本书通过项目化的教学模式，采用“任务驱动、案例教学、探究实践”的教学方法组织编写而成，可以培养学生的动手能力，充分发挥学生的主导作用。本书系统地介绍了图像处理基础、图像运算、图像增强、图像分析4个方面的相关知识，内容包括数字图像处理基础、图像运算、色彩空间与几何变换、阈值处理与图像平滑、形态学操作、图像梯度与边缘检测、图像金字塔、图像轮廓、图像直方图、模板匹配与霍夫变换、图像分割与提取、视频处理，同时结合综合实战，注重理论联系实际，培养学生的综合实践能力。案例选取贴近岗位真实应用，以“任务目标→任务场景→任务准备→任务演练→任务巩固”的设计思路，深入解析计算机视觉的方式与方法，引导学生崇德尚能、知行合一、服务社会，形成良好的职业素养。

项目1 数字图像处理基础
任务1 数字图像处理简介
1.1.1 数字图像处理的概念
1.1.2 数字图像处理的应用领域
任务2 OpenCV的安装配置
1.2.1 OpenCV简介
1.2.2 Python的安装配置
1.2.3 Numpy的安装配置
1.2.4 OpenCV库的安装配置
1.2.5 Jupyter Notebook的安装与使用
任务3 读取图像、显示图像、保存图像
1.3.1 读取图像
1.3.2 显示图像
1.3.3 保存图像
任务4 图像的属性与图像像素级操作
1.4.1 图像的属性
1.4.2 图像像素级操作
项目2 图像运算
任务1 图像算术运算
2.1.1 图像算术运算的概念
2.1.2 图像加法
2.1.3 图像减法
任务2 图像淡入淡出效果
任务3 图像逻辑运算
2.3.1 按位与运算
2.3.2 按位或运算
2.3.3 按位非运算
2.3.4 按位异或运算
任务4 面部加密及解码
项目3 色彩空间与几何变换
任务1 图像类型转换
3.1.1 RGB色彩空间
3.1.2 GRAY色彩空间
3.1.3 HSV色彩空间
3.1.4 图像类型转换函数
任务2 提取指定颜色的物体
3.2.1 HSV色彩空间的进阶知识
3.2.2 标记指定颜色
任务3 简单的几何变换
3.3.1 缩放图像
3.3.2 翻转图像
3.3.3 平移图像
3.3.4 旋转图像
任务4 图像几何矫正
项目4 阈值处理与图像平滑
任务1 阈值处理基础
4.1.1 简单阈值法
4.1.2 Otsu阈值法
4.1.3 自适应阈值法
任务2 使用滑动条调整阈值
4.2.1 cv2.createTrackbar()函数
4.2.2 cv2.getTrackbarPos()函数
任务3 平滑处理基础
4.3.1 均值滤波
4.3.2 高斯滤波
4.3.3 中值滤波
4.3.4 双边滤波
任务4 使用滑动条进行平滑处理
项目5 形态学操作
任务1 腐蚀与膨胀
5.1.1 结构元
5.1.2 腐蚀
5.1.3 膨胀
任务2 通用形态学函数
任务3 形态学结构元
任务4 去除电子书笔记中的注释
项目6 图像梯度与边缘检测
任务1 使用Sobel算子进行边缘检测
6.1.1 图像梯度的概念
6.1.2 Sobel算子
6.1.3 cv2.convertScaleAbs()函数
任务2 使用Laplacian算子进行边缘检测
任务3 Canny边缘检测算法
6.3.1 Canny边缘检测算法的概念
6.3.2 cv2.Canny()函数
任务4 实战：车道检测
项目7 图像金字塔
任务1 图像金字塔与高斯金字塔
7.1.1 图像金字塔的概念
7.1.2 高斯金字塔
任务2 拉普拉斯金字塔
任务3 还原高分辨率的图像
任务4 使用图像金字塔进行图像融合
项目8 图像轮廓
任务1 查找与绘制图像轮廓
8.1.1 查找图像轮廓
8.1.2 绘制图像轮廓
任务2 计算轮廓长度与面积
8.2.1 轮廓长度的计算方法
8.2.2 轮廓面积的计算方法
任务3 实现形状匹配
任务4 轮廓的几何形状拟合
8.4.1 矩形包围框
8.4.2 最小外接矩形框
8.4.3 最小包围圆形
8.4.4 逼近多边形
任务5 绘制凸包
任务6 凸缺陷检测
任务7 实战：轮廓分类
8.7.1 宽高比
8.7.2 占空比
项目9 图像直方图
任务1 绘制直方图
9.1.1 图像直方图
9.1.2 绘制图像直方图
任务2 直方图均衡化
9.2.1 直方图均衡化的概念
9.2.2 自适应直方图均衡化
任务3 直方图比较
任务4 直方图阈值分割
项目10 模板匹配与霍夫变换
任务1 模板匹配的概念
10.1.1 模板匹配
10.1.2 cv2.matchTemplate()函数
10.1.3 cv2.minMaxLoc()函数
任务2 实战：印花检测
任务3 霍夫变换的概念
10.3.1 霍夫线变换
10.3.2 霍夫圆变换
任务4 实战：车道检测进阶
项目11 图像分割与提取
任务1 图像分割与提取的概念
11.1.1 基于阈值的分割方法
11.1.2 基于区域的分割方法
11.1.3 基于边缘的分割方法
11.1.4 基于特定理论的分割方法
11.1.5 基于神经网络的分割方法
任务2 实现分水岭算法
11.2.1 分水岭算法的概念
11.2.2 分水岭算法的步骤
11.2.3 距离变换函数
11.2.4 图像标注函数
11.2.5 分水岭算法函数
任务3 鼠标交互
任务4 实现区域生长算法
11.4.1 区域生长算法的原理
11.4.2 灰度差值的区域生长算法实现
项目12 视频处理
任务1 视频处理基础
12.1.1 cv2.VideoCapture()函数
12.1.2 捕获帧
12.1.3 释放帧
任务2 保存视频
任务3 对视频进行逐帧处理
任务4 实战：口罩佩戴检测
12.4.1 口罩佩戴检测模型简介
12.4.2 口罩佩戴检测模型分析
项目13 综合实战
任务1 产品缺陷检测
13.1.1 背景介绍
13.1.2 逻辑框示意图
13.1.3 高斯滤波
13.