计算机视觉之PyTorch数字图像处理

　　"《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》以数字图像处理为主题，在详细介绍数字图像处理主流算法的基础上，配合丰富的实战案例，用PyTorch深度学习框架对相关算法进行应用实践。本书一方面从张量的维度对经典数字图像处理算法进行详细的介绍，另一方面从深度学习的维度对图像分类、图像分割和图像检测进行细致的讲解，从而帮助读者较为系统地掌握数字图像处理的相关理论知识和实际应用。 《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》分为3篇，共11章。第1篇图像处理基础知识，包括计算机视觉与数字图像概述、搭建开发环境和Python编程基础；第2篇基于经典方法的图像处理，包括图像处理基础知识、图像的基础特征、自动梯度与神经网络、数据准备与图像预处理；第3篇基于深度学习的图像处理，包括图像分类、图像分割、目标检测和模型部署。 《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》内容丰富，讲解由浅入深、案例丰富、实用性强，特别适合数字图像处理的入门与进阶人员阅读，也适合数字图像处理的从业人员与研究人员阅读，还可作为高等院校数字图像处理相关课程的教材。"

　　侯伟，工学博士，国内深度学习框架PaddlePaddle的贡献者。现任教于华北理工大学理学院，教授图像处理和深度学习等相关课程。本科和硕士毕业于兰州大学，博士毕业于中国科学院大学人工智能学院。博士期间师从徐德研究员，从事数字图像处理及其在工业自动视觉检测领域的研究。对数字图像处理和深度学习有较为深刻的认识和理解，具备扎实的理论基础和丰富的编程经验。发表学术论文5篇，授权发明专利2项，授权软件著作权1项，参编教材1部。