前言：
出版社链接：http://shop.oreilly.com/product/0636920044765.do
代码链接：https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
前言：
本书目的：
目前，4方面趋势使得图像处理成为一个发展迅速的领域
1 人手一手机；
2 互联网和搜索引擎聚合图像视频大数据；
3 计算更加廉价；
4 图像算法更成熟。
Python+YOLO v8 实战：手把手教你打造专属 AI 视觉目标检测模型
本文介绍了如何使用 Python 和 YOLO v8 开发专属的 AI 视觉目标检测模型。首先讲解了 YOLO 的基本概念及其高效精准的特点，接着详细说明了环境搭建步骤，包括安装 Python、PyCharm 和 Ultralytics 库。随后引导读者加载预训练模型进行图片验证，并准备数据集以训练自定义模型。最后，展示了如何验证训练好的模型并提供示例代码。通过本文，你将学会从零开始打造自己的目标检测系统，满足实际场景需求。
【完结】12篇文章带你逛遍主流分割网络
专栏《图像分割模型》正式完结了。在本专栏中，我们从编解码结构入手，讲到解码器设计；从感受野，讲到多尺度融合；从CNN，讲到RNN与CRF；从2D分割，讲到3D分割；从语义分割到实例分割和全景分割。这篇文章我们就一起回顾一下这些网络结构。
