本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域已成为研究热点之一，为了帮助读者更好地理解和掌握计算机视觉算法与应用，我们精心整理了一本配套用书——《计算机视觉算法与应用》，该书以理论与实践相结合的方式，深入浅出地介绍了计算机视觉领域的核心算法及其在实际应用中的实现方法，以下是该书的主要内容概述：
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本书首先介绍了计算机视觉的基本概念、发展历程以及在我国的应用现状，通过对计算机视觉领域的概述，使读者对整个学科有一个全局的认识。
图像处理基础
1、图像基础：介绍了图像的表示方法、图像的采样与量化、图像的频率域分析等基本概念。
2、图像滤波与增强：讲解了各种滤波算法（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等）及其在图像增强中的应用。
3、颜色空间转换：介绍了RGB、HSV、YUV等颜色空间的转换方法及其在图像处理中的应用。
4、颜色分割：介绍了基于颜色特征的分割算法，如阈值分割、区域生长等。
图像特征提取与描述
1、颜色特征：介绍了颜色直方图、颜色矩、颜色聚类等颜色特征提取方法。
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2、纹理特征：讲解了纹理的表示方法、纹理特征提取方法（如灰度共生矩阵、小波变换等）及其在图像识别中的应用。
3、形状特征：介绍了HOG（方向梯度直方图）、SIFT（尺度不变特征变换）等形状特征提取方法。
目标检测与跟踪
1、基于模板匹配的目标检测：介绍了模板匹配算法及其在目标检测中的应用。
2、基于深度学习的目标检测：讲解了卷积神经网络（CNN）在目标检测中的应用，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
3、目标跟踪：介绍了卡尔曼滤波、粒子滤波等目标跟踪算法。
图像分类与识别
1、基于特征的方法：介绍了K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）等基于特征的方法在图像分类与识别中的应用。
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2、基于深度学习的方法：讲解了卷积神经网络（CNN）在图像分类与识别中的应用，如VGG、ResNet等。
实际应用案例
本书还介绍了计算机视觉在实际应用中的案例，如人脸识别、物体检测、场景重建等，使读者对计算机视觉的应用有更深入的了解。
《计算机视觉算法与应用》是一本理论与实践相结合的配套用书，旨在帮助读者全面了解计算机视觉领域的核心算法及其在实际应用中的实现方法，通过学习本书，读者可以掌握计算机视觉的基本原理，为今后在相关领域的研究和开发奠定基础。
标签： #计算机视觉算法与应用书籍
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