本书共11章，分为三部分。第一部分（第1章至第5章）介绍了Python在计算机视觉中的图像基本操作、图像增强、形态学处理、局部图像特征提取、图像分割等方面的编程应用。第二部分（第6章至第8章）梳理了计算机视觉的相关基础理论，包括深度神经网络基础、卷积神经网络基础和PyTorch深度学习框架。第三部分（第9章至第11章）列举了Python在计算机视觉中的典型应用，即在图像分类、目标检测和语义分割中的应用。各章都附有相关的习题，可供自学练习，以便读者加深对本书所述内容的理解。 本书深度适中，内容力求精练，可作为高等学校计算机科学与技术、电子信息工程、通信与信息工程等专业本科生与研究生的教材，也可供人工智能、模式识别等相关领域的科研人员和工程技术人员参考。
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