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《Python計算機視覺實戰(zhàn)》以Python為平臺，以概述案例的方式系統(tǒng)地對計算機視覺進行實戰(zhàn)分析。本書先介紹計算機視覺編程基礎知識，接著介紹在各個領域利用Python解決計算機視覺問題，后通過兩個經(jīng)典案例綜合分析計算機視覺應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，各章節(jié)都是通過概述與案例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時舉一反三，掌握程序設計的方法，利用程序設計解決實際問題。《Python計算機視覺實戰(zhàn)》適合計算機視覺初學者以及想深入研究Python計算機視覺的開發(fā)者閱讀參考。

計算機視覺（Computer Vision，CV）又稱機器視覺（Machine Vision，MV），是一門研究如何使機器看的科學，更進一步地說，它是使用攝影機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步使用計算機將目標處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像識別與處理技術。
深度學習源自經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，屬于機器學習領域，它通過不同形式的神經(jīng)網(wǎng)絡，結合視覺大數(shù)據(jù)的大規(guī)模存量與不斷產(chǎn)生的增量進行訓練，自動提取細粒度的特征，形成抽象化的視覺描述，目前在視覺分析方面取得了很大的進步，是當前人工智能爆炸性發(fā)展的內核驅動。就技術而言，目前的計算機視覺可分為以下幾個大方向：
 圖像分類；
 目標檢測；
 圖像分割；
 圖像重構；
 圖像生成；
 人臉；
 其他。
隨著大數(shù)據(jù)及人工智能技術的不斷發(fā)展，計算機視覺以其可視性、規(guī)模性、普適性逐步成為AI實際應用的關鍵領域之一，在理論研究和工程應用方面均迅猛發(fā)展。
Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態(tài)類型語言，它在設計上堅持了清晰和整齊劃一的風格，這使得Python成為一種易讀、易維護，并且被大量用戶歡迎的、用途廣泛的編程語言。隨著Python版本的不斷更新和新功能的添加，越來越多地被用于獨立的、大型項目的開發(fā)。自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它已被廣泛應用于系統(tǒng)管理任務的處理和Web編程。
自從電子計算機誕生以來，通過計算機仿真來模擬人類的視覺便成為非常熱門且頗具挑戰(zhàn)性的研究課題。隨著數(shù)碼相機、智能手機等硬件設備的普及，圖像以其易于采集、信息相關性大、抗干擾能力強等特點得到越來越廣泛的應用。信息化和數(shù)字化時代已經(jīng)來臨，隨著國家對人工智能領域的投入力度加大，計算機視覺處理的需求量也會越來越大，應用也將越來越廣泛。
【本書特色】
因為Python的易用、簡單、普適等特性，所以本書的計算機視覺實現(xiàn)是使用Python語言完成的。本書編寫特點主要表現(xiàn)在如下幾方面。
（1）案例涵蓋面廣、實用，可擴展性、可讀性強。
本書以概述案例的形式編寫，充分強調案例的實用性及程序的可擴展性，所選案例大多數(shù)來自日常生活，應用性強。另外，書中每個案例的程序都經(jīng)過調試與測試，同時程序代碼中添加了大量的解釋說明，可讀性強。
（2）點面完美結合，兼顧性強。
本書點面兼顧，涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，并涉及視頻處理、配準拼接、數(shù)字水印等高級圖像處理方面的內容，全面講解了基于Python進行計算機視覺應用的原理及方法，內容做到完美銜接與統(tǒng)籌兼顧，可使讀者實現(xiàn)由點到面的發(fā)散性延伸。
【本書內容】
全書共20章，每章的主要內容包括：
第1章介紹了計算機視覺編程基礎知識，主要包括計算機視覺概述、Python編程軟件、幾個常用庫、Python圖像處理類庫等內容。
第2章介紹了圖像去霧技術，主要包括空域圖像增強、時域圖像增強、色階調整去霧技術等內容。
第3章介紹了形態(tài)學的去噪，主要包括圖像去噪的方法、數(shù)學形態(tài)學的原理、形態(tài)學運算等內容。
第4章介紹了霍夫變換檢測，主要包括霍夫檢測直線、霍夫檢測圓等內容。
第5章介紹了車牌分割定位識別，主要包括車牌圖像處理、定位原理、字符處理、字符識別等內容。
第6章介紹了分水嶺實現(xiàn)醫(yī)學診斷，主要包括分水嶺算法、分水嶺醫(yī)學診斷案例分析等內容。
第7章介紹了手寫體數(shù)字識別，主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的概述、SVC識別手寫體數(shù)字等內容。
第8章介紹了圖片中的英文識別，主要包括OCR的介紹、OCR算法原理、OCR識別經(jīng)典應用、獲取驗證碼等內容。
第9章介紹了小波技術的圖像視覺處理，主要包括小波技術概述、小波實現(xiàn)去噪、圖像融合處理等內容。
第10章介紹了圖像壓縮與分割處理，主要包括SVD圖像壓縮處理、PCA圖像壓縮處理、KMeans聚類圖像壓縮處理等內容。
第11章介紹了圖像特征匹配，主要包括相關概念、圖像匹配等內容。
第12章介紹了角點特征檢測，主要包括Harris的基本原理、Harris算法流程、Harris角點的性質、角點檢測函數(shù)、FAST特征檢測等內容。
第13章介紹了運動目標自動檢測，主要包括幀間差分法、背景差分法、光流法等內容。
第14章介紹了水印技術，主要包括水印技術的概念、數(shù)字水印技術的原理、典型的數(shù)字水印算法、水印技術案例分析等內容。
第15章介紹了大腦影像分析，主要包括閾值分割、區(qū)域生長、區(qū)域生長分割大腦影像案例分析等內容。
第16章介紹了自動駕駛應用，主要包括理論基礎、環(huán)境感知、行為決策、路徑規(guī)則、運動控制及自動駕駛案例分析等內容。
第17章介紹了目標檢測，主要包括RCNN系列、YOLO檢測等內容。
第18章介紹了人機交互，主要包括Tkinter GUI編程組件、布局管理器、事件處理、Tkinter常用組件、菜單等內容。
第19章介紹了深度學習的應用，主要包括理論部分、AlexNet網(wǎng)絡及案例分析、CNN拆分數(shù)據(jù)集案例分析等內容。
第20章介紹了視覺分析綜合應用案例，主要包括合金彈頭游戲、停車場識別計費系統(tǒng)等內容。
【配套資源】
本書提供教學課件、程序代碼等配套資源，可以關注人工智能科學與技術微信公眾號，在知識資源下載配書資源菜單獲取本書配套資源（也可以到清華大學出版社網(wǎng)站本書頁面下載）。
本書由佛山科學技術學院張德豐編著。
由于時間倉促，加之作者水平有限，疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期望得到各領域的專家和廣大讀者的批評指正，聯(lián)系郵箱workemail6@163.com。
編者

2021年5月

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