随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，逐渐成为各行各业的热门话题，计算机视觉算法与应用在图像识别、目标检测、人脸识别、自动驾驶等领域发挥着重要作用，本书旨在为广大读者提供一个全面、深入、实用的计算机视觉算法与应用知识体系，帮助读者快速掌握计算机视觉的核心技术和应用方法。
第一章：计算机视觉概述
本章简要介绍了计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势，通过对计算机视觉的起源、发展、应用等方面的阐述，使读者对计算机视觉有一个全面的认识。
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第二章：图像处理基础
本章重点讲解了图像处理的基本原理和方法，包括图像的获取、表示、变换、增强、分割等，通过学习本章内容，读者可以掌握图像处理的基本技能，为后续学习计算机视觉算法打下坚实基础。
第三章：特征提取与描述
本章介绍了特征提取与描述的方法，包括边缘检测、角点检测、纹理分析、形状描述等，通过对特征提取与描述的学习，读者可以更好地理解和应用计算机视觉算法。
第四章：计算机视觉算法
本章详细介绍了计算机视觉领域的一些经典算法，如霍夫变换、SIFT、SURF、ORB、HOG、SSD、YOLO、Faster R-CNN等，通过对这些算法的学习，读者可以了解计算机视觉算法的基本原理和实现方法。
第五章：目标检测与跟踪
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本章重点讲解了目标检测与跟踪的基本原理和方法，包括基于模板匹配、基于特征匹配、基于深度学习等方法，通过学习本章内容，读者可以掌握目标检测与跟踪的核心技术。
第六章：人脸识别与识别
本章介绍了人脸识别与识别的基本原理和方法，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸比对等，通过学习本章内容，读者可以了解人脸识别与识别的技术要点。
第七章：自动驾驶与智能交通
本章介绍了自动驾驶与智能交通的相关技术，包括环境感知、路径规划、控制决策等，通过学习本章内容，读者可以了解自动驾驶与智能交通的发展现状和未来趋势。
第八章：计算机视觉应用案例
本章通过实际案例，展示了计算机视觉技术在各个领域的应用，如医疗影像分析、工业自动化、智能家居等，通过学习本章内容，读者可以了解计算机视觉在实际应用中的价值和潜力。
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第九章：计算机视觉算法优化与实战
本章介绍了计算机视觉算法的优化方法和实战技巧，包括算法选择、参数调整、性能评估等，通过学习本章内容，读者可以掌握计算机视觉算法的优化技巧，提高算法性能。
第十章：计算机视觉的未来发展趋势
本章展望了计算机视觉的未来发展趋势，包括深度学习、迁移学习、多模态学习等，通过学习本章内容，读者可以了解计算机视觉领域的最新动态，为今后的学习和研究做好准备。
丰富、结构清晰、案例实用，适合计算机视觉领域的初学者、研究者、工程师以及广大对计算机视觉感兴趣的读者阅读，通过本书的学习，读者可以全面掌握计算机视觉算法与应用知识，为我国人工智能事业的发展贡献力量。
标签： #计算机视觉算法与应用书籍
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