本书详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例 (含可运行程序), 涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别、基于深度特征的以图搜画、基于CNN的字符识别、基于CNN的物体识别、基于CNN的图像矫正、基于LSTM的时间序列分析、基于深度学习的以图搜图技术、基于YOLO的智能交通目标检测等多项重要技术及应用, 涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块, 并延伸到了深度学习理论及其应用方面。工欲善其事, 必先利其器, 本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材, 并以MATLAB、Python为工具详细讲解了实验的核心程序。