贾志刚著的《OpenCV Android开发实战》注重计算机视觉与OpenCV工程的应用实践，力求帮助读者在较短时间掌握OpenCV应用开发技术，全书共分为两大部分：
第一部分为基础篇(第1章～第7章)，由浅入深、系统地介绍了OpenCV Android的开发框架及功能。内容涉及OpenCV框架以及OpenCV与Android SDK、NDK的编程应用，OpenCV中的核心模块、图像处理模块、特征提取与对象检测模块等，逐层递增讲解、不断深入，希望读者在学习并掌握OpenCV相关API用法后，可顺利进入实战。
第二部分为实战案例部分(第8章～第10章)，由OCR识别、人脸美颜、人眼实时跟踪与渲染三个典型案例组成。通过案例学习，读者可学会如何设计算法流程，了解组合算法API的使用，关注应用开发的性能与内存问题，并且掌握NDK开发技巧与其他图像处理开发相关API的使用技巧。

费志刚，CSDN博客专家，51CTO视频学院认证讲师，拥有10年以上的Java语言编程经验，在图像特征提取匹配、识别等方面有较深入的研究，多年从事Java Swing图形与图像方面的应用开发，拥有丰富的图像处理项目实践经验。

前言
第一部分 OpenCV图像处理系统学习篇
第1章 OpenCV Android开发框架
1.1 OpenCV是什么
1.1.1 OpenCV的历史与发展
1.1.2 OpenCV模块介绍
1.1.3 OpenCV Android SDK
1.2 OpenCV Android开发环境搭建
1.2.1 软件下载与安装
1.2.2 环境搭建
1.2.3 代码测试
1.3 构建演示
1.4 拍照与图像选择
1.5 小结
第2章 Mat与Bitmap对象
2.1 Mat对象
2.1.1 加载图像与读取基本信息
2.1.2 Mat创建与初始化
2.1.3 Mat对象保存
2.2 Android中的Bitmap对象
2.3 基础形状绘制与填充
2.4 Mat与Bitmap的使用与转换
2.5 小结
第3章 Mat像素操作
3.1 像素读写
3.2 图像通道与均值方差计算
3.3 算术操作与调整图像的亮度和对比度
3.4 基于权重的图像叠加
3.5 Mat的其他各种像素操作
3.6 小结
第4章 图像操作
4.1 模糊
4.2 统计排序滤波
4.3 边缘保留滤波
4.4 自定义滤波
4.5 形态学操作
4.6 阈值化与阈值
4.7 小结
第5章 基本特征检测
5.1 梯度计算
5.2 拉普拉斯算子
5.3 Canny边缘检测
5.4 霍夫直线检测
5.5 霍夫圆检测
5.6 轮廓发现与绘制
5.7 轮廓分析
5.8 图像直方图
5.9 模板匹配
5.10 小结
第6章 特征检测与匹配
6.1 Harris角点检测
6.2 Shi-Tomasi角点检测
6.3 SURF特征检测
6.4 SIFT特征检测
6.5 Feature2D中的检测器与描述子
6.6 特征匹配查找已知对象
6.7 级联分类器与人脸检测
6.8 小结
第7章 相机使用
7.1 使用JavaCamera
7.2 横屏与竖屏显示
7.3 相机预览帧图像处理
7.4 在预览帧中实现人脸检测
7.5 小结
第二部分 OpenCV4Android应用实战
第8章 OCR识别
8.1 什么是OCR
8.2 开源OCR框架Tesseract
8.3 识别身份证号码
8.3.1 UI部分实现
8.3.2 号码区域查找
8.3.3 号码识别
8.4 提高OCR识别率
8.4.1 使用Tesseract命令行生成训练数据
8.4.2 图像预处理
8.5 小结
第9章 人脸美颜
9.1 积分图计算
9.2 局部均方差滤波
9.3 遮罩层生成
9.4 高斯权重融合
9.5 边缘提升
9.6 美颜实现
9.7 小结
第10章 人眼实时跟踪与渲染
10.1 界面显示与相机预览
10.2 人脸检测与跟踪
10.3 寻找眼睛候选区域
10.4 眼睛检测
10.5 黑眼球定位
10.6 渲染与优化
10.7 小结