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深入OpenCV Android应用开发

综合评级:
★★★★★

定价:
¥58.00

作者:
卡普尔

出版社:
电子工业

出版日期:
2016/06/01

页数:
200

ISBN:
9787121288234

书籍介绍

掌握在android平台实现计算机视觉算法的艺术,开发稳健、高效的应用!

◎理解如何利用opencv处理图像

◎利用多种高水准的特征匹配算法在图像和视频中检测特定目标,比如sift、surf和orb

◎执行图像变换,例如改变颜色、空间、缩放,以及应用高斯模糊等滤波器

◎用移动电话的摄像头与现实世界交互

◎在opencv android编程当中探索人脸检测、目标检测和图像拼接

◎利用机器学习算法构建更智能的应用

◎学会调试程序,并理解数据的内部存储方式,以便创造*的定制算法

作者简介

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。    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。

目录

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20

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49

理解SIFT的原理49

OpenCV中的SIFT58

匹配特征与检测目标60

暴力匹配器61

基于FLANN的匹配器61

匹配点62

检测目标66

加速稳健特征66

SURF检测器67

SURF描述子68

OpenCV中的SURF70

ORB71

oFAST:FAST关键点定向72

rBRIEF:旋转可知的BRIEF73

OpenCV中的ORB75

BRISK75

尺度空间关键点检测76

关键点描述77

OpenCV中的BRISK79

FREAK80

视网膜采样模式80

由粗到精的描述子80

跳视搜索81

方向81

OpenCV中的FREAK81

小结82

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100

Lucas–Kanade方法101

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129

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134

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-*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*佳实践163

错误排除163

权限错误163

用Logcat调试代码166

*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