這本書引導讀者從廣闊的人工智慧來到深度學習的核心概念，深化對機器學習的理解，並揭示電腦視覺如何利用機器學習來模仿和擴展人類的視覺能力。深度學習顯著提升了電腦視覺技術的效能，而成功的電腦視覺案例又進一步推進深度學習領域的發展，形成一個良性循環。

　　書中不僅提供扎實的理論基礎，更搭配豐富實用的範例，這些範例都是用強大且被廣泛運用的 Python 程式語言編寫。透過這些範例，讀者能更直觀地掌握書中所述的概念，並將理論付諸實踐。

　　本書特別為對影像處理與電腦視覺懷抱熱情的讀者而設計，無論是大學部或研究所的學生，或是渴望自學精進的其他族群，都能從中獲益良多。

•  1  簡　介

•  2  實現電腦視覺的軟體平台

•  3  電腦視覺的影像基礎

•  4  鄰域處理

•  5  影像轉換

•  6  影像增強

•  7  影像復原

•  8  影像分割

•  9  影像辨識

• 10  深度學習的歷史與演進

• 11  重要電腦視覺任務實現一：光學字元辨識

• 12  重要電腦視覺任務實現二：影像分類

• 13  重要電腦視覺任務實現三：物件偵測

• 14  重要電腦視覺任務實現四：語意與實例分割

• 15  重要電腦視覺任務實現五：物件追蹤

• 16  重要電腦視覺任務實現六：姿態估測

• 17  重要電腦視覺任務實現七：人臉辨識

• 18  真實世界電腦視覺的考量與省思

• 參考文獻

• 彩色圖片

繆紹綱

學歷：美國佛羅里達大學電機工程學系博士

現職：中原大學電子工程學系教授

經歷：中原大學電機資訊學院院長

　　　中原大學通訊工程碩士學位學程主任

　　　中原大學電子工程學系系主任

　　　中原大學電子工程學系教授