"本书以图像的全景拼接、单目测量、目标检测和三维立体视觉4条技术主线为载体，系统介绍了计算机视觉领域的基础理论、算法和实践应用。围绕每条技术主线，作者都有意识地为读者建立起“数学→算法→技术→应用”支撑体系。除理论讲解外，本书还提供了丰富的示例程序和实践指导，帮助读者消化理解相关模型算法以及技术。 本书内容系统、案例丰富、阐述翔实，适合作为高等院校自动化类、计算机类、人工智能类等专业高年级本科生和研究生计算机视觉课程的教材或教学参考书，也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考。 "

张林，2003年和2006年于上海交通大学计算机科学与技术系分别获得学士和硕士学位，2011年于香港理工大学电子计算学系获得博士学位。2011年进入同济大学工作，目前为同济大学软件学院教授，博士生导师。张林为教育部青年长江学者，上海市曙光学者，中国计算机学会杰出会员，IEEE高级会员，中国计算机学会传播大使。获2020年上海市科技进步一等奖（排名2），2022年教育部技术发明一等奖（排名2），2022年上海市高等教育优秀教学成果二等奖（排名3），2019年全国软件工程教学案例比赛一等奖（排名1）。入选2020年度、2021年度、2022年度Elsevier（爱思唯尔）中国高被引学者，入选2022年全球顶尖前10万名科学家（计算机科学与技术）名单。目前是国际期刊IEEE RA-L、JVCI编委。主要研究兴趣包括机器视觉与图像理解、智能驾驶中的环境感知等。以第一或通信作者身份已在IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-MM、IEEE T-CSVT、ACM TOMM、PR、CVPR、ACM MM等顶级期刊和会议上发表学术论文80余篇。根据Google Scholar统计，所发表论文总的被引用次数为11000+次。曾主持国自然青年基金1项、面上项目3项，国家重点研发计划项目课题1项。

前言 计算机视觉是一门研究如何构建具有“视觉”功能的计算机系统的学科，是人工智能研究领域的一个重要分支。从刷脸支付到太空探索，从智能监控到视觉导航，计算机视觉技术正在越来越多的应用领域中影响和改变着人类的生产和生活方式。 近年来，随着我国对人工智能领域人才培养支持力度的持续加大，越来越多的高校开设了计算机视觉课程。计算机视觉是一门综合性学科，其知识体系非常庞杂； 同时，相较于计算机体系结构、数据结构、操作系统等计算机其他分支方向而言，它还是一门非常年轻的学科，其自身的学科内涵和基本研究方法目前仍处于快速完善和迭代阶段。这些现实情况给在大学讲授这门课的老师们提出了一个值得探讨的开放性问题： 计算机视觉这门课程应该教什么？怎么教？ 作者认为，回答上述问题的关键在于要先厘清要培养什么样的人才以及计算机视觉这门学科方向自身的特点。我们希望培养的毕业生不但要掌握前人已经积累好的知识技能，更要具有前瞻意识和创新思维，具备解决未来可能出现的新问题的能力。这就要求我们的教学工作不能只限于传授既有知识，而更要锻炼学生分析问题、逻辑推理、形成方案、迭代优化的综合能力，也就是常说的那句老话“授人以鱼不如授人以渔”。另外，就计算机视觉这个学科方向而言，它的特点就是很难学。难就难在它对学习者在理论知识和实践技能两方面都有很高的要求。要想在这个领域入门，学习者既要具备综合应用微积分、线性代数、矩阵论、解析几何、射影几何、概率论等数学知识的能力，又要能较为熟练地掌握和运用各种编程工具、算法库和可视化库，如C++、Python、MATLAB、OpenCV、Eigen、Sophus...