在使用 NDK 进行音视频开发时，势必会用到 FFmpeg，因此我们要知道如何编译 FFmpeg 并将其集成到 Android 项目中。

RTMP 直播推流 Demo（二）—— 音频推流与视频推流前面的视频播放器 Demo 是在拉流端进行音视频解码，接下来介绍的 RTMP 直播推流的 Demo 是推流端进行音视频编码。Android 设备作为推流端将摄像头拍摄的图像上传至服务器，在 PC 端通过 FFmpeg 提供的 ffplay 工具或者 EVPlayer 拉流播放视频。

使用 Dagger2 的最佳做法：如果有可能，通过@Inject进行构造函数注入，以向 Dagger 图中添加类型。使用@Binds告知 Dagger 接口应采用哪种实现使用@Provides告知 Dagger 如何提供你的项目所不具备的类只能在组件中声明一次模块根据注释的使用生命周期，为作用域注释命名，例如和依赖注入。

利用 OpenCV 实现身份证识别 Demo 效果：实际上身份证识别、银行卡识别都是相同的思路。

本篇我们来介绍在 Android 下如何实现人脸识别。上一篇我们介绍了如何在 Windows 下通过 OpenCV 实现人脸识别，实际上，在 Android 下的实现的核心原理是非常相似的，因为 OpenCV 部分的代码改动不大，绝大部分代码可以直接移植到 Android 上。最主要的区别是，Android 摄像头采集图像的代码要复杂一些，而 Windows 下几行代码就搞定了。我们会介绍 Cam

车牌定位：从整张图片中识别出牌照，主要操作包括对原图进行预处理、把车牌从整图中抠出字符分割：将牌照中的字符进行切割字符识别：识别单个字符，然后拼接成字符串本节是 OpenCV 车牌识别的第一节课，主要完成了车牌定位的工作。为了找出图像中的蓝色部分，需要检查 RGB 分量中的 Blue 分量就可以了。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于 BSD 许可开源发行的跨平台的计算机视觉库。可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。英特尔公司的 IPP 可以对 OpenCV 进行加速处理。OpenCV 拥有 C++，Python 和 Java 接

Android 应用程序运行在 Dalvik/Art 虚拟机上，并且每一个应用程序都有一个单独的 Dalvik/Art 虚拟机实例。

OpenCV车牌识别

人脸识别需要人脸模型（特征集合）的支持，人脸定位的速度与准确度取决于模型。OpenCV 提供了已经训练好的模型，无论是 Windows 版本还是 Android 版本的 SDK，都在 etc 目录下提供了两种级联分类器模型：Haarcascades 基于 Haar-like 特征（哈尔特征）的级联分类器。Haar-like 特征是一种基于像素差值的特征描述方法，通过计算图像中不同区域的像素值之和的