机器视觉的应用越来越广泛，目前已经成功的被应用到机器人、自动驾驶、成像和监控、视频分析等诸多领域，甚至已将跟踪用于武器装备等高精尖分析项目中。本教材为读者提供了重要的机器视觉分析及实现工具，全书内容共9章。第1章为基础铺垫，主要包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难以及Marr视觉理论等；第2章至第5章主要为机器视觉中对图像处理的核心环节，内容包括机器视觉图像处理基础知识、相机成像、相机标定以及图像恢复（Shape from X）；第6章至第8章则始重介绍三维空间中机器视觉关键技术，即双目立体视觉、结构光三维视觉以及深度相机；最后第9章为机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像超分辨率重建，以及基于飞桨的百度智能车道线检测、大场景三维重建、人体三维视觉扫描案例、三维机器视觉引导机器人磨抛光、自主焊、垃圾识别与分拣等目前较受关注的应用项目。本书配套资源齐全，可提供全部源代码、课程PPT以及二维码演示视频。 本书可作为普通高等院校人工智能类、计算机类、自动化类、电气类、电子信息类等专业的本科及研究生学习机器视觉及计算机视觉课程的教材，也可以供从事人工智能、机器视觉和图像处理等研究与应用的科技人员参考。<br/>【推荐语】<br/>本书作者将多年的工程项目发案例写教材，引导读者行机器视觉技术实际工程能力的锻炼，本书在讲解机器视觉工程技术知识的同时，也弘扬了社会主义核心价值观，坚定文化自信，推工程技术的改革创新。<br/>本书的内容的编写除了保证内容的先性，还需要考虑讲解内容的经典性，使读者容易理解讲解内容的原理、理论知识。成像模型和透视投影模型中借鉴《Robot Vision》的思路和方法。使学生掌握摄像机标定、空间坐标系、相机坐标系等基础知识和内容。在案列的程序设计方面，采用Matlab和OpenCV (C )语言同时实现，加强学生对程序的编写、算法实现的能力，从而增强其在机器视觉方面的软件发能力。此外，本书还增加了微软Kinect，以及Intel Real Sense产品在机器学习方面的具体应用实例<br/>【作者】<br/>2012年获得香港桑麻奖教金； 2014年获得天津市5.1劳动奖章； 2015年选天津市“131”一层次人才，获得天津工业大学教学质量一等奖； 2016年获得天津市“三八红旗手”称号； 2019年获得天津市工程专业学位优秀指导教师奖、天津市工程专业学位硕士研究生优秀学位论文指导教师奖、天津市工程专业学位优秀教学成果奖一等奖，主编的《数字图像处理基础及工程应用》获得天津市工程专业学位优秀教材二等奖； 2021年，主讲课程选天津市一流课程，正在参加国家一流课程的评选。<br/>
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