"本书是学习机器视觉的基础教材，采用“项目驱动”的教学模式，通过完整的智能分拣项目案例，系统地介绍使用机器视觉进行应用开发的方法和技术。全书共10章，主要讲解机器视觉、机器视觉智能分拣实训平台、图像与机器视觉系统、图像数据结构和标注、图像特征提取、光学字符识别、图像分类识别、目标检测与识别、人脸识别、机器视觉云服务等。 本书注重理论与实践相结合，内容详尽，与时俱进。本书提供了大量实例，突出应用能力的培养，并将一个实际项目的知识点分解在各章作为案例讲解，是一本实践性突出的教材。 本书适合作为高等学校计算机相关专业的教材，也可供从事机器视觉研究与开发的专业人员参考使用。 "

梁立新,领导和参与多个国内外大中型项目的设计和研发，具有丰富的架构设计、管理和运营经验，具备良好的战略领导能力、组织管理能力及专业的流程管理和项目管理技能。在教学科研方面，率先在德国维尔兹堡应用技术大学和深圳技术大学分别开展全英文授课，在2019年“华为云杯”深圳开放数据应用创新全国大赛中获得二等奖（全国第三名），领导和承担多个省部级、校级和横向科研项目，获得一系列发明专利、论文和软件著作权。在学术成就方面，作为主审和作者与教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会及高校和企业专家研发出“全国高等院校项目驱动案例实践系列教材”并由清华大学出版社出版，受到读者广泛好评。

前言 21世纪，什么技术将影响人类的生活？什么产业将决定国家的发展？信息技术与信息产业是首选的答案。高等学校学生是企业和政府的后备军，国家教育部门计划在高等学校中普及政府和企业信息技术与软件工程教育。经过多所院校的实践，信息技术与软件工程教育受到学生的普遍欢迎，并取得了很好的教学效果。然而，也存在一些不容忽视的共性问题，其中突出的是教材问题。 从近几年信息技术与软件工程教育研究看，许多任课教师提出目前教材不合适。具体体现在: 第一，来自信息技术与软件工程专业的术语很多，没有这些知识背景的学生学习起来具有一定难度；第二，书中案例比较匮乏，与企业的实际情况相差太远，致使案例可参考性差；第三，缺乏具体的课程实践指导和真实项目。因此，针对高等学校信息技术与软件工程课程教学特点与需求，编写适用的规范化教材已刻不容缓。 本书就是针对以上问题编写的，作者希望推广一种最有效的学习途径，这就是ProjectDriven Learning，即用项目实践带动理论的学习（或者叫作“做中学”）。基于此，作者围绕一个真实项目案例贯穿机器视觉各个模块的理论讲解, 包括机器视觉、机器视觉智能分拣实训平台、图像与机器视觉系统、图像数据结构和标注、图像特征提取、光学字符识别、图像分类识别、目标检测与识别、人脸识别、机器视觉云服务等。通过项目实践，读者可以对技术应用有明确的目的性（为什么学），对技术原理更好地融会贯通（学什么），也可以更好地检验学习效果（学得怎样）。 本书特色: 1. 重项目实践 作者多年项目开发经验的体会是“IT是做出来的，不是想出来的”，理论虽然重要，但一定要为实践服务...