計算機視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理

　　"《計算機視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》以數(shù)字圖像處理為主題，在詳細介紹數(shù)字圖像處理主流算法的基礎上，配合豐富的實戰(zhàn)案例，用PyTorch深度學習框架對相關算法進行應用實踐。本書一方面從張量的維度對經典數(shù)字圖像處理算法進行詳細的介紹，另一方面從深度學習的維度對圖像分類、圖像分割和圖像檢測進行細致的講解，從而幫助讀者較為系統(tǒng)地掌握數(shù)字圖像處理的相關理論知識和實際應用。 《計算機視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》分為3篇，共11章。第1篇圖像處理基礎知識，包括計算機視覺與數(shù)字圖像概述、搭建開發(fā)環(huán)境和Python編程基礎；第2篇基于經典方法的圖像處理，包括圖像處理基礎知識、圖像的基礎特征、自動梯度與神經網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)準備與圖像預處理；第3篇基于深度學習的圖像處理，包括圖像分類、圖像分割、目標檢測和模型部署。 《計算機視覺之PyTorch數(shù)字圖像處理》內容豐富，講解由淺入深、案例豐富、實用性強，特別適合數(shù)字圖像處理的入門與進階人員閱讀，也適合數(shù)字圖像處理的從業(yè)人員與研究人員閱讀，還可作為高等院校數(shù)字圖像處理相關課程的教材。"

　　侯偉，工學博士，國內深度學習框架PaddlePaddle的貢獻者?，F(xiàn)任教于華北理工大學理學院，教授圖像處理和深度學習等相關課程。本科和碩士畢業(yè)于蘭州大學，博士畢業(yè)于中國科學院大學人工智能學院。博士期間師從徐德研究員，從事數(shù)字圖像處理及其在工業(yè)自動視覺檢測領域的研究。對數(shù)字圖像處理和深度學習有較為深刻的認識和理解，具備扎實的理論基礎和豐富的編程經驗。發(fā)表學術論文5篇，授權發(fā)明專利2項，授權軟件著作權1項，參編教材1部。