前言

计算机视觉是一门跨学科的科学领域，致力于让计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程学的角度来看，它旨在自动化人类视觉系统能够完成的任务。它涵盖了获取、处理、分析和理解视觉数据的多种方法，包括物体识别、场景重建、事件检测和运动分析等任务。虽然计算机视觉经常利用图像处理技术（如滤波和增强）作为基础步骤，但其主要目标是将视觉数据转化为决策和解释，从而有效地实现一种形式的人工视觉。

本讲义是为浙大宁波理工学院计算机科学与技术专业三年级开设的“计算机视觉实践”课程而编写的。 本课程及讲义旨在概述数字图像处理和计算机视觉中遇到的主要问题、工具和方法。 讲义的每一节都侧重于一个特定的问题，我们精心编写了简短易读的章节。

要在你自己的计算机上完成本讲义的练习，你必须按照PyTorch and Conda Setup页面上的说明安装Pytorch和Conda。

最后，本课程附有此学习通页面（仅限我的学生访问）。