我為什麼要寫《OpenCV Android 開發實戰》這本書

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我為什麼要寫《OpenCV Android 開發實戰》這本書

2015年我出版了個人第一本關於影像處理方面的書籍《Java影像處理-編程技巧與應用實踐》,這本書主要是從理論與編碼上面詳細闡述了影像處理基礎演算法以及它們在編碼實現上的技巧。一轉眼已經三年過去了,在這三年的時光裡我無時無刻都在關注影像處理與電腦視覺技術發展與未來,同時漸漸萌發了再寫一本影像處理相關技術書籍的念頭,主要是因為《Java影像處理-編程技巧與應用實踐》一書主要不是針對工程應用情境,讀者在學完之後很難直接上手開始做項目,所以把第二本書定位為工程實戰書籍類型,可以協助大家解決工程與項目實際技術問題。OpenCV是英特爾開源出來的電腦視覺架構,有著十分強大的映像與視頻分析處理演算法庫。藉助OpenCV架構,Android程式員可以在不關心底層數學原理的情況下,解決臉部偵測、OCR識別、AR應用開發,映像與視頻分析處理,文本處理等Androd開發人員經常遇到問題,考慮這些真實需求,本著從易到難的原則,列出了提綱,得到機械工業出版社 楊繡國編輯 肯定與大力支援,於是才有《OpenCV Android開發實戰》一書的寫作與出版。

Google2008年10月發布了第一款搭載Android系統的手機, 從此Android系統在移動端與嵌入式終端大顯神威,佔據了移動作業系統市場的半壁江山,市場需求爆炸式增長,大量Android開發人員出現,形成了龐大的Android開發人員生態體系,經過十年發展,Android作業系統與開發人員隊伍已經從當初的注重量轉為注重質。Android開發人員也面臨技術棧老化、工作七年之癢,技術方向選擇,職業發展瓶頸等難題。電腦視覺作為人工智慧的分支學科之一、符合未來科技發展方向,OpenCV是開源的可以商業應用的最流行的電腦視覺架構,包含了3000多個演算法實現, 其SDK支援Java、C++、Python等程式設計語言,支援Windows系統、Linux系統、Android系統、Mac系統。未來隨著5G手機的發布與普及,移動端大量應用情境必然要藉助於手機網路攝影機與即時視頻內容分析與處理,OpenCV在這兩個方面有得天獨厚的技術優勢,Android開發人員唯有不斷學習,跟上時代步伐,方可獲得職業生涯的進一步發展。OpenCV電腦視覺就是“天高任鳥飛、海闊憑魚躍”廣闊天地,是Android開發人員技術方向追求、走向人工智慧技術的第一站。特別期待能與廣大Android開發人員成為朋友,期待各位讀者的閱讀反饋與提問交流,讀同一本書,寫不同的技術人生、得其術、知其道。

附圖書目錄:
第1章 OpenCV For Android架構
1.1 OpenCV是什麼
1.1.1 OpenCV架構曆史與發展現狀
1.1.2 核心模組與功能介紹
1.1.3 OpenCV4Android SDK介紹
1.2 OpenCV4Android開發環境搭建
1.2.1 OpenCV4Android SDK下載與匯入
1.2.2 環境搭建
1.2.3 代碼測試
1.3 構建一個OpenCV示範APP應用
1.4 拍照與選擇圖片
1.5 小結

第2章 Mat與Bitmap對象
2.1 Mat對象
2.2 Android中Bitmap對象
2.3 基礎形狀繪製與填充
2.2.1 基於Mat的繪製與填充
2.2.2 Bitmap上的繪製與填充
2.4 Mat與Bitmap轉換與使用
2.5 小結

第3章 Mat像素操作
3.1 OpenCV Mat中操作像素的方法
3.1.1 Mat的類型與get、put方法
3.1.2 如何正確迴圈操作每個像素點
3.2 映像通道與均值方差計算
3.3.1 – 通道分離與合并、計算均值與標準方程, 使用均值與標準方程過濾空白映像
3.3 像素操作經典例子-調整映像亮度與對比
3.4 兩張映像混合
3.5.1 - 直接的像素相加
3.5.2 - 基於權重的像素相加
3.5 Mat的其它各種像素操作(包括取反、邏輯操作、平方根等)
3.6 小結

第4章 映像操作
4.1 模糊
4.2 統計排序濾波器
4.2.1 - 中值濾波
4.2.2 - 最大最小值濾波
4.3 邊緣保留濾波器
4.3.1 - 雙邊濾波
4.3.2 - 均值遷移濾波
4.4自訂濾波
4.5形態學操作
4.6 閾值與自適應閾值
4.6.1 閾值(介紹5種閾值方法)
4.6.2 自適應閾值(介紹兩種自適應閾值方法)
4.7 小結

第5章 基本特徵檢測
5.1 梯度運算元
5.2 拉普拉斯運算元
5.3 Canny邊緣檢測
5.4 霍夫直線檢測
5.5 霍夫圓檢測
5.6 輪廓檢測與繪製
5.7.1 - 輪廓檢測與繪製輪廓
5.7.2 - 繪製輪廓外接矩形與圓
5.7.3 - 繪製最小外接矩形
5.7 輪廓分析
繪製外接矩形、最小外接矩形、橫縱比、面積、輪廓周長等
5.8 映像長條圖
5.8.1 - 計算長條圖
5.8.2 - 長條圖均衡化
5.8.3 - 長條圖比較
5.8.4 - 長條圖反向投影
5.9 模板匹配 (介紹常見的映像模板匹配演算法)
5.10 小結

第6章 特徵檢測與匹配
6.1 Harr角點檢測
(Harr角點特徵檢測原理與相關API使用介紹)
6.2 Shi-Tomasi角點檢測
(Shi-Tomasi角點檢測原理與相關API使用介紹)
6.3 SURF特徵檢測與匹配
(SURF特徵提取的步驟與特徵描述子)
6.4 SIFT特徵檢測與匹配
(SIFT特徵提取的步驟與特徵描述子)
6.5 Feature2D中檢測器與描述子
BRISK
ORB
AKAZE
6.6 特徵匹配尋找已知對象
(跟特徵匹配結果在一張圖中尋找已知對象並把對象輪廓標記出來)
6.7 級聯分類器與臉部偵測
LBP級聯分類器
Harr級聯分類器
應用級聯檢測器實現臉部偵測
6.8 小結

第7章 使用相機
7.1 使用JavaCameraView(介紹OpenCV4Android 內建的調用網路攝影機功能組件)
7.2 橫屏與豎屏顯示(探討橫屏與豎屏顯示問題)
7.3 處理相機預覽幀映像 (實現對預覽幀的處理,同時知道過多的JNI方式調用OpenCV API會導致效能問題)
7.4 在預覽幀中實現臉部偵測(實現一個即時的臉部偵測例子,技術思路剖析與編碼實現步驟,介紹NDK開發方式)
7.4.1 – NDK支援開發配置
7.4.2 –本地方法定義與OpenCV C++代碼編寫
7.4.3 –Java中的代碼實現與運行示範
7.5 小結

第8章 OCR識別
8.1什麼是OCR
8.2開源OCR架構Tesseract (介紹Tesseract-OCR架構在Android 系統上的使用、完成第一個測試案例代碼)
8.3 識別×××號碼
8.3.1 UI編碼(講解調用相機拍照與顯示)
8.3.2 位置尋找(講述如何通過OpenCV實現×××號碼位置準確定位,基於模板匹配技術和特徵匹配技術)
8.3.2 使用Tesseract-OCR API識別
8.4 提高OCR識別率
8.4.1 訓練自訂資料 (講述在Tesseract-OCR如何訓練自訂資料)
8.4.2 映像預先處理 (講述如何通過OpenCV實現偏斜校正、雜訊幹擾去除,邊線去除,來減低幹擾,提高識別率)
8.5小結 (總結本章所講內容)

第9章 人臉美顏
9.1 積分圖計算(介紹映像積分圖演算法)
9.2 基於積分映像的局部均方差濾波(詳細介紹在OpenCV中如何?自己的演算法)
9.3 遮罩層產生(詳細講解與代碼示範實現,)
9.4 高斯權重融合(詳細講解與代碼示範實現)
9.5 邊緣提升(詳細講解與代碼示範實現,)
9.6 美顏實現(NDK層詳細講解與代碼示範實現,)
9.7 小結(講述了行動裝置 App中常見的人臉磨皮美容演算法實現步驟與細節,完整了整個美容演算法、是對影像處理知識的這運用)

第10章 人眼即時跟蹤與渲染
10.1介面顯示與相機預覽
10.2 臉部偵測與跟蹤
10.3尋找眼睛候選地區
10.4 眼睛檢測(使用級聯分類器檢測眼睛)
10.5 尋找黑眼球
10.6 渲染與最佳化
10.7 小結

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