本书以实践为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了使用Python与OpenCV进行计算机视觉实践的基本知识和具体方法。
本书旨在为各种背景的读者提供通向计算机视觉世界的路径，从零基础的初学者到有编程经验的开发者都能够受益。其中，第1章介绍了人工智能的历史与发展，第2章提供了Python编程的基础，而第3章至第9章详细介绍了OpenCV的安装、配置和应用，帮助读者构建坚实的计算机视觉基础。最后，第10章为实例练习，巩固了所学知识，可以作为课堂和课后作业的良好补充。
本书作为普通高等院校计算机科学、人工智能、数学等专业相关课程的材。学习本书无需前置知识。本书也可作为所有专业学生了解计算机视觉与编程地参考书。

第1章 认识人工智能
1.1 人工智能概述
1.2 计算机视觉概述
1.3 R-CNN系列算法
1.3.1 R-CNN算法
1.3.2 Fast R-CNN算法
1.3.3 Faster R-CNN算法
1.4 残差网络
1.4.1 ResNet概述
1.4.2 ResNet背景
1.4.3 ResNet核心内容
1.4.4 ResNet结构
1.5 YOLO
1.5.1 YOLOv
1.5.2 YOLOv
1.5.3 YOLOv
1.5.4 YOLOv
1.5.5 YOLOv
1.6 本章小结
1.7 习题
第2章 Python基础
2.1 Python概述
2.2 开发环境的安装
2.2.1 Python的下载与安装
2.2.2 PyCharm的下载与安装
2.2.3 第一次使用PyCharm
2.3 Python语法
2.3.1 Python的保留字
2.3.2 输出“hello world”
2.3.3 使用if()判断
2.3.4 使用for()循环
2.3.5 使用while()循环
2.3.6 Python数字
2.3.7 Python字符串
2.3.8 Python时间
2.3.9 Python内置函数
2.3.10 Python运算符
2.3.11 Python实例
2.4 本章小结
2.5 习题
第3章 使用OpenCV处理图像
3.1 OpenCV基础
3.1.1 Python的第三方库（框架）
3.1.2 OpenCV的安装与导入
3.2 读取图像
3.3 显示图像
3.4 保存图像
3.5 图像属性
3.6 本章小结
3.7 习题
第4章 使用OpenCV和NumPy操作像素
4.1 NumPy与像素
4.2 创建数组
4.3 操作数组
4.4 创建图像
4.5 拼接图像
4.6 修改图像
4.7 本章小结
4.8 习题
第5章 使用OpenCV绘制图形与文字
5.1 绘制线段
5.2 绘制矩形
5.3 绘制圆
5.4 绘制多边形
5.5 绘制文字
5.6 本章小结
5.7 习题
第6章 使用OpenCV对图像进行几何变换
6.1 缩放
6.2 翻转
6.3 平移
6.4 旋转
6.5 本章小结
6.6 习题
第7章 使用OpenCV进行模板匹配和图像分割
7.1 模板匹配
7.2 图像分割
7.2.1 使用分水岭算法的图像分割
7.2.2 图像金字塔
7.2.3 交互式前景提取
7.3 本章小结
7.4 习题
第8章 使用OpenCV进行特征检测
8.1 角检测
8.2 特征点检测
8.3 特征匹配与对象查找
8.4 本章小结
8.5 习题
第9章 使用OpenCV进行人脸检测与识别
9.1 人脸识别技术的发展历程
9.2 人脸检测与识别方法介绍
9.3 人脸检测
9.4 人脸识别
9.5 本章小结
9.6 习题
第10章 实例练习
10.1 实例一：绘制4条竖线
10.2 实例二：绘制4个空心正方形
10.3 实例三：绘制4个实心正方形
10.4 实例四：绘制3个空心圆
10.5 实例五：绘制3个实心圆
10.6 实例六：绘制彩色圆环
10.7 实例七：绘制四边形和圆
10.8 实例八：绘制线条粗细不同的四边形
10.9 实例九：在缩放后的图像上绘制4条竖线
10.10 实例十：在缩放后的图像上绘制4个矩形
10.11 实例十一：在缩放后的图像上绘制矩形与文字