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深入OpenCV Android應用開發 ( 簡體 字)
作者：岳翰	類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 　　　2. -> 程式設計 -> 手機程式 -> Android
譯者：
出版社：電子工業出版社	3dWoo書號： 44331 詢問書籍請說出此書號！ 【缺書】 【不接受訂購】
出版日：5/1/2016
頁數：200
光碟數：0
站長推薦：
印刷：黑白印刷	語系： ( 簡體 版 )
	【不接受訂購】
ISBN：9787121288234
作者序　|　譯者序　|　前言　|　內容簡介　|　目錄　|　序
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序：
譯者序：
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 多種計算機視覺算法，也介紹了這些算法在Android 平臺上的實現。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，那么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 整合到現有項目中。 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、直線 和圓等。 第3 章 檢測目標。本章進一步探討特征檢測，即利用更復雜的算法來檢測和描述圖像 的特征，以保證能與其他目標的特征唯一匹配。 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，并利用 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，并以此合成 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，我們會了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。本章利用在前面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。 閱讀本書需要什么 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 操作系 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，并且希望通過學習OpenCV Android 應用編程 的新特性來提升自己的能力，那么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、數據庫表名、文件夾名、文件名、文件擴展名、文件路徑、偽URL、 用戶輸入和Twitter 句柄等都采用以下格式： “創建一個名為Application.mk 的文件，并將以下代碼復制到該文件內。” 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表示。  提示和技巧像這樣表示。 下載本書的彩色圖片 我們另外提供了一個PDF 文件，該文件中包含了本書用到的截屏和圖表的彩色版本。 彩色圖片有助于你更好地理解輸出結果所產生的變化。PDF 文件可以在這里下載： https://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/8204OS_Ima geBundle.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。 勘誤表 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。如果你發現了書中的 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，你不僅幫助了其 他讀者，也幫助我們改進后續的出版。如發現任何勘誤，可以在博文視點網站相應圖書的 頁面提交勘誤信息。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面，查看已發布的勘誤信息。
內容簡介： 本書以在Android平臺上開發OpenCV應用為重點，詳細介紹了計算機視覺技術的理論及其在移動平臺的應用。本書由淺入深，囊括了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，以及用于圖像分類的機器學習算法等各方面的知識。本書雖然篇幅不大，但內容十分豐富，從理論到實踐，從精辟的數學公式到詳實的源代碼，從系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。
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 檢測圖像的基本特征 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 霍夫直線 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 60 暴力匹配器 61 基于FLANN的匹配器 61 匹配點 62 檢測目標 66 加速穩健特征 66 SURF檢測器 67 SURF描述子 68 OpenCV中的SURF 70 ORB 71 oFAST：FAST關鍵點定向 72 rBRIEF：旋轉可知的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 方向 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 特征檢測和匹配 128 圖像匹配 129 光束法平差 131 自動全景校直 132 增益補償 133 多頻段融合 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-最近鄰算法用于OCR 148 支持向量機用于OCR 158 求解數獨 160 識別數獨中的數字 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
序：