"《计算机视觉（Python版）》系统介绍了深度学习时代下计算机视觉的基础、工具、核心技术及其应用。全书分为3部分，共9章，内容包括计算机视觉基础，计算机视觉的常用库与工具包，深度学习基础，计算机视觉的4大研究领域（分类、识别、检测和分割）。本书对每一大类研究领域均进行了深入的阐述，讲解了真实应用场景下的主流方法，给出了具体案例的设计和实现。 每章均包括知识点小结、习题和参考文献。 聚焦计算机视觉的前沿技术，从实际问题出发，以应用为背景，以案例驱动，在案例分解中逐步融入理论与技术，帮助读者既知道是什么，明白为什么，还知道怎么做，进而举一反三，融会贯通，循序渐进地掌握计算机视觉的理论、工具和技术，能运用其分析具体的计算机视觉任务，并设计和实现相应的解决方案。 可作为计算机、人工智能、电子信息、机器人工程、数字媒体等专业的本科生或研究生教材，也可以作为相关领域从业人员的自学参考书。 "

前言 计算机视觉(Computer Vision, CV)作为人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支，致力于让机器通过图像或视频来“理解”世界。随着AI技术的飞速发展，尤其是深度学习(Deep Learning, DL)技术的不断突破，计算机视觉的各研究领域也迎来了里程碑式的发展，相关研究成果不断被广泛应用于各行业领域，如智慧医疗、自动驾驶、工业智能检测、智慧交通以及智慧农业等，引领各行业的发展进入一个崭新的智能时代。高等学校积极响应时代需求，逐步将计算机视觉课程纳入本科教学体系，以培养适应智能时代需求和社会发展的新型专业人才。 本书重点面向人工智能、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等智能科学相关专业的人才培养，旨在帮助学生深入理解计算机视觉领域的基础理论知识、重要技术、核心算法设计及其应用。同时，本书也可面向其他专业学生，作为通识类计算机视觉课程的教材，以提升跨学科人才的综合素质。通过本书的学习，读者能够快速提升自己在计算机视觉领域的专业知识和技术能力，如图像分类、图像识别、目标检测等重要技术，并拓展在AI领域的视野，为未来的职业发展和学习奠定坚实的基础。本书在内容安排上遵循由浅入深、由易到难的架构，编撰和集成了本领域的重要理论知识和前沿技术成果。作为立足本科教学的教材，本书具有如下特色。 （1） 在内容选取上，涵盖了计算机视觉领域的四大重要研究方向，包括视觉分类和识别、目标检测与分割。结合计算机视觉领域的最新研究成果，全面讲解了这四个方向的基础理论知识和技术。教材内容遵循循序渐进的原则...