内容简介本书详细讲解了使用Python语言开发AI图像视觉处理程序的知识。全书共11章，依次讲解了图像视觉技术基础，图像的采样、变换和卷积处理，图像增强处理，图像特征提取处理，图像分割处理，目标检测处理，图像分类处理，鲜花识别系统开发，智能素描绘图系统开发，小区AI停车计费管理系统开发和机器人智能物体识别系统开发。书中在详细讲解每个知识点的同时，还穿插了大量的实例来演示每个知识点的用法，引领读者扎实掌握基于AI的图像视觉开发技术。

前 言
随着计算能力的提升和深度学习技术的兴起，图像视觉领域已经取得了令人瞩目的进展。从卫星图像分析到医学图像诊断，图像视觉的应用领域正在不断拓展。然而，学习该技术并将其很好地应用于实践，需要深入的知识和实际经验。
本书是一本较为全面地介绍图像视觉开发和实际应用的书籍，内容涵盖了广泛的主题，包括图像识别、采样、变换、卷积处理、增强处理、特征提取、分割处理、目标检测及分类处理，同时讲解了多个实际项目案例。具体内容如下：
第1章介绍了图像视觉的基本概念，包括图像识别的发展、应用和基本步骤，以及与AI、机器学习和深度学习相关的核心概念。
第2章介绍了图像采样、离散傅里叶变换、卷积处理和频域滤波等技术。
第3章介绍了如何提高图像质量和增强特定特征，包括对比度增强、锐化、噪声减少、色彩平衡、超分辨率和去除运动模糊等技术。
第4章讲解了如何从图像中提取有用的信息，包括颜色、纹理、形状和斑点等特征。
第5章介绍了图像分割的不同方法，如基于阈值、边缘、区域、图论和深度学习的分割技术。
第6章介绍了目标检测的步骤、方法和实际应用，包括YOLO、语义分割、SSD目标检测。
第7章探讨了图像分类的不同方法，包括基于特征提取和机器学习、卷积神经网络、迁移学习、循环神经网络和卷积循环神经网络等。
第8～11章是实战项目案例，详细介绍了鲜花识别系统、智能素描绘图系统、小区AI停车计费管理系统和机器人智能物体识别系统的开发流程与具体实现方法。
书中通过理论和实际案例的结合来讲解图像视觉开发知识，使读者能够掌握从图像处理到实际应用的关键技能，以满足日益增长的图像视觉领域的需求。本书主要特色如下：
内容全面：书中涵盖了图像视觉领域的主要内容，从基础知识到高级应用，使读者能够系统学习图像视觉技术。
讲解细致：每个案例都提供了详细的步骤和代码，带领读者逐步实施和理解项目。
理论与实践结合：除了必要的理论概念，书中还提供了多个实际项目案例，帮助读者将所学知识应用到实际问题中，从而更好地掌握所学技能。
项目驱动学习：每一章的项目案例都以实际问题为基础，读者通过构建和开发项目来学习相关概念和技术。
实用性强：书中讲解的技术和方法都是实际应用中经常使用的，读者可以将所学知识直接应用到自己的项目和工作中。
本书的内容适用于各种不同背景和经验水平的读者，从初学者到专业人士，都可以从中受益。无论是学习图像视觉的基础知识还是应用这些知识到实际项目中，本书都有讲解。具体适用于以下读者：
 计算机科学及其相关专业的师生；
 软件工程师和开发人员；
 数据科学家和研究人员；
 人工智能研究者；
 图像处理爱好者。

目录第1章图像视觉技术基础1.1图像识别概述11.1.1什么是图像识别11.1.2图像识别的发展阶段11.1.3图像识别的应用21.2图像识别的步骤21.3图像识别技术31.3.1人工智能31.3.2机器学习41.3.3深度学习41.3.4基于神经网络的图像识别41.3.5基于非线性降维的图像识别5第2章图像的采样、变换和卷积处理2.1采样62.1.1最近邻插值采样62.1.2双线性插值82.1.3双立方插值112.1.4lanczos插值132.2离散傅里叶变换（DFT）142.2.1为什么使用DFT142.2.2使用NumPy库实现DFT152.2.3使用SciPy库实现DFT162.2.4用快速傅里叶变换算法计算DFT172.3卷积182.3.1为什么需要卷积图像182.3.2使用SciPy库中的函数convolve2d()进行卷积操作192.3.3使用SciPy库中的函数ndimage.co

王丽，硕士，拥有丰富的开发经验。现就职于国内某大型互联网公司，负责大模型的开发工作，参与了多个大型项目的研发工作，创新性地提出“单模态图像输入、多模态表征学习”预训练框架。

书中采用实例驱动教学的形式，将理论与实例相结合进行讲解，让读者在实战中掌握所学知识，并且从不同的方位展现一个知识点的用法，真正做到融会贯通。
详解图像的采样、变换和卷积处理，图像增强处理，图像特征提取处理，图像分割处理，目标检测处理，图像分类处理等知识，帮助读者解决实际工作中的问题。
书中还介绍了很多开发经验和技巧，让读者可以在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握关键技术的应用技巧。