本書詳細講解基于OpenCV的傳統(tǒng)計算機視覺和以TensorFlow代碼為主的基于深度學習的計算機視覺。
本書從基本的圖像特征開始，包括顏色特征、幾何特征、局部特征、梯度特征，到圖像美化，再到傳統(tǒng)目標檢測、光流與跟蹤等；繼而進入深度學習部分，首先帶來深度學習的基本原理，然后是卷積神經網絡的深入剖析，進而闡述如何將卷積神經網絡應用于計算機視覺的物體分類、目標檢測等常見問題上，最后介紹計算機視覺最新的GAN網絡。本書以非常簡單的公式和原理解釋學習過程中遇到的問題，通過大量精美的圖片讓讀者直觀感受計算機視覺的效果，深入理解計算機視覺的核心內容。
本書適合人工智能方向的大學本科生、研究生，以及初學者閱讀。對于有一定基礎和經驗的讀者，也能幫助他們查缺補漏，深入理解和掌握相關原理和方法，提高實際解決問題的能力。