本書以OpenCV-Python（the Python API for OpenCV）為工具，以案例為載體，系統介紹了計算機視覺從入門到深度學習的相關知識點。 本書從基礎知識、基礎案例、機器學習、深度學習和人臉識別5個方面對計算機視覺的相關知識點進行了全面、系統、深入的介紹。書中共介紹了40余個經典的計算機視覺案例，其中既有圖像加密、指紋識別、車牌識別、缺陷檢測等基於傳統技術的計算機視覺經典案例，也有圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、風格遷移、姿勢識別等基於深度學習的計算機視覺案例，還有表情識別、駕駛員疲勞檢測、易容術、性別和年齡識別等基於人臉識別的計算機視覺案例。 在介紹具體的算法原理時，本書盡量使用通俗易懂的語言和貼近生活的示例來說明問題，避免使用複雜抽象的公式來介紹。
本書以通俗易懂的風格介紹了機器學習和深度學習技術，只涉及了基本的數學知識。本書由兩位機器學習和深度學習領域的專家編寫，書中的案例涵蓋了銀行、保險、電子商務、零售和醫療等多個行業。本書講述如何在當今的智能設備和應用程序中使用機器學習和深度學習技術。本書提供了對書中涉及的數據集、代碼和示例項目的下載。 l 機器學習和深度學習的概念 l 隨機森林和提升方法 l Python編程與統計學基礎 l 人工神經網絡 l 回歸與邏輯回歸 l TensorFlow與Keras l 決策樹 l 深度學習超參數 l 模型選擇與交叉驗證 l 卷積神經網絡(CNN) l 聚類分析 l 循環神經網絡(RNN)和長短期記憶網絡(LSTM)
