- 丰富图文内容
对每一章节的内容，我们都尽量深入浅出的描述其原理与算法
- 从基础到前沿
我们涵盖了强化学习的基础内容，以及强化学习中一些前沿方向的内容
- 代码在线运行
我们为每一章内容提供了Jupyter Notebook链接，可以在线直接运行
动手学计算机视觉
本书计算机视觉网课视频材料已经在伯禹学习平台完全免费开放。若大家想要观看视频学习，可以点击上方“开始学习”前往。
动手学计算机视觉（Hands-on CV）旨在为国内学生和研究者提供一个友好的计算机视觉学习环境。在这里，我们希望读者能够真正学习到计算机视觉的知识，并且对代码实现过程有更加清晰的认识。该动手学计算机视觉项目已经整理成书，详情请见京东链接。
本书一共分为三个部分，分别为计算机视觉中的图像处理基础、视觉识别方法以及三维视觉与场景重建。第一部分介绍了图像滤波、特征检测、图像拼接、图像分割等经典的图像处理算法；第二部分主要讲解基于深度学习的视觉识别方法，包括图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第三部分则讨论照相机标定、双目视觉、光流与运动场以及三维重建等内容。本书将计算机视觉算法原理与实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进计算机视觉的世界，让读者对计算机视觉的研究内容和基本原理有全面的认识。
本书适合对计算机视觉感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时也非常适合作为人工智能相关专业计算机视觉课程的教材。我们希望听取大家的意见，关于本书若有任何想与我们交流的内容，例如有什么地方写得不清楚、哪里的代码有问题、或者有任何建议和反馈，欢迎前往GitHub项目提交issue。
作者
沈为
上海交通大学教授，博士生导师，人工智能（卓越人才试点班）计算机视觉课程授课教师，国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者。科研领域包括计算机视觉、模式识别与深度学习以及这些技术在医学辅助诊断等场景中的应用。多次担任计算机视觉相关领域顶级国际会议CVPR、ICCV、NeurIPS 的领域主席（area chair）
司翀杰
上海交通大学人工智能研究院博士生，研究方向为大模型的高效训练，并在AAAI、KDD、ECCV和TKDE等顶级会议或期刊上发表过多篇高水平论文
杨辰
上海交通大学博士生，师从沈为教授，研究方向为复杂场景下的三维与四维重建。相关论文已发表在TOG、CVPR、ICCV和TMI等顶级会议和期刊上，曾于2023年获得MICCAI Young Scientist Award
俞勇
享受国务院特殊津贴专家，首批“国家高层次人才特殊支持计划”教学名师，上海交通大学特聘教授，上海交通大学ACM班创始人，APEX数据与知识管理实验室主任。曾获得“全国模范教师”“全国师德标兵”“CCF杰出教育奖”“上海市五一劳动奖章”和“上海交通大学校长奖”等荣誉。2018年创办了伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM班人工智能专业课程体系的基础上，对人工智能课程体系进行创新，致力于培养卓越的人工智能算法工程师和研究员