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脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰，技术解析深透彻，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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内容提要
前言
资源与支持
第0章 计算机视觉实践基础
0.1 实践软件安装与环境设置
0.2 深度学习编程基础
0.3 Python图像处理编程基础
0.4 深度学习编程样例
第1章 软件环境安装及图像显示
1.1 实践1：软件环境安装及图像显示
1.2 概念知识基础
1.3 实践过程引导与讨论
1.4 实践问题思考
第2章 滤波处理与多层特征表达
2.1 实践2：滤波处理与多层特征表达
2.2 概念知识基础
2.3 实践过程引导与讨论
2.4 实践问题思考
第3章 图像特征提取与可视化
3.1 实践3：图像特征提取与可视化
3.2 概念知识基础
3.3 实践过程引导与讨论
3.4 实践问题思考
第4章 图像特征对应与对齐
4.1 实践4：图像特征对应与对齐
4.2 概念知识基础
4.3 实践过程引导与讨论
4.4 实践问题思考
第5章 二值图像的特征计算
5.1 实践5：二值图像的特征计算
5.2 概念知识基础
5.3 实践过程引导与讨论
5.4 实践问题思考
第6章 图像分割
6.1 实践6：图像分割
6.2 概念知识基础
6.3 实践过程引导与讨论
6.4 实践问题思考
第7章 语义分割
7.1 实践7：语义分割
7.2 概念知识基础
7.3 实践过程引导与讨论
7.4 实践问题思考
第8章 纹理特征计算
8.1 实践8：纹理特征计算
8.2 概念知识基础
8.3 实践过程引导与讨论
8.4 实践问题思考
第9章 摄像机模型参数恢复
9.1 实践9：摄像机模型参数恢复
9.2 概念知识基础
9.3 实践过程引导与讨论
9.4 实践问题思考
第10章 光流计算
10.1 实践10：光流计算
10.2 概念知识基础
10.3 实践过程引导与讨论
10.4 实践问题思考
第11章 三维重建技术
11.1 实践11：三维重建技术
11.2 概念知识基础
11.3 实践过程引导与讨论
11.4 实践问题思考
第12章 传统目标识别技术
12.1 实践12：传统目标识别技术
12.2 概念知识基础
12.3 实践过程引导与讨论
12.4 实践问题思考
第13章 传统目标跟踪技术
13.1 实践13：传统目标跟踪技术
13.2 概念知识基础
13.3 实践过程引导与讨论
13.4 实践问题思考
第14章 智能目标识别与跟踪
14.1 实践14：智能目标识别与跟踪
14.2 概念知识基础
14.3 实践过程引导与讨论
14.4 实践问题思考
第15章 点云语义分割
15.1 实践15：点云语义分割
15.2 概念知识基础
15.3 实践过程引导与讨论
15.4 实践问题思考
第16章 点云三维重建
16.1 实践16：点云三维重建
16.2 概念知识基础
16.3 实践过程引导与讨论
16.4 实践问题思考
第17章 视觉语言模型
17.1 实践17：视觉语言模型
17.2 概念知识基础
17.3 实践过程引导与讨论
17.4 实践问题思考
第18章 实践参考代码及解析
18.1 实践1
18.2 实践2
18.3 实践3
18.4 实践4
18.5 实践5
18.6 实践6
18.7 实践7
18.8 实践8
18.9 实践9
18.10 实践10
18.11 实践11
18.12 实践12
18.13 实践13
18.14 实践14
18.15 实践15
18.16 实践16
18.17 实践17
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