深入OpenCV Android 應用開發 深入OpenCV Android应用开发

薩里爾·卡普爾 (Salil Kapur), 尼薩格·塔卡爾 (Nisarg Thakkar)

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商品描述

<內容介紹>

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,以及用於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,從精闢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
入門
部署OpenCV
在OpenCV中存儲圖像
OpenCV中的線性濾波器
均值模糊方法
高斯模糊方法
中值模糊方法
創建自定義核
形態學運算
閾值化
自適應閾值
小結
2檢測圖像的基本特徵
創建應用
邊緣和角點檢測
高斯差分技術
Canny邊緣檢測器
Sobel算子
Harris角點檢測
霍夫變換
霍夫直線
霍夫圓
輪廓
項目——檢測圖像中的數獨
小結
3檢測目標
特徵是什麼?
尺度不變特徵變換
理解SIFT的原理
OpenCV中的SIFT
匹配特徵與檢測目標
暴力匹配器
基於FLANN的匹配器
匹配點
檢測目標
加速穩健特徵
SURF檢測器
SURF描述子
OpenCV中的SURF
ORB
oFAST:FAST關鍵點定向
rBRIEF:旋轉可知的BRIEF
OpenCV中的ORB
BRISK
尺度空間關鍵點檢測
關鍵點描述
OpenCV中的BRISK
FREAK
視網膜採樣模式
由粗到精的描述子
跳視搜索
方向
OpenCV中的FREAK
小結
4深入目標檢測:級聯分類器
級聯分類器簡介
Haar級聯分類器
LBP級聯分類器
用級聯分類器檢測人臉
HOG描述子
項目——快樂相機
小結


5追蹤視頻中的目標
光流法
Horn–Schunck方法
Lucas–Kanade方法
在Android上查看光流場
圖像金字塔
高斯金字塔
拉普拉斯金字塔
基本的二維變換
全局運動估計
Kanade—Lucas—Tomasi追蹤器
查看OpenCV中的KLT追蹤器
小結
6利用圖像對齊和拼接
圖像拼接
特徵檢測和匹配
圖像匹配
光束法平差
自動全景校直
增益補償
多頻段融合
用OpenCV進行圖像拼接
小結
7OpenCV機器學習使應用煥發生機
光學字符辨識
k—最近鄰算法用於OCR
支持向量機用於OCR
求解數獨
識別數獨中的數字
小結
8疑難解答和最佳實踐
錯誤排除
權限錯誤
用Logcat調試代碼
最佳實踐
在Android中操縱圖像
在多個Activity之間操縱數據
小結
9開發一個文檔掃描應用
讓我們開始吧
算法
在Android上的實現
小結