深入OpenCV Android应用开发

出版者:电子工业出版社

作者:【印度】Salil Kapur（萨里尔.卡普尔）

页数:200

译者:岳翰

出版时间:2016-6

价格:58.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121288234

具体描述

《深入OpenCV Android应用开发》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。《深入OpenCV Android应用开发》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。

《深入OpenCV Android应用开发》虽然篇幅不多，但内容十分丰富，从理论到实践，从精辟的数学公式到翔实的源代码，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。《深入OpenCV Android应用开发》适合于有一定Java 和Android 开发基础，并对计算机视觉技术感兴趣的入门读者，亦可作为从事Android 图像编程的开发人员，以及熟悉OpenCV 开发并有意一试身手的编程爱好者的参考手册。

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[e-mail]。

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[e-mail]。

目录信息

1 为图像添加效果 1
入门 1
部署OpenCV 2
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 2
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 48
理解SIFT 的原理 49
OpenCV 中的SIFT 57
匹配特征与检测目标 59
暴力匹配器 60
基于FLANN 的匹配器 60
匹配点 61
检测目标 65
加速稳健特征 65
SURF 检测器 66
SURF 描述子 67
OpenCV 中的SURF 69
ORB 70
oFAST：FAST 关键点定向 71
rBRIEF：旋转可知的BRIEF 72
OpenCV 中的ORB 74
BRISK 74
尺度空间关键点检测 75
关键点描述 76
OpenCV 中的BRISK 78
FREAK 79
视网膜采样模式 79
由粗到精的描述子 79
跳视搜索 80
方向 80
OpenCV 中的FREAK 80
小结 81
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 101
Lucas–Kanade 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 130
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 135
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 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
· · · · · · (收起)

用户评价

说实话，这本书的排版和示例代码的组织方式让我有些困惑，感觉像是匆匆忙忙赶工出来的初稿。对于一个技术深度如此之高的领域，代码的清晰度和注释的详尽程度至关重要，但这里很多代码片段显得冗长且缺乏模块化，尤其是涉及到复杂的图像预处理流程时，简直就是一长串没有呼吸的函数调用。我期待看到的是如何构建可复用、可测试的模块化代码结构来处理实际项目中的数据流，而不是直接在`Activity`的生命周期方法里堆砌复杂的逻辑。此外，对于OpenCV中那些经常被误解的参数设置，比如不同颜色空间转换时的精度损失问题，或者特定滤波器的数学原理与参数敏感性分析，书中也只是点到为止，没有提供足够的图示或数学推导来支撑这些关键决策。作为一本专注于“应用开发”的书，它在“开发实践”和“质量保证”这两块的投入明显不足，更像是在做技术特性的罗列展示，而不是教人如何写出企业级的、可维护的移动应用。

我带着极大的期望翻开了这本书，希望能找到关于非标准图像格式处理以及自定义内核（Kernel）优化的先进技术。然而，书中对这些进阶话题的探讨显得力不从心。例如，如何高效地将特定的第三方图像格式（比如某些工业相机输出的16位RAW数据）转换成OpenCV能处理的Mat结构，同时最大限度地减少CPU开销，这块内容几乎是空白的。更不用提如何利用OpenCV提供的C++接口优势，并熟练地通过JNI/NDK进行性能调优的实例了。很多时候，我们知道JNI是提升性能的关键，但这本书似乎更倾向于展示纯Java/Kotlin接口的便利性，而对性能敏感的开发者最关心的Native层优化避而不谈。如果不能指导读者如何突破Java层的性能瓶颈，那么这本书的“深入”二字就显得有些夸大了。它未能提供一张清晰的性能优化路线图，更多的是停留在应用层面的功能集成。

这本书给我的印象是，它似乎在努力平衡初学者友好度和资深开发者的需求，结果却是两头都没讨好。对于初学者而言，背景知识的铺垫不够充分，突然抛出矩阵变换和特征提取的概念可能会让他们望而生畏；而对于经验丰富的开发者，书中提供的很多基础功能介绍又显得过于浅显，像是对官方文档的重复解读，没有带来新的见解或突破性的技巧。我更希望看到的是，如何在高并发环境下同步处理来自多个传感器（比如RGB摄像头和深度传感器）的数据流，并利用OpenCV的强大能力进行异构计算的调度。书中对于多线程处理图像数据流的死锁问题、内存抖动（jank）的分析，以及如何利用Android的JobScheduler来优化离线批处理任务的描述几乎是缺失的。这本书似乎将移动开发的环境特殊性（如电池续航、后台运行限制）完全抽象化了，这对于追求极致性能和用户体验的应用来说是致命的缺陷。

阅读完此书后，我对于如何构建一个真正具有用户感知智能的应用仍感迷茫。一个好的应用不仅要能“看到”东西，更要能“理解”并“响应”用户的意图。这本书的评价体系似乎只聚焦于算法的准确率，例如找到了多少关键点、识别出了什么物体，但完全忽略了用户界面的反应速度和交互流畅性。例如，如果一个复杂的图像处理操作导致UI线程卡顿超过500毫秒，那么即便算法结果再完美，用户体验也是灾难性的。书中缺乏关于如何将计算密集型任务与UI渲染分离的设计模式探讨，比如如何使用Kotlin Coroutines或Flow来优雅地管理异步计算结果的投递，确保主线程的干净和高效。这本书更像是一本面向算法研究人员的参考手册，而不是一本面向一线应用架构师的实战指南，它遗漏了将复杂视觉能力无缝融入现代移动应用架构中的关键桥梁。

这本书的侧重点似乎完全与我目前在移动端视觉处理领域遇到的挑战不符。我本来希望能深入了解如何在资源有限的移动设备上高效地部署和优化复杂的计算机视觉算法，比如实时目标跟踪或者深度学习模型的轻量化部署。然而，这本书的内容更像是对一个通用计算机视觉库在特定平台上的接口说明的堆砌，缺乏对性能瓶颈、内存管理以及平台特性（比如GPU加速或NPU利用）的深入剖析。阅读下来，我感觉知识的深度停留在“如何调用API”的层面，而非“为何要这样调用”的底层逻辑。特别是对于那些依赖于最新Android版本特性的高级功能，比如CameraX的深度集成或者最新的Vulkan/OpenGL ES渲染管线与OpenCV矩阵操作的无缝衔接，书中都没有给出令人满意的实践案例或性能对比数据。如果目标读者是希望从零开始搭建一个高性能移动端视觉应用的工程师，这本书提供的路线图可能会让他们在实际落地时感到力不从心，因为核心的优化思路和陷阱规避策略并未被充分讨论。它更像是一本工具手册，而非一本策略指南。