前言

随着人工智能和大数据技术的发展，Python语言得到越来越广泛的应用，其以简单易学、资源丰富、开发生态链完整等特点，使得各个行业的智能化改造得以小成本实现。在高校“新工科”和“医工融合”课程建设中，Python语言也成为许多专业首选的编程教学语言，特别是对第三方图像库的支持，使得Python图像处理及可视化得到应用者的青睐。

本书的初衷是为工科和医工融合类选修课程提供学习参考，力图涵盖目前图像处理的技术和方法，主要应用Python第三方图库OpenCV的相关函数，编程实现图像处理功能，包括典型医学图像处理及可视化。特点有以下3个。

（1） 为具有工科背景的学生和研究者快速掌握图像处理技术和医学图像应用知识提供捷径。

（2） 为具有医学背景的学生和研究者提供应用Python处理图像的知识和技术，快速掌握OpenCV库的图像处理函数和技巧。

（3） 提供图像处理技术的综合应用案例，包括工科应用中的纳米材料SEM图像分析案例和医学应用中的X光片图像处理案例，为相关领域研究者提供参考和关键技术支持。

本书第1、2、8、9章由阎红灿教授编写，第4、5章由樊秋红老师编写，第6章由李爽老师编写，第3、7章由山艳老师编写，第9章的案例取材于阎红灿老师指导的大学生创新创业训练计划项目，学生肖瑞凌、吴立钊、陈博勋、齐俊丽等为案例的编程实现做出了贡献。在本书的编写过程中，我们秉承初心，反复讨论修订，力求做到教材内容服务于工科背景和医学背景，并简化理论，注重编程应用，尤其最后的案例力求服务于专业和领域。最终的成稿凝结了每一位编者的辛勤付出。

教材编写参考了大量文献资料，特别是应用案例参阅了许多博客的文章和学习资料，在此向作者们表示诚挚的感谢。同时感谢研究生王子茹、窦桂梅、李铂初和张甜同学，他们辅助做了表格编辑工作，本书的出版也包含了他们的无私奉献。

如果书中没有列全参阅的文献，请您谅解我们的疏漏，您的文章和资料给予我们很多提示和帮助，再次表示诚挚感谢！

由于编者水平有限，书中存在疏漏或不妥之处，敬请广大读者批评指正。

编者2023年6月