本书着力于机器视觉的基本理论、架构和主要技术等，利用深度学习常见框架tensorflow2.0等，创建强大的图像处理应用程序，给出具体的开发实践，主要内容包括机器视觉基础、原理，常见深度学习框架，图像分类、分割、生成和目标检测等，给出机器视觉高级概念和新前沿，为机器视觉研究领域提供良好的理论指导和技术支撑。

第1章机器视觉基础
1.1机器视觉概述
1.2机器视觉系统的任务
1.3机器视觉系统的构成
1.4机器视觉原理
第2章神经网络与机器视觉
2.1神经网络基础
2.2卷积神经网络
2.3典型CNN架构模型
2.4常见深度学习框架
第3章机器学习开发实践环境
3.1Anaconda开发平台
3.2嵌人式机器视觉开发平台
3.3常用数据集
第4章围像分类开发实践
4.1图像分类基本概念及原理
4.2典型分类模型
4.3软硬件开发环境
4.4图像分类实战
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