Android Application Programming with OpenCV pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Packt Publishing

作者:Joseph Howse

出品人:

页数:130

译者:

出版时间:2013-9-25

价格:USD 29.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849695206

丛书系列:

图书标签:

• OpenCV
• Android
• 计算机
• 人工智能
• OpenCV
• Android
• 图像处理
• 计算机视觉
• 移动开发
• 应用编程
• Android开发
• 编程技术
• 开发指南
• 机器学习

《Android应用开发与OpenCV实战：从零到精通》 本书是一本专注于Android应用开发与OpenCV库结合的深度实践指南。旨在帮助读者掌握如何在Android平台上利用OpenCV强大的计算机视觉能力，构建出集成了图像处理、目标检测、人脸识别、图像增强、视频分析等功能的创新性应用程序。全书内容围绕实际项目展开，从基础概念的讲解到复杂功能的实现，力求让读者在动手实践中学习，快速成长为一名具备独立开发能力的Android计算机视觉工程师。 核心内容概览： 1. Android开发基础与OpenCV集成环境搭建： Android开发入门： 简要回顾Android开发的核心概念，包括Activity、Fragment、Intent、UI布局（XML）、事件处理等，为后续OpenCV的集成打下基础。 OpenCV简介与架构： 介绍OpenCV的起源、发展历程、核心模块（Core, ImgProc, HighGUI, Video, Calib3d, Features2d, ObjDetect等）及其在计算机视觉领域的地位。 Android Studio下的OpenCV集成： 提供详细的步骤指导，讲解如何在Android Studio项目中正确导入OpenCV SDK，包括配置build.gradle文件、处理NDK、管理OpenCV库的依赖关系，以及解决常见的集成问题。 第一个OpenCV应用： 构建一个简单的Android应用，实现基本的图像加载、显示和简单的图像操作（如灰度化、模糊），让读者初步体验OpenCV在Android上的运行。 2. OpenCV图像处理核心技术： 图像的读取、显示与存储： 详细讲解`Mat`对象在OpenCV中的作用，如何高效地进行图像的加载、在Android UI中的显示（结合`ImageView`或`SurfaceView`），以及图像的保存。 色彩空间转换： 深入理解RGB、HSV、GRAY等不同色彩空间，并学习如何在OpenCV中进行高效的色彩空间转换，以适应不同的图像处理需求（如颜色阈值分割）。 点操作与像素处理： 掌握对图像像素进行直接操作的方法，包括亮度、对比度调整、阈值分割、直方图均衡化等，实现图像的增强和细节的提取。 几何变换： 学习图像的缩放、旋转、平移、仿射变换、透视变换等，并了解其在图像校正、全景拼接等应用中的作用。 滤波与卷积： 深入讲解各种图像滤波器的原理与应用，如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等，用于图像去噪、边缘检测和特征提取。 3. OpenCV高级图像分析与特征提取： 边缘检测： 详细介绍Canny、Sobel、Laplacian等边缘检测算法，并讲解如何调整参数以获得最佳的边缘信息。 特征点检测与描述： 学习SIFT、SURF、ORB、FAST、BRIEF等经典的特征点检测器和描述符，理解它们在图像匹配、目标识别和三维重建中的应用。 目标检测基础： 介绍传统的基于Haar特征的级联分类器（如人脸检测），以及更现代的基于深度学习的目标检测方法（如YOLO、SSD的初步概念，侧重于如何在Android上调用预训练模型）。 图像分割： 学习基于颜色、纹理或区域生长的图像分割技术，为后续的目标识别和分析做准备。 4. OpenCV在Android应用中的实战项目： 实时滤镜应用： 开发一款能够实时应用各种图像滤镜（如素描、怀旧、黑白、艺术风格）的Android相机应用，结合OpenCV的图像处理能力实现流畅的实时效果。 智能扫码与OCR识别： 集成OpenCV的条形码/二维码检测能力，并结合Tesseract OCR等工具，实现对图片中文字的自动识别与提取。 物体跟踪与计数： 利用OpenCV的视频分析功能，实现对特定物体在视频流中的实时跟踪，并统计物体的出现次数，可用于流量统计、行为分析等。 人脸识别与情感分析（入门）： 讲解如何在Android上利用OpenCV的预训练模型实现人脸的检测和识别，并初步探讨基于面部特征的情感分析的可能性。 AR（增强现实）基础实践： 结合OpenCV的标定和跟踪技术，实现简单的AR效果，如在真实场景中叠加虚拟物体，为构建更复杂的AR应用打下基础。 5. 性能优化与多线程处理： Android内存管理与OpenCV： 讲解如何在Android平台上合理使用`Mat`对象，避免内存泄漏，以及优化图像数据的传递和处理。 NDK与C++优化： 介绍如何利用Android NDK将OpenCV的C++代码集成到Android应用中，以提升计算密集型任务的性能。 多线程与异步处理： 讲解如何在Android中使用线程池、AsyncTask、Coroutines等技术，将OpenCV的耗时操作放到后台执行，保证UI的流畅性。 本书特色： 实践导向： 跳过冗长的理论铺垫，直接聚焦于读者最关心的实际应用和开发技巧。 项目驱动： 通过多个完整的实战项目，让读者在解决实际问题的过程中掌握OpenCV的强大功能。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，难度逐步提升，适合不同阶段的开发者。 代码详尽： 提供可运行的、经过优化的源代码，方便读者复制代码、理解和调试。 问题导向： 针对Android开发和OpenCV集成过程中常见的痛点和难点，提供解决方案和最佳实践。 目标读者： 有一定Android开发基础，希望为应用增加计算机视觉功能的开发者。 对计算机视觉技术充满兴趣，希望将其应用于移动端的学生或研究人员。 需要开发图像处理、目标识别、AR等功能的Android应用的企业开发者。 希望深入了解OpenCV在移动平台实战应用的工程师。 通过本书的学习，读者将能够自信地在Android平台上开发出功能强大、性能优越的计算机视觉应用程序，开启移动端智能视觉应用的无限可能。

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读完几章下来，我的感受是，作者在内容的组织上显然下了不少功夫，行文风格颇具老派工程师的严谨与细致。它不像那些流行的快餐式编程书籍那样追求花哨的界面效果，而是扎扎实实地从最底层的库集成讲起，每一个步骤都交代得明明白白，绝不含糊。对于一个初次接触OpenCV在Android上部署的开发者来说，光是理解不同版本的库如何兼容，以及在Android Studio项目中正确配置CMake脚本，就已经是一个不小的挑战了。这本书似乎预见到了这些困难，用图文并茂的方式，将那些晦涩的配置过程变得可视化和可操作化。我尤其欣赏它对性能优化的讨论，没有停留在理论层面，而是直接给出了具体的代码优化思路，比如如何利用Android的硬件加速特性（如果OpenCV版本支持）来提升处理速度。这种深入骨髓的实用主义，让这本书的份量瞬间加重。它不是那种读完一遍就能掌握的“速成指南”，更像是一本需要经常翻阅、在实际项目中反复对照的“工程字典”。对于那些追求产品稳定性与性能上限的开发者而言，这种深度是极其宝贵的。

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这本**《Android Application Programming with OpenCV》**，光是书名就足够吸引人眼球，尤其对我这种热衷于移动开发和计算机视觉交叉领域的学习者来说，简直像是发现了一块宝藏。我一直期待能有一本系统地讲解如何在Android平台上，无缝集成和高效利用OpenCV库的书籍。市面上关于Android开发的教材汗牛充栋，讲OpenCV的也很多，但真正能把两者深度融合，手把手教你构建出那些炫酷的实时图像处理应用的，少之又少。我阅读这本书的初衷，就是想解决从环境配置到实际算法部署过程中的那些“拦路虎”。期望它能提供清晰的架构指导，不仅仅是API的罗列，更重要的是讲解背后的设计哲学——如何处理移动设备的资源限制（如CPU和内存），如何优化算法的运行速度以达到实时效果。我特别关注它在JNI/NDK层面是如何处理Java与C++代码之间的交互效率问题的，这通常是性能瓶颈的关键所在。如果这本书能提供大量实战案例，比如人脸识别、物体追踪或者增强现实（AR）的入门级项目，那就太棒了。希望它能真正成为我搭建基于视觉技术的移动应用时的“作战手册”，而不是一本束之高阁的参考书。这本书的价值，最终将体现在我能否快速、稳定地将实验室里的理论知识转化为用户口袋里的实用工具。

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从装帧和排版上看，这本书的设计显得非常专业，不像一些技术书籍为了追求轻薄而牺牲了阅读体验。纸张的质量不错，代码块的字体和高亮处理得当，即便是长时间盯着那些复杂的C++模板和Android Manifest配置，眼睛也不会感到过于疲劳。当然，技术书籍的价值终究在于内容本身。在这方面，这本书最大的亮点或许在于其对“问题解决导向”的坚持。它不像教科书那样进行纯粹的知识灌输，而是围绕着“如何解决实际场景中的视觉挑战”来组织章节。比如，它不会只讲什么是形态学操作，而是会展示如何利用形态学操作来清理扫描文档的噪点，并给出完整的Android Activity代码作为示例。这种直接挂钩应用场景的讲解方式，极大地缩短了理论到实践的距离。我个人的体验是，每当我遇到一个关于图像预处理的难题时，翻开这本书，总能找到一个与我的需求高度相似的范例，这比自己从零开始摸索要高效得多。

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这本书给我最深刻的印象，是它对“持续集成与调试”的重视。在复杂的跨语言编程环境中，调试（Debugging）往往是最耗时耗力的环节。作者显然深谙此道，在书的后半部分专门开辟了一块内容，详细讲解了如何在Android Studio环境下，有效地设置断点，观察JNI调用的栈帧，以及如何利用OpenCV自带的日志系统来追踪Mat对象的状态变化。这部分内容非常务实，它承认了工程实践中必然会遇到各种诡异的崩溃和未定义的行为，并提供了针对性的诊断工具和方法论。许多同类书籍往往在部署成功后就草草收场，但这本书却将调试和优化视为一个持续的过程。这种对工程细节的关注，让这本书的价值链得以完整。它培养的不仅仅是一个会调用OpenCV函数的程序员，而是一个能够独立排查、优化和维护复杂视觉应用的“系统工程师”。这种对工程完整性的强调，是它区别于其他同类读物，并使其在我的书架上占据重要位置的关键原因。

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这本书的叙事节奏非常舒缓，甚至可以说有些“慢热”，但这种慢，却蕴含着对初学者极大的友好度。它没有一上来就抛出复杂的卷积神经网络或复杂的几何变换，而是花了大量的篇幅来巩固基础——如何正确地捕获摄像头数据流，如何将图像数据在Android的内存结构和OpenCV的Mat对象之间进行高效且安全的转换。我发现，很多开发者在集成OpenCV时遇到的崩溃和延迟，根源就在于对数据生命周期和线程安全的理解不足。这本书细腻地剖析了这一点，它强调了在UI线程和后台处理线程之间的数据传递规范，这对于构建流畅的用户体验至关重要。如果一个视觉应用界面卡顿，用户马上就会失去耐心，任凭算法多么强大也无济于事。因此，作者在应用层面的架构设计上的侧重，体现了一种成熟的移动应用开发者的视角，而非仅仅是算法专家的视角。这种平衡的视角，让这本书的适用范围拓宽了，它不仅是给算法工程师看的，更是给想把算法“落地”的移动开发人员准备的。

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这个更适合网页版的Tutorial，代码解释占据页面太多了

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国内就没有相关领域的书

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这个更适合网页版的Tutorial，代码解释占据页面太多了

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用 openCV和openGL做AR应用，比较简陋，但是可以用来熟悉脉络。由于这方面的书很少，所以打个四星。

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国内就没有相关领域的书