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。

本书系统地展示了计算机视觉的基本方法学，讲解基础理论的同时，强调算法和实际中的设计约束。此次第5版全面修订，涵盖更多计算机视觉的概念和应用，既适合本科生和研究生，也适合该领域的研究人员和工程师。

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。

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。

本书主要内容围绕2D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇《3D计算机视觉：原理、算法及应用》前学习。本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的图像处理技术；第3部分是目标提取，介绍了从图像处理到图像分析的转换技术；第4部分是目标分析，介绍了扩展的图像分析技术。书中除提供大量应用示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

本书主要内容围绕3D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在学过其姊妹篇《2D计算机视觉：原理、算法及应用》后学习。本书将从客观场景出发到最后对场景进行理解的全过程分为5个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了摄像机标定和3D图像采集技术；第2部分是视频运动，介绍了视频图像和运动信息，以及对运动目标进行检测和跟踪的技术；第3部分是物体重建，介绍了双目立体视觉和单目图像恢复技术；第4部分是物体分析，介绍了3D目标表达和广义匹配；第5部分是高层理解，介绍了知识和场景解释及时空行为理解。本书除提供大量示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

本书主要内容围绕3D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在学过其姊妹篇《2D计算机视觉：原理、算法及应用》后学习。本书将从客观场景出发到最后对场景进行理解的全过程分为5个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了摄像机标定和3D图像采集技术；第2部分是视频运动，介绍了视频图像和运动信息，以及对运动目标进行检测和跟踪的技术；第3部分是物体重建，介绍了双目立体视觉和单目图像恢复技术；第4部分是物体分析，介绍了3D目标表达和广义匹配；第5部分是高层理解，介绍了知识和场景解释及时空行为理解。本书除提供大量示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

本书主要内容围绕2D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇《3D计算机视觉：原理、算法及应用》前学习。本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的图像处理技术；第3部分是目标提取，介绍了从图像处理到图像分析的转换技术；第4部分是目标分析，介绍了扩展的图像分析技术。书中除提供大量应用示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。