邱玉辉，教授（二级），西南大学博士生导师，中国人工智能学会首批会士，重庆市计算机科学与技术首批学术带头人，第四届教育部科学技术委员会信息学部委员，中共党员。1992年起享受政府特殊津贴。
　　曾担任中国人工智能学会副理事长、中国数理逻辑学会副理事长、中国计算机学会理事、重庆计算机学会理事长、重庆市人工智能学会理事长、重庆计算机安全学会理事长、重庆市软件行业协会理事长、《计算机研究与发展》编委、<计算机科学》编委、（计算机应用>编委、<智能系统学报》编委、科学出版社《科学技术著作丛书.智能>编委、（电脑报》总编、美国IEEE高级会员、美国ACM会员中国计算机学会高级会员。长期从事非单调推理、近似推理、神经网络机器学习和分布式人工智能、物联网、云计算、大数据的教学和研究工作。已指导毕业博士后2人、博士生33人、硕士生25人。发表论文420余篇（在国际学术会议和杂志发表人工智能方面的学术论文300余篇，全国性的学术会议和重要核心刊物发表人工智能方面的学术论文100余篇）。出版学术著作《自动推理导论》（电子科技大学出版社，1992年）《专家系统中的不确定推理——模型、方法和理论》（科学技术文献出版社，1995年）、（人工智能探索>（西南师范大学出版社，1999年）和主编《数据科学与人工智能研究）（西南师范大学出版社，2018年）、《量子人工智能引论》西南师范大学出版社，2021年）、（计算机基础教程>（西南师范大学出版社，1999年）等图书20余种。主持、主研完成国家“973”项目、“863”项目、自然科学基金、省（市）基金和攻关项目16项。获省（部）级自然科学奖、科技进步奖四项获省（部）级优秀教学成果奖四项。

　　《计算机视觉》作为《青少年人工智能科普丛书》中的一本，旨在为青少年读者揭开计算机视觉的神秘面纱。《计算机视觉》通过通俗易懂的语言和丰富的实例，带领读者探索这一人工智能领域的核心技术及其广泛应用。
　　书中首先介绍了计算机视觉的基本概念和发展历程。从20世纪50年代的萌芽阶段，到80年代的技术突破，再到21世纪初深度学习带来的革命性变化，计算机视觉逐步从实验室走向现实生活。通过讲述机器如何“看”世界，书中的内容让读者理解到，计算机视觉不仅仅是模仿人类视觉，更是通过数学模型和海量数据训练实现智能感知。
　　随后，《计算机视觉》深入浅出地介绍了计算机视觉的核心技术。从摄像机的成像原理到数字图像的处理，从图像分割到特征匹配，每一部分都通过生动的例子和实际应用，帮助读者理解复杂的概念。例如，通过图像预处理消除噪声，通过傅里叶变换分析图像频率，通过特征检测识别物体等，这些技术共同构建了计算机视觉的核心能力。
　　最后，书中展示了计算机视觉在现实中的广泛应用。从人脸识别到自动驾驶，从工业质检到医学影像分析，计算机视觉正在改变我们的生活方式。通过这些实例，读者不仅能感受到技术的魅力，还能展望其在未来可能带来的更多可能性。
　　总的来说，《计算机视觉》不仅是一本介绍技术的科普读物，更是一扇通向未来智能世界的窗口。它让青少年读者在轻松阅读中，理解人工智能的核心概念，激发对科技的兴趣和探索欲望。

　　第一章 探秘计算机视觉
　　在当今数字化浪潮中，计算机视觉如同一双“智能之眼”，正在悄然重塑人类的生活方式。从手机刷脸付款到无人驾驶汽车的精准导航，从工厂流水线上的自动化质检到医学影像的智能诊断，这项技术已渗透到生活的方方面面。它让冰冷的机器学会“看”世界，甚至在某些领域展现出超越人类视觉的能力。本章将揭开计算机视觉的神秘面纱探索它的发展历程与未来潜力。
　　1.1 揭开计算机视觉的神秘面纱
　　计算机视觉的本质，是让机器模仿人类的视觉系统，通过摄像头、传感器等设备捕捉图像或视频，再借助算法分析这些数据中的物体、场景和动作。与人类不同，机器的“看”并非依赖生物神经系统，而是通过数学模型和海量数据的训练实现智能感知。
　　想象你走进一间咖啡馆：眼睛瞬间捕捉到空座位、咖啡杯的位置，以及服务员的手势。计算机视觉系统同样如此——当监控摄像头拍到画面时，算法会迅速识别出顾客是否佩戴口罩、收银台是否有人排队，甚至分析顾客的面部表情判断满意度。在自动驾驶场景中，车载摄像头能实时分辨红绿灯、斑马线和突然窜出的行人，反应速度可达毫秒级。
　　这项技术的核心突破，在于它不再需要人类手动编写识别规则。通过深度学习，计算机能从数百万张猫的照片中自动总结出猫的胡须、耳朵等特征，最终实现精准识别。就像儿童通过观察学习认识世界，机器也能通过数据积累获得视觉智慧。
　　1.2 计算机视觉的发展历程
　　一、萌芽起步阶段（20世纪50一70年代）
　　计算机视觉的故事始于20世纪50年代，那时一台计算机还是占据整个房间的庞然大物。科学家们突发奇想：既然计算机能处理数字，那能不能让它“看懂”图像？他们尝试将照片分割成无数个小方格（即像素），每个方格用数字表示明暗程度，就像用黑白积木拼出蒙娜丽莎的微笑。这种“数字画像”虽然粗糙，却为机器视觉奠定了基础。
　　1966年，麻省理工学院发起了一项名为“夏季视觉计划”的疯狂挑战：让计算机识别积木玩具。研究人员用摄像头拍摄由立方体、棱锥体组成的简单场景，计算机通过分析黑白图像中的直线交叉点，勉强能分辨出物体的棱角。这就像教婴儿认识积木——虽然只能区分“有角”和“没角”，却是机器第一次睁开“数字之眼”。
　　到20世纪70年代计算机开始尝试理解真实场景。美国斯坦福研究院开发的“手眼系统”，能让机械臂根据摄像头画面抓取特定形状的零件。虽然它需要纯色背景和严格光照条件，但在当时已堪称奇迹。有趣的是，这套系统识别一个方块需要20分钟，而人类只需0.1秒——这种巨大差距，揭示了早期计算机视觉的稚嫩。
　　二、发展成长阶段（20世纪80一90年代）
　　20世纪80年代迎来技术爆发期。计算机开始识别真实物体，如通过分析颜色斑块区分苹果与橙子，利用文字结构特征实现印刷体识别。1991年，美国国防部研发出首套人脸识别系统，尽管它需要严格正面光照且错误率达30%但却为今天的刷脸支付打下了基础。工业领域率先受益，汽车工厂引入视觉质检系统，检测速度比人工快5倍。
　　三、深度学习引发的革命（21世纪初至今）
　　2012年成为转折点，标志性事件是多伦多大学的AlexNet模型在ImageNet图像识别竞赛中，将图像识别错误率从26%降低至15%。这得益于卷积神经网络（CNN）——它像人类视觉皮层般分层处理图像，先识别边缘轮廓，再组合成复杂图案。配合GPU显卡的强力运算，训练一个图像识别模型的时间从数月缩短到几小时。如今，手机拍照时自动识别人像、美食、夜景的模式切换，正是这场革命的体现。
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第一章 探秘计算机视觉
1．1 揭开计算机视觉的神秘面纱 003
1．2 计算机视觉的发展历程 005
1．3 计算机视觉在人工智能领域的作用 007
1．4 计算机视觉在人工智能领域的应用 009

第二章 摄像机的成像原理
2．1 物体成像 015
2．2 让照片和我们看到的一样 021
2．3 颜色 024
2．4 颜色表示 044

第三章 数字图像
3．1 什么是数字图像 049
3．2 图像预处理 057

第四章 图像处理
4．1 图像处理基础 081
4．2 滤波 087
4．3 傅里叶变换 099
4．4 图像的几何变换 110

第五章 图像分割
5．1 阈值分割 125
5．2 基于区域的分割 146
5．3 边缘检测 164

第六章 特征与特征匹配
6．1 图像的特征 179
6．2 颜色特征 181
6．3 纹理特征 190
6．4 几何特征 197
6．5 空间关系特征 203
6．6 特征、特征描述与特征匹配 208
6．7 描述特征的方法 212
6．8 特征检测 219

第七章 计算机视觉的应用
7．1 人脸识别 233
7．2 自动驾驶 255