安卓图像算法

A. 安卓手机DPI是如何计算的安卓开发中有什么方法可以获得手机屏幕尺寸（英寸）

DPI和PPI是两个不同的概念。LZ算的是PPI

ppi (pixels per inch)：图像的采样率（在图像中，每英寸所包含的像素数目）
dpi (dots per inch)：打印分辨率 （每英寸所能打印的点数，即打印精度）

ppi和dpi确实是两个概念，但是有些事情是约定成俗的，图片的ppi无法反映这张图片能在冲印店得到的冲印质量，不如你去店里试试看，你问问操作员你的图片是72ppi会得到什么样的冲印质量，多数操作员会一头雾水。在冲印店里只用dpi，因为我们拿去的图片必定是为了输出成照片，对于操作人员，他要知道的就是你的图片像素和你所需要印制的尺寸，这两个要素构成了dpi，所以尽管不规范，对于需要冲印的图片我们只有用dpi的大小来沟通。

B. 求助，关于android图像识别。

你有图像识别库吗？如果有的话，App具体操作其实很简单，启动Camera采图嗲用库识别。
但是如果你没有图像识别库的话，你要自己去实现，一般库都是C++写的，我们公司用图像识别技术都是有专门的人写一个对应的图像识别库，而且对应扫描不同的东西都要单写一个库，然后打包给我们App调用，当然具体怎么写一个识别库，肯定也不是那么简单，必须要对C++如何实现图像识别技术要有一定基础的。

你要是有时间和精力想自己弄的话，推荐一个国外网站http://opencv.org/platforms/android.html，希望对你有帮助，都是这么苦逼过来的。

C. 安卓旗舰拍照很强，为什么视频录制却比不少过Phone 7手机

iPhone的拍摄性能从早年的iPhone 4到现在的iPhone XS都一直名列前茅，虽然在这几年安卓手机的拍照性能突飞猛进，像华为手机的徕卡三摄，国产众多机型都用上了索尼的传感器，拍照效果还带有自动美颜功能，但是说到视频录制，很多人都对国产手机说“不”，这是为什么呢？

首先我们要明白拍摄性能和哪些因素有关系。

1、传感器

手机像素不是越高越好，高像素固然有优势，但还是要看接受光信号的能力，这个就是传感器的存在，其面积越大，接受光线能力就越强，这也是直接反应夜拍的能力，通常索尼的IMX系列非常实用，也被大家熟知。

现在很多手机硬件都足够优秀，但是差距基本上都是处理器的算法，手机都是傻瓜式的拍照，在不同复杂的环境当中，iPhone的算法是非常的杰出的，尤其是视频录制这个领域，比大多数国产手机都要优秀，升至拿前几年的iPhone 7手机做比较，视频录制功能的效果都比现在的安卓旗舰手机好上不少，因为这几年国产手机处理器算法重心还是在拍照这个领域。

所以，苹果在图上的处理性能效果优化上是非常厉害的，尤其是是iPhone XR手机，单摄像头的拍摄性能比很多双摄的性能都要强大，甚至超越了iPhone X的性能，不得不佩服苹果的图像算法优化。

D. 安卓k-means判断图像清晰度

需要大致经过信息获取图像采集、图像预处理，得到特征数据、训练过程、识别的步骤。
数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集->图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据->训练过程（分类器涉及和分类决策）->识别这几个步骤。图像识别的过程主要有图像处理和图像识别两部分。

E. 图像识别算法都有哪些

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

F. 安卓图形解锁使用了 SHA1 加密算法，这个信息是怎么被知道的

Algorithm)又叫安全哈希加密技术，是当今世界最先近的加密算法。主要用于文件身份识别、数字签名和口令加密等。
对于明文信息A，通过SHA1算法，生成一条160位长的识别码B。且明文信息A和识别码B之间同时满足以下条件：
1、对于任意两条不同的明文信息A1、A2，其识别码B1、B2都不相同。
2、无法通过逆向算法由识别码B倒推出明文信息A。
MOONCRM的用户密码采用SHA1加密存储，即服务器上存储的只是
由用户密码生成的识别码，而用户密码本身并没有存储在服务器上。用户输入登陆口令时，系统会根据输入口令生成相应识别码并与系统中所存储的识别码进行比较，如二者一致，则认为口令正确。系统中没有存储用户原始的口令值，即使有人获得口令文件，也无法破解用户登陆密码，确保用户密码绝对安全。

G. android 全景图像拼接算法哪种方案最好

首先介绍一下流程：
1.选图，两张图的重叠区域不能太小，我个人认为最少不少于15%，这样才能保证有足够的角点匹配。
2.角点检测。这一步OpenCV提供了很多种方法，譬如Harris角点检测，而监测出的角点用CvSeq存储，这是一个双向链表。
3.角点提纯。在提纯的时候，需要使用RANSAC提纯。OpenCV自带了一个函数，FindHomography，不但可以提纯，还可以计算出3x3的转换矩阵。这个转换矩阵十分重要。
4.角点匹配。经过提纯后的角点，则需要匹配。
5.图像变换。这一步我曾经尝试过很多办法，最后选择了FindHomography输出的变换矩阵，这是一个透视变换矩阵。经过这个透视变换后的图像，可以直接拿来做拼接。
6.图象拼接。完成上面步骤之后，其实这一步很容易。
7.球面变换。这一步需要对坐标系进行转换，从平面坐标到球面坐标。

H. 关于android图像切换时的溶解或百叶窗特效算法怎么实现

不知道额！！android是啥？ on~ 本人小学文化，文凭早年弄至 你说呢！！

I. 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(9)安卓图像算法扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。