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| 編輯推薦： |
系统整合人工智能技术与计算机视觉理论，兼顾基础原理与前沿进展。
内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术，全面呈现计算机视觉的技术演进脉络与核心方法论。
概念表述严谨清晰，技术解析深入透彻，配套案例真实典型。
本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材，也可作为科研机构开展视觉算法研究的参考手册；既适合初学者建立系统的知识框架，也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发，本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。
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| 內容簡介： |
本书内容分为两部分：计算机视觉实践和实践参考代码及解析。其中，计算机视觉实践部分涵盖计算机视觉实践基础、软件环境安装及图像显示、滤波处理与多层特征表达、图像特征提取与可视化、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能目标识别与跟踪、点云语义分割、点云三维重建和视觉语言模型；实践参考代码及解析部分则提供了计算机视觉实践部分的实践参考代码及解析。
本书可作为计算机科学与技术、软件工程及电子类专业的本科生、研究生和教师的实践参考书，也可作为计算机应用工程领域开发人员的参考资料。对于未接触过计算机视觉先行课程的读者，本书提供了易于理解和循序渐进的学习路径，帮助他们掌握计算机视觉的算法实践。
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| 關於作者： |
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谢源工学博士，现任华东师范大学教授、博士生导师（兼聘上海创智学院），国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者，深耕计算机视觉与机器学习领域。高岩工学博士，现任华东师范大学副教授、硕士生导师，长期从事计算机视觉和图形学领域的研究。全红艳工学博士，现任华东师范大学计算机科学与技术学院副教授、硕士生导师，长期从事计算机视觉教学及科学研究工作，兼具严谨的学术研究能力与丰富的工程实践经验。主持/参与编写《智能数字图像处理》等多部教材。
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| 目錄：
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目 录
第0章 计算机视觉实践基础1
0.1 实践软件安装与环境设置1
0.2 深度学习编程基础9
0.3 Python图像处理编程基础13
0.4 深度学习编程样例18
第 1章 软件环境安装及图像显示25
1.1 实践1：软件环境安装及图像
显示25
1.2 概念知识基础26
1.3 实践过程引导与讨论28
1.4 实践问题思考32
第 2章 滤波处理与多层特征表达33
2.1 实践2：滤波处理与多层特征
表达33
2.2 概念知识基础34
2.3 实践过程引导与讨论40
2.4 实践问题思考41
第3章 图像特征提取与可视化43
3.1 实践3：图像特征提取与可视化43
3.2 概念知识基础44
3.3 实践过程引导与讨论52
3.4 实践问题思考53
第4章 图像特征对应与对齐54
4.1 实践4：图像特征对应与对齐54
4.2 概念知识基础55
4.3 实践过程引导与讨论65
4.4 实践问题思考66
第5章 二值图像的特征计算67
5.1 实践5：二值图像的特征计算67
5.2 概念知识基础68
5.3 实践过程引导与讨论75
5.4 实践问题思考76
第6章 图像分割77
6.1 实践6：图像分割77
6.2 概念知识基础78
6.3 实践过程引导与讨论82
6.4 实践问题思考83
第7章 语义分割84
7.1 实践7：语义分割84
7.2 概念知识基础85
7.3 实践过程引导与讨论90
7.4 实践问题思考91
第8章 纹理特征计算92
8.1 实践8：纹理特征计算92
8.2 概念知识基础93
8.3 实践过程引导与讨论97
8.4 实践问题思考98
第9章 摄像机模型参数恢复99
9.1 实践9：摄像机模型参数恢复99
9.2 概念知识基础100
9.3 实践过程引导与讨论105
9.4 实践问题思考105
第 10章 光流计算106
10.1 实践10：光流计算106
10.2 概念知识基础107
10.3 实践过程引导与讨论109
10.4 实践问题思考110
第 11章 三维重建技术111
11.1 实践11：三维重建技术111
11.2 概念知识基础112
11.3 实践过程引导与讨论114
11.4 实践问题思考115
第 12章 传统目标识别技术116
12.1 实践12：传统目标识别技术116
12.2 概念知识基础117
12.3 实践过程引导与讨论120
12.4 实践问题思考121
第 13章 传统目标跟踪技术122
13.1 实践13：传统目标跟踪技术122
13.2 概念知识基础123
13.3 实践过程引导与讨论127
13.4 实践问题思考127
第 14章 智能目标识别与跟踪128
14.1 实践14：智能目标识别与跟踪128
14.2 概念知识基础129
14.3 实践过程引导与讨论130
14.4 实践问题思考131
第 15章 点云语义分割132
15.1 实践15：点云语义分割132
15.2 概念知识基础133
15.3 实践过程引导与讨论136
15.4 实践问题思考137
第 16章 点云三维重建138
16.1 实践16：点云三维重建138
16.2 概念知识基础139
16.3 实践过程引导与讨论140
16.4 实践问题思考140
第 17章 视觉语言模型141
17.1 实践17：视觉语言模型141
17.2 概念知识基础142
17.3 实践过程引导与讨论146
17.4 实践问题思考147
第 18章 实践参考代码及解析148
18.1 实践1148
18.2 实践2149
18.3 实践3153
18.4 实践4159
18.5 实践5167
18.6 实践6171
18.7 实践7182
18.8 实践8188
18.9 实践9194
18.10 实践10199
18.11 实践11207
18.12 实践12211
18.13 实践13213
18.14 实践14217
18.15 实践15225
18.16 实践16232
18.17 实践17238
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