前言

基于計算機視覺和數字圖像處理技術的應用已經深入我們工作與生活的很多方面，比如門禁、閘機系統的人臉識別、汽車的自動駕駛、工業生產中的自動質檢、美顏、安防系統中的目標檢測跟蹤、醫學影像的自動診斷等。構成這些技術的基礎是數字圖像處理和計算機視覺理論，高等院校的人工智能專業都開設了“數字圖像處理”和“計算機視覺”這兩門必修課，它們也是其他相關專業（如計算機、智能科學、電子信息、軟件工程等）的選修課。將理論知識落地到實際應用中，需要學習者對理論有扎實的理解，同時具備很強的工程應用能力；較好的學習方法是在理論學習中結合實踐，通過動手實現具體應用來理解理論知識并提高工程應用能力，避免“紙上談兵”，這也是寫作本書的出發點。

本書是一本實踐性的教材，通過大量與知識點相關的示例和完整的應用示例來介紹數字圖像處理和計算機視覺理論的基礎知識，更重要的是訓練學習者的實際開發能力，同時加深其對知識點的理解。本書所有的示例均采用Python語言并基于OpenCV庫來實現。OpenCV是經典的圖像處理和計算機視覺的開源軟件工具，它涵蓋了從圖像處理的基礎算法到復雜的計算機視覺、機器學習的高級算法，更包括了最新的與深度學習有關的內容，在學術界和工業界被廣泛使用。OpenCV簡單易用，同時也是高度優化的，有很多算法都可以直接用于實際產品。它的通用性強，用戶不用擔心更換了系統環境或硬件設備而需要耗費時間重新編碼。Python語言是目前主流的編程語言，易于編寫、易于調試。通過結合OpenCV和Python，學習者可以專注于理解關鍵理論知識，避免耗費很多時間在配置開發環境和調試程序上。

隨著深度學習的興起，計算機視覺領域的應用有了突飛猛進的發展，很多方向都實現了大規模應用。本書緊跟技術前沿，介紹的應用示例均以近幾年的最新科研和研發進展為主，同時貼近實際應用場景，如人臉識別、目標跟蹤、文本識別、QR碼識別等，書中不再花篇幅介紹過時的算法。配套的示例代碼資源可在異步社區下載。希望讀者通過本書，可以在實踐中加深對知識的理解，同時提高工程應用能力。

由于編寫時間倉促，筆者水平有限，書中難免出現一些錯誤或不準確的地方，懇請讀者批評指正，您可以給我們發送電子郵件。如果您有其他的一些建議或意見，也歡迎發送郵件給我們。聯系電子郵箱為jia.wu@opencv.org.cn。

吳佳　于仕琪