《深入OpenCV Android应用开发》以在Android 服务平台上开发设计OpenCV 运用为重中之重，详解了计算机视觉技术性的基础理论以及在移动平台应用芯片的运用。《深入OpenCV Android应用开发》循序渐进，包揽了从基础的开发工具布署，到基本的图象处理优化算法，再到总体目标检验、人脸检测、总体目标跟踪、图像拼接等高級图像检测技术性，及其用以图象归类的机器学习算法等各层面的专业知识。
《深入OpenCV Android应用开发》尽管篇数很少，但內容非常丰富多彩，从基础理论到实践活动，从句句戳心的数学公式到详实的源码，从系统软件的优化算法表述到好用的程序编写方法，彻底满足用户从新手入门到升阶的求真必须。《深入OpenCV Android应用开发》合适于有必须Java 和Android 开发设计基本，并对计算机视觉技术性很感兴趣的新手入门用户，也可以做为从业Android 图象程序编写的开发者，及其了解OpenCV 开发设计并有心一试身手的编程爱好者的参考手册。
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 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
