近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的革新、GPU計算性能的突破、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的激增，圖像處理領(lǐng)域的研究蓬勃發(fā)展，尤其在自動駕駛、智能安防、智慧城市、醫(yī)療保健、商業(yè)零售、航空能源、虛擬現(xiàn)實等諸多人工智能熱門領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)落地開花，熠熠生輝。圖像處理研究工作在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界取得的巨大成功，每年吸引著數(shù)以萬計的研究人員蜂擁而至，甚至生物醫(yī)學(xué)、機(jī)械制造、自動化、土木建筑等諸多跨專業(yè)的從業(yè)人員也開始涉獵研究。對于非計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的讀者而言，學(xué)習(xí)過程中往往因缺少交流機(jī)會，不容易把握深度學(xué)習(xí)與圖像處理知識的全貌，并且該領(lǐng)域知識更新迭代快，新的理論層出不窮，如何在日新月異的知識體系中抽絲剝繭，掌握核心的算法精髓顯得尤為重要，這也是撰寫本書的根本原因。

本書內(nèi)容

本書以圖像處理技術(shù)作為切入點，圍繞近些年流行的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行講解，研究方向包括圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割、實例分割、關(guān)鍵點檢測和風(fēng)格遷移等，重點剖析了各個圖像處理領(lǐng)域常見的算法原理，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合新穎實用的項目案例貫穿所學(xué)，讓讀者在掌握算法原理基礎(chǔ)上能夠達(dá)到產(chǎn)業(yè)界要求的深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)能力。

本書項目案例采用國產(chǎn)開源深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle來實現(xiàn)，考慮到易用性以及未來發(fā)展趨勢，全部采用最新的動態(tài)圖版本進(jìn)行編寫。

全書分為兩部分，共8章，在內(nèi)容安排上循序漸進(jìn)。第1部分基礎(chǔ)知識（第1、2章），第1章圖像處理基礎(chǔ)，第2章深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ); 第2部分案例應(yīng)用（第3~8章），第3章圖像分類(智能垃圾分揀器)，第4章目標(biāo)檢測(二維碼掃碼槍)，第5章語義分割(證件照制作工具)，第6章實例分割(腎小球影像分析儀)，第7章關(guān)鍵點檢測(身份證識讀App)，第8章風(fēng)格遷移(照片動漫化在線轉(zhuǎn)換網(wǎng)站)。

本書特色

(1) 理實結(jié)合，強(qiáng)調(diào)實用。本書以基礎(chǔ)知識點精講與實戰(zhàn)開發(fā)案例相結(jié)合的方式，由淺入深地帶領(lǐng)讀者掌握深度學(xué)習(xí)與圖像處理開發(fā)的原理和技術(shù)。

(2) 實戰(zhàn)開發(fā)，案例豐富。手把手帶領(lǐng)讀者完成8個完整工程項目案例開發(fā)，并對其采用的算法原理進(jìn)行詳解，同時提供源代碼和數(shù)據(jù)集，便于讀者復(fù)現(xiàn)。

(3) 內(nèi)容翔實，講解全面。部署方案齊全且詳細(xì)，涵蓋Jetson Nano邊緣計算、樹莓派嵌入式、Qt客戶端、C#工控程序、安卓App、HTTP微服務(wù)等。

配套資源

為便于教與學(xué)，本書配有豐富的配套資源，包括微課視頻、源代碼、教學(xué)課件、教學(xué)大綱、教學(xué)進(jìn)度表、教案、期末試卷及答案。

(1) 獲取微課視頻方式: 先刮開并用手機(jī)版微信App掃描本書封底的文泉云盤防盜碼，授權(quán)后再掃描書中相應(yīng)的視頻二維碼，觀看教學(xué)視頻。

(2) 獲取源代碼、彩色圖片和全書網(wǎng)址方式: 先刮開并用手機(jī)版微信App掃描本書封底的文泉云盤防盜碼，授權(quán)后再掃描下方二維碼，即可獲取。

源代碼

彩色圖片

全書網(wǎng)址

(3) 其他配套資源可以掃描本書封底的書圈二維碼，關(guān)注后回復(fù)本書書號，即可下載。

讀者對象

本書可作為全國高等學(xué)校計算機(jī)、人工智能等專業(yè)的深度學(xué)習(xí)課程教材，主要面向相關(guān)領(lǐng)域的教師、在讀學(xué)生和科研人員，以及從事深度學(xué)習(xí)與圖像處理的工程技術(shù)人員和愛好者。

寫給讀者

閱讀本書前需要讀者具備Python基礎(chǔ)語法知識及基本的數(shù)學(xué)背景知識(如向量、矩陣、求導(dǎo)等)。

通過閱讀本書，希望讀者能夠掌握常見的深度學(xué)習(xí)與圖像處理概念，并構(gòu)建出一套自己的知識脈絡(luò); 能夠深入了解圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割、實例分割、關(guān)鍵點檢測、風(fēng)格遷移等技術(shù)在各個領(lǐng)域的處理方法; 能夠借鑒本書項目案例運用到實際的研究或工作任務(wù)中，舉一反三，學(xué)以致用。

本書在項目部署部分涉及多門編程語言和編程框架，知識點較多，如果在學(xué)習(xí)本書前沒有完全掌握本書軟硬件涉及的相關(guān)知識，那么也不必立即打退堂鼓，可以先嘗試性地跟著本書 跑起來，熟悉掌握了整個開發(fā)流程后，再逐個對知識點進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種靶向型、實踐型的學(xué)習(xí)方式未嘗不是一種有效的學(xué)習(xí)范式。

致謝

在本書的撰寫過程中，感謝南京理工大學(xué)沈肖波教授和北京工業(yè)大學(xué)同磊副教授對本書的建議，感謝俞曉燕、趙婷和朱妤夢為本書提供的人像素材，感謝無錫兒童醫(yī)院成蕓醫(yī)師對本書醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的專業(yè)標(biāo)注。

由于時間倉促，加之作者水平有限，錯誤和疏漏之處在所難免。在此，誠懇地期望得到各領(lǐng)域的專家和廣大讀者的批評指正。

作者2024年7月