在Android应用中集成了OpenCV库后，如何高效地实现实时图像处理功能，并优化应用性能？

《精通OpenCV Android应用编程》一书详细阐述了如何在Android平台集成OpenCV库，并通过具体示例教授了实时图像处理及性能优化的技巧。首先，你需要在Android Studio项目中配置OpenCV库，可以按照书中的指导，通过OpenCV Manager API实现动态库的加载，这样可以确保应用的灵活性和兼容性。

参考资源链接：[精通OpenCV Android应用编程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b690be7fbd1778d472cb?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，根据实时图像处理的需求，你可以使用OpenCV提供的各种图像处理算法。例如，如果你想进行实时视频流的帧处理，可以使用OpenCV的VideoCapture类来捕获视频帧，并利用其丰富的图像处理函数进行转换，如颜色空间转换、滤波和边缘检测等。

为了提高处理效率，可以考虑采用多线程技术。OpenCV支持多线程处理，可以让你在后台线程中处理图像数据，从而不阻塞UI线程。此外，使用Android的Camera2 API，可以获得更高的性能和更细粒度的控制，尤其是在高级相机功能上。

在性能优化方面，书中可能提到了硬件加速、缓存机制和内存管理等策略。使用GPU进行图像处理可以显著提升速度，而且OpenCV支持使用OpenGL ES进行加速。同时，合理管理内存，例如及时释放不再使用的Mat对象，可以防止内存泄漏，并提高应用的运行效率。

综上所述，集成OpenCV库到Android应用并实现高效实时图像处理的关键在于：正确配置和使用库，采用合适的图像处理技术，实施有效的多线程策略以及进行性能优化。通过学习《精通OpenCV Android应用编程》中的相关知识和技巧，你可以更好地理解和掌握这些关键步骤。

参考资源链接：[精通OpenCV Android应用编程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b690be7fbd1778d472cb?spm=1055.2569.3001.10343)