本书着眼于计算机视觉教学实践，系统地介绍了计算机视觉的基本内容及其代码实现。本书包含4个部分：第一部分为计算机视觉导论，带领读者初步了解计算机视觉。第二部分为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算 机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉算法原理与实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进计算机视觉的世界，让读者对计算机视觉的研究内容、基本原理有基本认识。本书适合对计算机视觉感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业计算机视觉课程的教材。

本书着眼于计算机视觉教学实践，系统地介绍了计算机视觉的基本内容及其代码实现。本书包含4个部分：第一部分为计算机视觉导论，带领读者初步了解计算机视觉。第二部分为计算机视觉中的图像处理基础，介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第三部分为计算 机视觉中的视觉识别方法，主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括基于深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉算法原理与实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进计算机视觉的世界，让读者对计算机视觉的研究内容、基本原理有基本认识。本书适合对计算机视觉感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业计算机视觉课程的教材。

本书系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、纹理特性分析、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动特性分析、景物识别、广义匹配、时空行为了解、场景解释及计算机视觉系统。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和练习题（为部分练习题提供了解答）。本书可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科大学本科或研究生的专业基础课教材，也可作为远程教育或继续教育中计算机应用、电子技术等专业的研究生课程教材，还可供涉及计算机视觉技术应用行业（如工业自动化、人机交互、办公自动化、视觉导航和机器人、安全监控、生物医学、遥感测绘、智能交通和军事公安等）的科技工作者自学及科研参考。

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。本书适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。 第3版针对OpenCV最新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

本书主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践，以Python 3为开发语言，并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示。主要内容包括：OpenCV入门、深度学习框架介绍、图像分类、目标检测与识别、图像分割、图像搜索以及图像生成等，涉及到的深度学习框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通过本书，读者能够了解深度学习在计算机视觉各个方向的应用以及最新进展。本书的特点是依托工业环境的实践经验，具备较强的实用性和专业性。适合于广大计算机视觉工程领域的从业者、深度学习爱好者、相关专业的大学生和研究生以及对计算机视觉感兴趣的爱好者使用。

本书是一本看懂计算机视觉的实战指南，使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线。全书内容共分为四个部分。第一部分包括第1、2章，主要讲解深度学习和计算机视觉基础，如计算机视觉领域的经典网络和常见的目标检测算法；第二部分包括第3～6章，主要讲解图像处理知识，结合应用案例，对知识点进行分析说明；第三部分包括第7～11章，主要讲解计算机视觉中的实战项目，对实现细节做了追本溯源的讲解；第四部分包括第12～13章，主要讲解模型的落地部署，该部分的讲解基于TensorFlow Lite框架，该框架受众广、热度高，且在各种平台都有对应的支持与优化加速方案，方便读者使用。本书中的上百个知识点与50多个案例都是作者工程应用中的经验总结，每章末尾均有“进阶必备”，给读者提供更多的拓展知识。本书适合计算机视觉的初学者、计算机视觉算法开发人员、对深度学习有兴趣的用户或者亟须工程落地使用的用户，也适合作为高校相关专业的学生教材使用。

本书围绕计算机视觉在农业、医学、工业等领域的案例，深入浅出地讲解计算机视觉核心的模型与关键技术。本书中所有案例的代码均能在达内时代科技集团自主研发的 AIX-EBoard 人工智能实验平台上部署与实施，实现了教学场景化、学习趣味化。 本书分为三个部分，循序渐进地介绍计算机视觉相关技术的理论基础和各案例的实践步骤。第 1 部分基于 OpenCV 介绍传统视觉应用的基础算法，同时实现轮廓提取、全景图像拼接等案例的实践；在传统视觉应用的基础上，第 2 部分讲解基于机器学习和深度学习的视觉应用，结合不同行业的案例对图像进行分析处理，如水果识别、病虫害识别、相似图像搜索、眼底血管图像分割等。第 3 部分聚焦市场关注度较高的一些新兴视觉应用的原理及实现，如从二维图像到三维空间的重建、计算机视觉在移动设备中的应用、实时图像和视频的风格迁移等。 本书适合人工智能相关专业的本科生、专科生及计算机初学者阅读，既可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能专业的教材，也可以作为相关领域从业者的学习和参考用书。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，深入理解和掌握相关原理与方法，提高解决实际问题的能力。

本书是以MATLAB R2020a为平台编写的，概括地介绍了计算机视觉在各领域中的应用。每章均先对相关概念进行介绍，然后通过实例巩固概念，做到理论与实践相结合，使读者可以举一反三，领略计算机视觉在各领域中的广泛应用。 全书共9章，第1章简单介绍了MATLAB R2020a软件；第2章引出了计算机视觉的相关概念；第3～9章分别介绍了计算机视觉在图像处理、形态学、字符识别、拼接、目标匹配、遥感、人脸识别中的应用。

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相 关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。