作者信息

　　本书讲解了如何在Android应用程序中绑定OpenCV的Java内容，进而显示相机画面、保存-共享照片、操控颜色和轮廓边以及跟踪2D或3D中的对象。另外，本书还讨论了OpenGL的整合方式，读者可据此构建增强现实（AR）程序，进而在相机画面的跟踪对象上绘制虚拟3D场景。 　　作为一类开源、跨平台库，OpenCV提供了计算机视觉和应用构建模块，以及针对捕捉处理和图像数据显示的高层接口。例如，OpenCV抽象了相机硬件的细节内容以及数组的内存分配。同时，OpenCV广泛地应用于教学和软件工业中。 　　Android则是一类开源移动操作系统，对于Java开发者而言，它提供了称作Android SDK的高层应用框架。Android应用程序是一类模块化程序，并针对数据的发布和共享定义了标准的高层接口。针对照片共享应用，移动、高层抽象和数据共享可视为较好的开始点。 　　虽然OpenCV和Android提供了大量的高层抽象内容（以及开源代码），但对于初学者而言并不容易掌握，例如构建适宜的开发环境，将库功能项移至应用程序中。对此，本书旨在强调清晰的构建过程、简洁的应用设计以及各功能项的详细内容。 　　鉴于OpenCV的Java和Android绑定尚为新鲜事物，因而其文档并不完整，针对OpenCV与Android的标准相机、媒介以及图形API尤其如此。需要说明的是，整合工作是应用程序开发者的重要任务之一，也是本书的讲解重点。 　　OpenCV和Android库之间的整合过程充分体现了广泛的应用程序特征，本书结束时将会对此予以尝试。届时，读者可通过可复用的类库扩展或调整后续的计算机视觉项目，并根据已有的开发环境和知识编写更为丰富的应用程序。 本书内容 　　第1章讨论OpenCV和Android开发环境的构建过程，其中包括Eclipse和Android SDK。 　　第2章讨论OpenCV与Android应用程序之间的整合方式，进而预览、捕捉、保存和共享照片数据。 　　第3章探讨OpenCV的功能项，包括颜色通道的控制以及邻接像素问题。除此之外，还将对现有应用程序进行扩展，以使其包含通道混合滤镜、"曲线"滤镜和黑色轮廓边滤镜。 　　第4章将展示视频画面中既定目标对象（例如油画作品）的识别和跟踪机制。同时，还将对已有应用程序进行适当扩展，并围绕跟踪目标绘制轮廓线。 　　第5章通过确定3D环境中目标的位置和旋转改善前述跟踪机制。另外，本章还将构建OpenGL 3D场景，并包含与Android相机设备相同的透视视角。 背景知识 　　本书将讨论OpenCV和Android开发环境的构建过程，其中包括Eclipse和Android SDK。同时，对应软件均包含跨平台特征，包括Windows、Mac、Linux以及其他类UNIX环境。 　　读者需要持有一部可运行Android 2.2（Froyo）或后续版本的移动设备，并建议设备包含前置和后置相机。另外，鉴于OpenCV使用Google Play Store管理安装和共享库的更新操作，因而推荐安装Google Play Store应用程序。 本书读者 　　本书适用于Java开发人员，以及致力于计算机视觉应用开发的读者。本书假设读者具备一定的Java开发经验（但缺乏相应的Android知识），并对图形数据有着基本的理解，例如像素、颜色通道等内容。 本书结构 　　本书包含了大量不同的文本风格，并以此区分不同种类的信息。下列内容展示了相应的文本风格和对应的解释内容。 　　文本中的代码字样通常显示为："编辑系统路径PATH并包含/platform- tools和/tools"。 　　对应代码块如下所示： 　　 "http://schemas.android.com/apk/res/android" package="com.nummist.secondsight" android:versionCode="1" android:versionName="1.0"> 　　 　　当强调特定的代码段时，相关内容采用粗体表示，如下所示： 　　 mCameraView.enableView(); mBgr = new Mat(); mCurveFilters = new Filter[] { 　new NoneFilter(), 　new PortraCurveFilter(), 　new ProviaCurveFilter(), 　　 　　命令行输入和输出如下所示： 　　 $ cd /etc/udev/rules.d/ $ sudo touch 51-android.rules $ sudo chmod a+r 51-android-rules 　　 　　另外，某些新增内容和重要内容也采用粗体表示，而屏幕、菜单或对话框中的文本则采用原文显示，例如"clicking on the Next button moves you to the next screen"。 　　最后，"提示"表示一些较为重要的提示；"技巧"则表示相关的操作技巧。 读者反馈和技术支持 　　欢迎读者对本书的建议或意见予以反馈，以进一步了解读者的阅读喜好。反馈意见对于我们来说十分重要，以便改进我们日后的工作。 　　对此，读者可向feedback@packtpub.com发送邮件，并以书名作为邮件标题。 　　若读者意欲查询出版信息，可在www.packtpub.com网站的SUGGEST A TITLE表项中填写相关信息，或发送邮件至suggest@packtpub.com。 　　若读者针对某项技术具有专家级的见解，抑或计划撰写书籍或完善某部著作的出版工作，则可阅读www.packtpub.com/authors中的author guide一栏。 资源下载 　　读者可访问http://www.packtpub.com下载本书中的示例代码文件；或者访问http://www. packtpub.com/support，经注册后可直接通过邮件方式获取相关文件。 　　除此之外，读者还可访问作者网站http://nummist.com/opencv/下载本书示例代码。 勘误表 　　尽管我们在最大程度上做到尽善尽美，但错误依然在所难免。如果读者发现谬误之处，无论是文字错误或是代码错误，还望不吝赐教。对于其他读者以及本书的再版工作，这将具有十分重要的意义。对此，读者可访问http://www.packtpub.com/support，选取对应书籍，单击errata submission form超链接，并输入相关问题的详细内容。经确认后，填写内容将被提交至网站，或添加至现有勘误表中（位于该书籍的Errata部分）。同时，读者还可访问http://www.packtpub.com/support查看当前勘误表。 版权须知 　　一直以来，互联网上的版权问题从未间断，Packt出版社对此类问题异常重视。若读者在互联网上发现本书任意形式的副本，请告知网络地址或网站名称，我们将对此予以处理。 　　关于盗版问题，读者可发送邮件至copyright@packtpub.com。对于作者的爱护，我们表示衷心的感谢，并于日后向读者呈现更为精彩的作品。 问题解答 　　若读者对本书有任何疑问，均可发送邮件至questions@packtpub.com，我们将竭诚为您服务；或者访问作者网站http://nummist.com/opencv/获取常见问题的答案。 本书作者和审校人员 　　Joseph Howse很可能现在正坐在家中的沙发上撰写某本书籍，或者拎着手提箱处于奔波途中，箱子中被书籍、相机和计算机等设备填满。Joseph Howse喜欢用这种"观察世界的方式"装备自己，要不就是在执行计算机视觉方面的工作。 　　Joseph Howse在加拿大的Ad-Dispatch公司工作，并负责iOS和Android平台的增强现实游戏的开发工作。当与计算机视觉协同工作时，游戏中使用了大量的真实道具，例如孩子的绘画作品、玩具和毛毯。 　　另外，Joseph Howse还提供培训和咨询等服务，其中包括基于OpenCV人脸识别的嵌入式系统项目。 　　Joseph Howse拥有计算机科学专业、国际发展研究专业以及商务管理专业3个硕士学位（加拿大Dalhousie大学），其研究成果曾被ISMAR发表。 　　本书是Joseph Howse在Packt出版社出版的第二本书籍，另外一本是《OpenCV Computer Vision with Python》，该书介绍了Windows、Mac以及Linux操作系统上的脸部跟踪和深度相机（例如Kinect）等内容。 　　下面一段文字引自Joseph Howse： 　　"我擅长写作并享受这一过程。这里要感谢和Sam在一起的日子，以及父母和我的猫咪，他们是我的精神支柱。" 　　"感谢本书的编辑和审校人员，在他们的指导下本书方得以出版。他们的专业、友好、良好的判断力以及热忱为本书增加了极大的色彩。" 　　Rohit Bhat是一名毕业于印度BITS Pilani的本科生，并在业界领先的Big Data Analytics公司担任软件工程师一职。他所参与的开发项目涉及多种科技领域，其中包括数据挖掘、Android开发、OpenCV、群集智能、工作流自动化以及视频会议平台。Rohit Bhat热衷于最新技术，并可就任何话题与你展开讨论。另外，阅读、创业、经济学以及时下的新闻同样是他关注的话题。他热爱写作并在业余时间撰写自己的博客。 　　当前，Rohit Bhat正在为Packt出版社编写一本Bonita Open Solution方面的书籍，相关技术广泛地应用于工作流自动化和商业处理建模中。 　　Viral Parekh是一名计算机科学专业的大学生，同时也是一名经验丰富的移动应用程序开发者，并熟悉多种开源库，例如OpenCV、OpenNI、FFmpeg。当前，他从事于人机交互和增强现实方面的开发工作。