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本书详细介绍机器视觉和人工智能技术，主要内容包括机器视觉与人工智能概述、图像基础算法应用开发实例、图像处理应用开发实例、深度学习应用开发实例、百度AI应用开发实例。全书采用项目式开发的学习方法，通过39个贴近日常生活的开发实例，由浅入深地介绍图像处理和深度学习的相关知识。本书中的每个开发实例均有完整的开发过程，并给出了开发代码，读者可在这些开发实例的基础上快速地进行二次开发。

目    录
第1章  机器视觉与人工智能概述	1
1.1  机器视觉和人工智能发展历程	1
1.2  机器视觉和人工智能应用领域	3
1.3  机器视觉与人工智能开发平台	4
1.3.1  机器视觉与人工智能开发平台	4
1.3.2  边缘计算网关	17
1.3.3  远程登录AiCam平台	20
1.3.4  开发首体验	24
1.3.5  小结	25
1.3.6  思考与拓展	26
第2章  图像基础算法应用开发实例	27
2.1  图像采集开发实例	28
2.1.1  原理分析	28
2.1.2  开发设计与实践	29
2.1.3  开发步骤与验证	31
2.1.4  小结	33
2.1.5  思考与拓展	33
2.2  图像标注开发实例	33
2.2.1  原理分析	34
2.2.2  开发设计与实践	35
2.2.3  开发步骤与验证	42
2.2.4  小结	45
2.2.5  思考与拓展	45
2.3  图像灰度转换开发实例	45
2.3.1  原理分析	46
2.3.2  开发设计与实践	50
2.3.3  开发步骤与验证	56
2.3.4  小结	57
2.3.5  思考与拓展	58
2.4  图像几何变换开发实例	58
2.4.1  原理分析	58
2.4.2  开发设计与实践	63
2.4.3  开发步骤与验证	69
2.4.4  小结	71
2.4.5  思考与拓展	71
2.5　图像边缘检测开发实例	72
2.5.1  原理分析	72
2.5.2  开发设计与实践	75
2.5.3  开发步骤与验证	81
2.5.4  小结	83
2.5.5  思考与拓展	84
2.6　形态学转换开发实例	84
2.6.1  原理分析	84
2.6.2  开发设计与实践	87
2.6.3  开发步骤与验证	94
2.6.4  小结	97
2.6.5  思考与拓展	97
2.7　图像轮廓提取开发实例	97
2.7.1  原理分析	97
2.7.2  开发设计与实践	101
2.7.3  开发步骤与验证	109
2.7.4  小结	111
2.7.5  思考与拓展	112
2.8　直方图均衡开发实例	112
2.8.1  原理分析	112
2.8.2  开发设计与实践	114
2.8.3  开发步骤与验证	119
2.8.4  小结	121
2.8.5  思考与拓展	122
2.9　模板匹配开发实例	122
2.9.1  原理分析	122
2.9.2  开发设计与实践	124
2.9.3  开发步骤与验证	125
2.9.4  小结	127
2.9.5  思考与拓展	127
2.10　霍夫变换开发实例	127
2.10.1  原理分析	127
2.10.2  开发设计与实践	133
2.10.3  开发步骤与验证	139
2.10.4  小结	141
2.10.5  思考与拓展	141
2.11　图像矫正开发实例	141
2.11.1  原理分析	141
2.11.2  开发设计与实践	142
2.11.3  开发步骤与验证	144
2.11.4  小结	145
2.11.5  思考与拓展	146
2.12　图像添加文字和水印开发实例	146
2.12.1  原理分析	146
2.12.2  开发设计与实践	147
2.12.3  开发步骤与验证	149
2.12.4  小结	150
2.12.5  思考与拓展	150
2.13　图像去噪开发实例	150
2.13.1  原理分析	151
2.13.2  开发设计与实践	153
2.13.3  开发步骤与验证	164
2.13.4  小结	167
2.13.5  思考与拓展	167
第3章  图像处理应用开发实例	168
3.1  颜色识别开发实例	168
3.1.1  原理分析	169
3.1.2  开发设计与实践	170
3.1.3  开发步骤与验证	172
3.1.4  小结	175
3.1.5  思考与拓展	175
3.2  形状识别开发实例	175
3.2.1  原理分析	176
3.2.2  开发设计与实践	176
3.2.3  开发步骤与验证	179
3.2.4  小结	180
3.2.5  思考与拓展	180
3.3  手写数字识别开发实例	180
3.3.1  原理分析	180
3.3.2  开发设计与实践	181
3.3.3  开发步骤与验证	184
3.3.4  小结	185
3.3.5  思考与拓展	185
3.4  二维码识别开发实例	185
3.4.1  原理分析	186
3.4.2  开发设计与实践	188
3.4.3  开发步骤与验证	190
3.4.4  小结	191
3.4.5  思考与拓展	191
3.5  人脸检测（基于OpenCV）开发实例	191
3.5.1  原理分析	192
3.5.2  开发设计与实践	192
3.5.3  开发步骤与验证	194
3.5.4  小结	195
3.5.5  思考与拓展	195
3.6  人脸关键点识别开发实例	195
3.6.1  原理分析	196
3.6.2  开发设计与实践	196
3.6.3  开发步骤与验证	199
3.6.4  小结	199
3.6.5  思考与拓展	200
3.7  人脸识别（基于OpenCV）开发实例	200
3.7.1  原理分析	200
3.7.2  开发设计与实践	201
3.7.3  开发步骤与验证	206
3.7.4  小结	207
3.7.5  思考与拓展	207
3.8  目标追踪开发实例	207
3.8.1  原理分析	208
3.8.2  开发设计与实践	209
3.8.3  开发步骤与验证	212
3.8.4  小结	212
3.8.5  思考与拓展	213
第4章　深度学习应用开发实例	214
4.1　人脸检测（基于深度学习）开发实例	214
4.1.1  原理分析	215
4.1.2  开发设计与实践	218
4.1.3  开发步骤与验证	221
4.1.4  小结	221
4.1.5  思考与拓展	222
4.2　人脸识别（基于深度学习）开发实例	222
4.2.1  原理分析	222
4.2.2  开发设计与实践	227
4.2.3  开发步骤与验证	233
4.2.4  小结	233
4.2.5  思考与拓展	234
4.3　人脸属性识别开发实例	234
4.3.1  原理分析	234
4.3.2  开发设计与实践	236
4.3.3  开发步骤与验证	239
4.3.4  小结	240
4.3.5  思考与拓展	240
4.4　口罩检测开发实例	240
4.4.1  原理分析	241
4.4.2  开发设计与实践	245
4.4.3  开发步骤与验证	248
4.4.4  小结	249
4.4.5  思考与拓展	249
4.5　手势识别开发实例	249
4.5.1  原理分析	250
4.5.2  开发设计与实践	252
4.5.3  开发步骤与验证	255
4.5.4  小结	256
4.5.5  思考与拓展	256
4.6　行人检测开发实例	256
4.6.1  原理分析	257
4.6.2  开发设计与实践	260
4.6.3  开发步骤与验证	262
4.6.4  小结	263
4.6.5  思考与拓展	263
4.7　人体姿态识别开发实例	263
4.7.1  原理分析	264
4.7.2  开发设计与实践	267
4.7.3  开发步骤与验证	269
4.7.4  小结	270
4.7.5  思考与拓展	270
4.8　车辆检测开发实例	271
4.8.1  原理分析	271
4.8.2  开发设计与实践	273
4.8.3  开发步骤与验证	276
4.8.4  小结	277
4.8.5  思考与拓展	277
4.9　车牌识别开发实例	277
4.9.1  原理分析	277
4.9.2  开发设计与实践	279
4.9.3  开发步骤与验证	281
4.9.4  小结	282
4.9.5  思考与拓展	282
4.10　交通标志识别开发实例	282
4.10.1  原理分析	283
4.10.2  开发设计与实践	284
4.10.3  开发步骤与验证	286
4.10.4  小结	287
4.10.5  思考与拓展	287
第5章  百度AI应用开发实例	288
5.1  车辆识别开发实例	288
5.1.1  原理分析	289
5.1.2  开发设计与实践	292
5.1.3  开发步骤与验证	298
5.1.4  小结	300
5.1.5  思考与拓展	300
5.2  人体识别开发实例	301
5.2.1  原理分析	301
5.2.2  开发设计与实践	305
5.2.3  开发步骤与验证	312
5.2.4  小结	315
5.2.5  思考与拓展	315
5.3  手势识别开发实例	315
5.3.1  原理分析	315
5.3.2  开发设计与实践	320
5.3.3  开发步骤与验证	326
5.3.4  小结	328
5.3.5  思考与拓展	328
5.4  人脸识别（基于百度AI）开发实例	329
5.4.1  原理分析	329
5.4.2  开发设计与实践	334
5.4.3  开发步骤与验证	344
5.4.4  小结	346
5.4.5  思考与拓展	346
5.5  数字识别开发实例	347
5.5.1  原理分析	347
5.5.2  开发设计与实践	351
5.5.3  开发步骤与验证	357
5.5.4  小结	359
5.5.5  思考与拓展	359
5.6  文字识别开发实例	360
5.6.1  原理分析	360
5.6.2  开发设计与实践	363
5.6.3  开发步骤与验证	370
5.6.4  小结	372
5.6.5  思考与拓展	372
5.7  语音识别开发实例	372
5.7.1  原理分析	373
5.7.2  开发设计与实践	377
5.7.3  开发步骤与验证	381
5.7.4  小结	383
5.7.5  思考与拓展	383
5.8  语音合成开发实例	383
5.8.1  原理分析	384
5.8.2  开发设计与实践	387
5.8.3  开发步骤与验证	391
5.8.4  小结	393
5.8.5  思考与拓展	394
参考文献	395

前    言
党的二十大报告提出：“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”
人工智能、物联网、大数据和云计算等技术的迅猛发展，大大提高了生产效率和生产力，改变了社会的生产方式和人们的生活方式。我国于2020年发布的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》指出，到2023年初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。该指南为人工智能技术和相关产业的发展指出了一条鲜明的道路，表明我国在推动人工智能应用的坚定决心，相信人工智能的规模会越来越大。
本书详细阐述机器视觉和人工智能的理论基础和开发技术，采用项目式开发的学习方法，旨在推动人工智能人才的培养。全书共5章：
第1章为机器视觉与人工智能概述，主要内容包括机器视觉和人工智能的发展历程、应用领域和开发平台。
第2章为图像基础算法应用开发实例，包括13个开发实例，分别是图像采集开发实例、图像标注开发实例、图像灰度转换开发实例、图像几何变换开发实例、图像边缘检测开发实例、形态学转换开发实例、图像轮廓提取开发实例、直方图均衡开发实例、模板匹配开发实例、霍夫变换开发实例、图像矫正开发实例、图像添加文字和水印开发实例、图像去噪开发实例。
第3章为图像处理应用开发实例，包括8个开发实例，分别是颜色识别开发实例、形状识别开发实例、手写数字识别开发实例、二维码识别开发实例、人脸检测（基于OpenCV）开发实例、人脸关键点识别开发实例、人脸识别（基于OpenCV）开发实例、目标追踪开发实例。
第4章为深度学习应用开发实例，包括10个开发实例，分别是人脸检测（基于深度学习）开发实例、人脸识别（基于深度学习）开发实例、人脸属性识别开发实例、口罩检测开发实例、手势识别开发实例、行人检测开发实例、人体姿态识别开发实例、车辆检测开发实例、车牌识别开发实例、交通标志识别开发实例。
第5章为百度AI应用开发实例，包括8个开发实例，分别是车辆识别开发实例、人体识别开发实例、手势识别开发实例、人脸识别（基于百度AI）开发实例、数字识别开发实例、文字识别开发实例、语音识别开发实例、语音合成开发实例。
本书既可作为高等学校相关专业的教材或教学参考书，也可供相关领域的工程技术人员参考。对于机器视觉、图像处理、人工智能的开发爱好者，本书也是一本深入浅出、贴近社会应用的技术读物。
在编写本书的过程中，作者借鉴和参考了国内外专家、学者、技术人员的相关研究成果，在此表示感谢。我们尽可能按学术规范予以说明，但难免会有疏漏之处，如有疏漏，请及时通过出版社与作者联系。
本书的出版得到了广东省自然科学基金项目（2021A1515011701）、广东省高校重点科研项目（2020ZDZX3084）的资助。感谢中智讯（武汉）科技有限公司在本书编写过程中提供的帮助，特别感谢电子工业出版社的编辑在本书出版过程中给予的大力支持。
由于本书涉及的知识面广、编写时间仓促，加之作者的水平和经验有限，疏漏之处在所难免，恳请广大读者和专家批评指正。

                                                            作  者  
                                                          2024年1月

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