滿熱情,總是很興奮地嘗試新技術(shù)。他的興趣領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺、網(wǎng)絡(luò)和可擴(kuò)展系統(tǒng)。
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中的線性濾波器 5
均值模糊方法 7
高斯模糊方法 13
中值模糊方法 14
創(chuàng)建自定義核 16
形態(tài)學(xué)運(yùn)算 17
閾值化 20
自適應(yīng)閾值 21
小結(jié) 22
2 檢測圖像的基本特征 23
創(chuàng)建應(yīng)用 23
邊緣和角點(diǎn)檢測 28
高斯差分技術(shù) 28
Canny邊緣檢測器 31
Sobel算子 33
Harris角點(diǎn)檢測 36
霍夫變換 37
霍夫直線 38
霍夫圓 40
輪廓 41
項(xiàng)目――檢測圖像中的數(shù)獨(dú) 43
小結(jié) 45
3 檢測目標(biāo) 47
特征是什么? 47
尺度不變特征變換 49
理解SIFT的原理 49
OpenCV中的SIFT 58
匹配特征與檢測目標(biāo) 60
暴力匹配器 61
基于FLANN的匹配器 61
匹配點(diǎn) 62
檢測目標(biāo) 66
加速穩(wěn)健特征 66
SURF檢測器 67
SURF描述子 68
OpenCV中的SURF 70
ORB 71
oFAST:FAST關(guān)鍵點(diǎn)定向 72
rBRIEF:旋轉(zhuǎn)可知的BRIEF 73
OpenCV中的ORB 75
BRISK 75
尺度空間關(guān)鍵點(diǎn)檢測 76
關(guān)鍵點(diǎn)描述 77
OpenCV中的BRISK 79
FREAK 80
視網(wǎng)膜采樣模式 80
由粗到精的描述子 80
跳視搜索 81
方向 81
OpenCV中的FREAK 81
小結(jié) 82
4 深入目標(biāo)檢測:級聯(lián)分類器 83
級聯(lián)分類器簡介 83
Haar級聯(lián)分類器 84
LBP級聯(lián)分類器 85
用級聯(lián)分類器檢測人臉 86
HOG描述子 94
項(xiàng)目――快樂相機(jī) 97
小結(jié) 98
5 追蹤視頻中的目標(biāo) 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(yùn)動(dòng)估計(jì) 121
Kanade-Lucas-Tomasi追蹤器 124
查看OpenCV中的KLT追蹤器 124
小結(jié) 126
6 利用圖像對齊和拼接 127
圖像拼接 127
特征檢測和匹配 128
圖像匹配 129
光束法平差 131
自動(dòng)全景校直 132
增益補(bǔ)償 133
多頻段融合 134
用OpenCV進(jìn)行圖像拼接 134
小結(jié) 145
7 OpenCV機(jī)器學(xué)習(xí)使應(yīng)用煥發(fā)生機(jī) 147
光學(xué)字符辨識 147
k-最近鄰算法用于OCR 148
支持向量機(jī)用于OCR 158
求解數(shù)獨(dú) 160
識別數(shù)獨(dú)中的數(shù)字 160
小結(jié) 162
8 疑難解答和最佳實(shí)踐 163
錯(cuò)誤排除 163
權(quán)限錯(cuò)誤 163
用Logcat調(diào)試代碼 166
最佳實(shí)踐 167
在Android中操縱圖像 168
在多個(gè)Activity之間操縱數(shù)據(jù) 170
小結(jié) 172
9 開發(fā)一個(gè)文檔掃描應(yīng)用 173
讓我們開始吧 174
算法 176
在Android上的實(shí)現(xiàn) 177
小結(jié) 188