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| 編輯推薦： |
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
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| 內容簡介： |
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本书以在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。本书由浅入深，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。本书虽然篇幅不大，但内容十分丰富，从理论到实践，从精辟的数学公式到详实的源代码，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。
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| 關於作者： |
岳翰，网名John Hany，现居成都，计算机图形学研究者，技术博客博主。他对编程充满热情，总是很兴奋地尝试新技术。他的兴趣领域是计算机视觉、网络和可扩展系统。 Salil Kapur，Microsoft软件工程师，在位于彼拉尼（Pilani）的博拉理工学院（Birla Institute 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，总是很兴奋地尝试新技术。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salilkapur93@gmail.com。
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nisargtha@gmail.com。
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| 目錄：
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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?CSchunck方法100
Lucas?CKanade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-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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