Mark S. Nixon是英国南安普敦大学计算机视觉系教授。他的研究兴趣包括图像处理与计算机视觉。他的团队开发了用于生物信息学与医疗图像分析的静止与运动形状提取新技术。他的团队是自动人脸识别的早期研究者，后来是步态识别的开拓者，最近加入了耳生物信息（ear biometrics）的研究。与谭铁牛和Rama Chellappa合作，他们于2005年出版的著作《基于步态的身份识别》是斯普林格（Springer）生物信息学专辑的一部分。他是许多国际会议（BMVC 98，AVBPA 03，IEEE人脸与姿态FG 06，ICPR 04, ICB 09与IEEE BTAS 2010）的主席或程序委员会主席，并做了许多邀请报告。他是IET会士与IAPR会士。 Alberto S. Aguado是Sportradar公司的首席程序员，开发运动赛事的图像处理与实时多...(展开全部)

“图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的 OpenCV 库，采用 Python 语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。 本书提供配套的源码，方便读者学习实践。本书可作为“图像处理”和“计算机视觉”课程的教材，适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV 初学者参考，也适合有一定 Python 语言基础的读者进阶学习。

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

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。

本书立足于计算机视觉特征检测这一基础技术问题，介绍了特征点、线和区域的检测方法，并给出具体的检测应用实例，旨在为相关技术人员提供特征检测及应用方面的新研究进展，促进特征检测技术在社会经济生活领域的应用和发展。本书内容分为两部分：特征检测方法和特征检测技术应用。在特征检测方法方面，第2章介绍特征点检测方法，第3~5章介绍特征线检测方法，第6章介绍斑状区域检测方法，第7~9章介绍规则形状（如多边形、三角形、圆和椭圆）检测方法。在特征检测技术应用方面，第10~11章介绍图像对称性检测技术，第12章介绍新闻图像中字幕检测方法，第13~14章介绍珠宝的自动定位与测量技术，第15章介绍手镯的检测和自动测量技术。

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。

本教材内容以学习者应用能力培养为主线，坚持以科学发展观为统领，结合计算机图形图像处理技术发展的新形势和新特点，根据计算机图形图像设计制作操作规程和处理软件技术应用，系统介绍：计算机图形图像设计制作相关知识，以及Photoshop、Illustrator、等常见计算机图形图像处理软件的设计应用，并通过指导学生实训、加强实训实践，以达到学以致用、强化技能培养的目的。