本書共11章，分為三部分。部分(第1章至第5章)介紹了Python在計算機視覺中的圖像基本操作、圖像增強、形態(tài)學處理、局部圖像特征提取、圖像分割等方面的編程應(yīng)用。第二部分(第6章至第8章)梳理了計算機視覺的相關(guān)基礎(chǔ)理論，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和PyTorch深度學習框架。第三部分(第9章至第11章)列舉了Python在計算機視覺中的典型應(yīng)用，即在圖像分類、目標檢測和語義分割中的應(yīng)用。各章都附有相關(guān)的習題，可供自學練習，以便讀者加深對本書所述內(nèi)容的理解。

本書深度適中，內(nèi)容力求精練，可作為高等學校計算機科學與技術(shù)、電子信息工程、通信與信息工程等專業(yè)本科生與研究生的教材，也可供人工智能、模式識別等相關(guān)領(lǐng)域的科研人員和工程技術(shù)人員參考。