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深入OpenCV Android应用开发

深入OpenCV Android应用开发

定 价:¥58.00

作 者: (印度)Salil Kapur(萨里尔.卡普尔) Nisarg Thakkar(尼萨格.塔卡尔)
出版社: 电子工业出版社
丛编项:
标 签: 计算机/网络 行业软件及应用

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ISBN: 9787121288234 出版时间: 2016-05-01 包装: 平塑勒
开本: 页数: 200 字数:  

内容简介

  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。

作者简介

  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。

图书目录

目录1 为图像添加效果 1入门 1部署OpenCV 2在OpenCV中存储图像 4OpenCV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 222 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 28Canny边缘检测器 31Sobel算子 33Harris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 453 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 49OpenCV中的SIFT 58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 66SURF检测器 67SURF描述子 68OpenCV中的SURF 70ORB 71oFAST:FAST关键点定向 72rBRIEF:旋转可知的BRIEF 73OpenCV中的ORB 75BRISK 75尺度空间关键点检测 76关键点描述 77OpenCV中的BRISK 79FREAK 80视网膜采样模式 80由粗到精的描述子 80跳视搜索 81方向 81OpenCV中的FREAK 81小结 824 深入目标检测:级联分类器 83级联分类器简介 83Haar级联分类器 84LBP级联分类器 85用级联分类器检测人脸 86HOG描述子 94项目——快乐相机 97小结 985 追踪视频中的目标 99光流法 99Horn?CSchunck方法 100Lucas?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 121Kanade-Lucas-Tomasi追踪器 124查看OpenCV中的KLT追踪器 124小结 1266 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 1457 OpenCV机器学习使应用焕发生机 147光学字符辨识 147k-最近邻算法用于OCR 148支持向量机用于OCR 158求解数独 160识别数独中的数字 160小结 1628 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 1729 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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