计算机视觉是一门研究和应用学科,它研究如何使用计算机来处理和理解图像与视频,该研究领域涵盖了从图像采集和处理到图像分析和识别等多项技术。它的目标是使计算机能够像人类一样理解视觉信息,并且能够自动执行视觉任务。本书是一本以应用为导向的计算机视觉案例教材,全书共分11章。第1章讲述计算机视觉概述;第2章讲述系统环境搭建;第3章主要讲述图像处理基础;第4章主要讲述图像滤波;第5章讲述图像特征提取和匹配;第6章讲述图像分割基础;第7章讲述基于经典机器学习的图像分类;第8章讲述基于全连接网络和卷积神经网络的图像分类基础;第9章讲述基于卷积神经网络的图像分类程序的规范写法;第10章讲述基于YOLO的目标检测和物体追踪;第11章讲述基于深度学习的人脸检测、人脸识别和表情识别。前7章主要讲述必要的理论基础和基于经典机器学习的计算机视觉;后4章主要讲述基于深度学习的计算机视觉。学习本书学生有必要的Python基础知识即可,无须事先学习深度学习课程,最好具备一定的机器学习基础。本书希望做到:知识技能较系统,写法深入浅出,案例有较好的实用性;能帮助学生入门,能帮助学生树立解决问题的信心。