計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision，CV）又稱機(jī)器視覺（Machine Vision，MV），是一門研究如何使機(jī)器看的科學(xué)，更進(jìn)一步地說(shuō)，它是使用攝影機(jī)和計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量，并進(jìn)一步使用計(jì)算機(jī)將目標(biāo)處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像識(shí)別與處理技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)源自經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，它通過(guò)不同形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)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(jìn)行訓(xùn)練，自動(dòng)提取細(xì)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(jìn)步，是當(dāng)前人工智能爆炸性發(fā)展的內(nèi)核驅(qū)動(dòng)。就技術(shù)而言，目前的計(jì)算機(jī)視覺可分為以下幾個(gè)大方向：
�r 圖像分類；
�r 目標(biāo)檢測(cè)；
�r 圖像分割；
�r 圖像重構(gòu)；
�r 圖像生成；
�r 人臉；
�r 其他。
隨著大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺以其可視性、規(guī)模性、普適性逐步成為AI實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵領(lǐng)域之一，在理論研究和工程應(yīng)用方面均迅猛發(fā)展。
Python是一種計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，是一種面向?qū)ο蟮膭?dòng)態(tài)類型語(yǔ)言，它在設(shè)計(jì)上堅(jiān)持了清晰和整齊劃一的風(fēng)格，這使得Python成為一種易讀、易維護(hù)，并且被大量用戶歡迎的、用途廣泛的編程語(yǔ)言。隨著Python版本的不斷更新和新功能的添加，越來(lái)越多地被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。自從20世紀(jì)90年代初Python語(yǔ)言誕生至今，它已被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)管理任務(wù)的處理和Web編程。
自從電子計(jì)算機(jī)誕生以來(lái)，通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真來(lái)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(jī)、智能手機(jī)等硬件設(shè)備的普及，圖像以其易于采集、信息相關(guān)性大、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。信息化和數(shù)字化時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，隨著國(guó)家對(duì)人工智能領(lǐng)域的投入力度加大，計(jì)算機(jī)視覺處理的需求量也會(huì)越來(lái)越大，應(yīng)用也將越來(lái)越廣泛。
【本書特色】
因?yàn)镻ython的易用、簡(jiǎn)單、普適等特性，所以本書的計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)是使用Python語(yǔ)言完成的。本書編寫特點(diǎn)主要表現(xiàn)在如下幾方面。
（1） 案例涵蓋面廣、實(shí)用，可擴(kuò)展性、可讀性強(qiáng)。
本書以概述 案例的形式編寫，充分強(qiáng)調(diào)案例的實(shí)用性及程序的可擴(kuò)展性，所選案例大多數(shù)來(lái)自日常生活，應(yīng)用性強(qiáng)。另外，書中每個(gè)案例的程序都經(jīng)過(guò)調(diào)試與測(cè)試，同時(shí)程序代碼中添加了大量的解釋說(shuō)明，可讀性強(qiáng)。
（2） 點(diǎn)面完美結(jié)合，兼顧性強(qiáng)。
本書點(diǎn)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(zhǔn)拼接、數(shù)字水印等高級(jí)圖像處理方面的內(nèi)容，全面講解了基于Python進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的原理及方法，內(nèi)容做到完美銜接與統(tǒng)籌兼顧，可使讀者實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)到面的發(fā)散性延伸。
【本書內(nèi)容】
全書共20章，每章的主要內(nèi)容包括：
第1章介紹了計(jì)算機(jī)視覺編程基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括計(jì)算機(jī)視覺概述、Python編程軟件、幾個(gè)常用庫(kù)、Python圖像處理類庫(kù)等內(nèi)容。
第2章介紹了圖像去霧技術(shù)，主要包括空域圖像增強(qiáng)、時(shí)域圖像增強(qiáng)、色階調(diào)整去霧技術(shù)等內(nèi)容。
第3章介紹了形態(tài)學(xué)的去噪，主要包括圖像去噪的方法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的原理、形態(tài)學(xué)運(yùn)算等內(nèi)容。
第4章介紹了霍夫變換檢測(cè)，主要包括霍夫檢測(cè)直線、霍夫檢測(cè)圓等內(nèi)容。
第5章介紹了車牌分割定位識(shí)別，主要包括車牌圖像處理、定位原理、字符處理、字符識(shí)別等內(nèi)容。
第6章介紹了分水嶺實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)診斷，主要包括分水嶺算法、分水嶺醫(yī)學(xué)診斷案例分析等內(nèi)容。
第7章介紹了手寫體數(shù)字識(shí)別，主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述、SVC識(shí)別手寫體數(shù)字等內(nèi)容。
第8章介紹了圖片中的英文識(shí)別，主要包括OCR的介紹、OCR算法原理、OCR識(shí)別經(jīng)典應(yīng)用、獲取驗(yàn)證碼等內(nèi)容。
第9章介紹了小波技術(shù)的圖像視覺處理，主要包括小波技術(shù)概述、小波實(shí)現(xiàn)去噪、圖像融合處理等內(nèi)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�睲eans聚類圖像壓縮處理等內(nèi)容。
第11章介紹了圖像特征匹配，主要包括相關(guān)概念、圖像匹配等內(nèi)容。
第12章介紹了角點(diǎn)特征檢測(cè)，主要包括Harris的基本原理、Harris算法流程、Harris角點(diǎn)的性質(zhì)、角點(diǎn)檢測(cè)函數(shù)、FAST特征檢測(cè)等內(nèi)容。
第13章介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)，主要包括幀間差分法、背景差分法、光流法等內(nèi)容。
第14章介紹了水印技術(shù)，主要包括水印技術(shù)的概念、數(shù)字水印技術(shù)的原理、典型的數(shù)字水印算法、水印技術(shù)案例分析等內(nèi)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(zhǎng)、區(qū)域生長(zhǎng)分割大腦影像案例分析等內(nèi)容。
第16章介紹了自動(dòng)駕駛應(yīng)用，主要包括理論基礎(chǔ)、環(huán)境感知、行為決策、路徑規(guī)則、運(yùn)動(dòng)控制及自動(dòng)駕駛案例分析等內(nèi)容。
第17章介紹了目標(biāo)檢測(cè)，主要包括RCNN系列、YOLO檢測(cè)等內(nèi)容。
第18章介紹了人機(jī)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(nèi)容。
第19章介紹了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，主要包括理論部分、AlexNet網(wǎng)絡(luò)及案例分析、CNN拆分?jǐn)?shù)據(jù)集案例分析等內(nèi)容。
第20章介紹了視覺分析綜合應(yīng)用案例，主要包括合金彈頭游戲、停車場(chǎng)識(shí)別計(jì)費(fèi)系統(tǒng)等內(nèi)容。
【配套資源】
本書提供教學(xué)課件、程序代碼等配套資源，可以關(guān)注人工智能科學(xué)與技術(shù)微信公眾號(hào)，在知識(shí)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(xué)出版社網(wǎng)站本書頁(yè)面下載）。
本書由佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院張德豐編著。
由于時(shí)間倉(cāng)促，加之作者水平有限，疏漏之處在所難免。在此，誠(chéng)懇地期望得到各領(lǐng)域的專家和廣大讀者的批評(píng)指正，聯(lián)系郵箱workemail6@163.com。
編者

2021年5月