本書是計算機視覺編程的權威實踐指南，依賴 Python 語言講解了基礎理論與算法，并通過大量示例細致分析了對象識別、基于內容的圖像搜索、光學字符識別、光流法、跟蹤、三維重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。另外，書中附帶的練習還能讓讀者鞏固并學會應用編程知識。本書適合的讀者是 ：有一定編程與數學基礎，想要了解計算機視覺的基本理論與算法的學生，以及計算機科學、信號處理、物理學、應用數學和統計學、神經生理學、認知科學等領域的研究人員和從業者。

　　計算機視覺是一門實踐性很強的課程，雖然已經有了不少教科書，但大多數都只重視其中的理論和算法，很少有實踐指導書。因而對于學習者而言，如果希望在實踐中學習，往往需要編寫大量的程序。在這方面，本書的出版可以算是一個有效的補充，相信本書將成為計算機視覺學習者的一個重要參考。作為一本面向計算機視覺編程的書，本書涉及了這一學科中相對成熟并且被以往實踐驗證有效的部分典型算法，因而具有很好的實用性。例如第 2 章描述子部分選擇了 Harris 角點檢測器和 SIFT 描述子及其實現加以介紹；第 3 章則以全景圖的創建為例，給出了 RANSAC 的實現；第 9 章圖像分割中討論了 Graph Cut 的實現等。這些方法大多數具有很好的通用性，因而為讀者提供了一種實現范例。本書的另一個特點是對介紹的單一方法，通過綜合運用提升學習者靈活應用這些方法的能力。例如第 4 章給出的增強現實的例子，以及第 8 章給出的數獨圖像校正的例子。這些例子能夠幫助進一步提升學習者對前述方法的感性認識。與早期計算機視覺領域多數程序都是由 C/C++ 寫就的情形不同。隨著計算機硬件速度越來越快，研究者在考慮選擇實現算法語言的時候會更多地考慮編寫代碼的效率和易用性，而不是像早年那樣把算法的執行效率放在首位。這直接導致近年來越來越多的研究者選擇 Python 來實現算法。與此同時，Python 的開放性使不同領域的研究者能夠有機會在 Python 中加入他們需要的特性，甚至可以納入 Python 的標準庫，這也大大吸引了眾多研究者對 Python 的參與。本書的第三個特點是提供了與 OpenCV 接口的介紹。這為利用 OpenCV 中的資源提供了方便的途徑。今天在計算機視覺領域，越來越多的研究者使用 Python 開展研究。本書中文版的出版一方面能夠鼓勵更多的研究者采用這一語言，另一方面則為 Python 的學習者提供了一種嘗試不同領域算法的機會。

　　今天，圖像和視頻無處不在，在線照片分享網站和社交網絡上的圖像有數十億之多。幾乎對于任意可能的查詢圖像，搜索引擎都會給用戶返回檢索的圖像。實際上，幾乎所有手機和計算機都有內置的攝像頭，所以在人們的設備中，有幾 G 的圖像和視頻是一件很尋常的事。計算機視覺就是用計算機編程，并設計算法來理解在這些圖像中有什么。計算機視覺的有力應用有圖像搜索、機器人導航、醫學圖像分析、照片管理等。本書旨在為計算機視覺實戰提供一個簡單的切入點，讓學生、研究者和愛好者充分理解其基礎理論和算法。本書中的編程語言是 Python，Python 自帶了很多可以免費獲取的強大而便捷的圖像處理、數學計算和數據挖掘模塊，可以免費獲取。寫作本書的時候，我遵循了以下原則。 ? 鼓勵探究式學習，讓讀者在閱讀本書的時候，在計算機上跟著書中示例進行練習。 ? 推廣和使用免費且開源的軟件，設立較低的學習門檻。顯然，我們選擇了 Python。 ? 保持內容完整性和獨立性。本書沒有介紹計算機視覺的全部內容，而是完整呈現并解釋所有代碼。你應該能夠重現這些示例，并可以直接在它們之上構建其他應用。 ? 內容追求廣泛而非詳細，且相對于理論更注重鼓舞和激勵。總之，如果你對計算機視覺編程感興趣，希望它能給你帶來啟發。

　　第 1 章“基本的圖像操作和處理”介紹用來處理圖像的基本工具及本書用到的核心 Python 模塊，同時涵蓋了很多貫穿全書的基礎示例。第 2 章“局部圖像描述子”講解檢測圖像興趣點的方法，以及怎樣使用它們在圖像間尋找相應點和區域。第 3 章“圖像到圖像的映射”描述圖像間基本的變換及其計算方法。涵蓋從圖像扭曲到創建全景圖像的示例。第 4 章“照相機模型與增強現實”介紹如何對照相機建模、生成從三維空間到圖像特征的圖像投影，并估計照相機視點。第 5 章“多視圖幾何”講解如何對具有相同場景、多視圖幾何基本面的圖像進行處理，以及怎樣從圖像計算三維重建。第 6 章“圖像聚類”介紹一些聚類方法，并展示如何基于相似性或內容對圖像進行分組和組織。第 7 章“圖像搜索”展示如何建立有效的圖像檢索技術，以便能夠存儲圖像的表示，并基于圖像的視覺內容搜索圖像。第 8 章“圖像內容分類”描述了圖像內容分類算法，以及怎樣使用它們識別圖像中的物體。第 9 章“圖像分割”介紹了通過聚類、用戶交互或圖像模型，將圖像分割成有意義區域的不同技術。第 10 章“OpenCV”展示怎樣使用常用的 OpenCV 計算機視覺庫 Python 接口，以及如何處理視頻及攝像頭的輸入。