2024年安卓最全Android开发—基于OpenCV实现相机实时图像识别跟踪(1)，2024年最新准备去面试应该怎么说

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最后，我再重复一次，如果你想成为一个优秀的 Android 开发人员，请集中精力，对基础和重要的事情做深度研究。

对于很多初中级Android工程师而言，想要提升技能，往往是自己摸索成长，不成体系的学习效果低效漫长且无助。整理的这些架构技术希望对Android开发的朋友们有所参考以及少走弯路，本文的重点是你有没有收获与成长，其余的都不重要，希望读者们能谨记这一点。

最后想要拿高薪实现技术提升薪水得到质的飞跃。最快捷的方式，就是有人可以带着你一起分析，这样学习起来最为高效，所以为了大家能够顺利进阶中高级、架构师，我特地为大家准备了一套高手学习的源码和框架视频等精品Android架构师教程，保证你学了以后保证薪资上升一个台阶。

当你有了学习线路，学习哪些内容，也知道以后的路怎么走了，理论看多了总要实践的。

进阶学习视频

附上：我们之前因为秋招收集的二十套一二线互联网公司Android面试真题 （含BAT、小米、华为、美团、滴滴）和我自己整理Android复习笔记（包含Android基础知识点、Android扩展知识点、Android源码解析、设计模式汇总、Gradle知识点、常见算法题汇总。）

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

Android图像识别相关技术

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基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。

轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法

TensorFlow是一个深度学习框架，支持Linux平台，Windows平台，Mac平台，甚至手机移动设备等各种平台。

TensorFlow提供了非常丰富的深度学习相关的API，可以说目前所有深度学习框架里，提供的API最全的，包括基本的向量矩阵计算、各种优化算法、各种卷积神经网络和循环神经网络基本单元的实现、以及可视化的辅助工具、等等。

YOLO (You Only Look Once)是一种快速和准确的实时对象检测算法。

YOLOv3 在 TensorFlow 中实现的完整数据管道。它可用在数据集上来训练和评估自己的目标检测模型。

基于OpenCV实现

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介绍使用OpenCV来实现指定图像识别的DEMO：

实现思路

①打开应用的同时开启摄像头

②对实时摄像头拍摄的图像封装成MAT对象进行逐帧比对：

代码部分

<uses-feature

android:name=“android.hardware.camera.autofocus”

android:required=“false” />

<uses-feature

android:name=“android.hardware.camera.flash”

android:required=“false” />

private void requestPermissions() {

final int REQUEST_CODE = 1;

if (ContextCompat.checkSelfPermission(this, Manifest.permission.CAMERA) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {

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