“数字图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，也是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。这两门课具有很高的相关性，几乎所有高等院校都有开设。这两门课有较多理论知识，这些理论知识需要学生动手实践方能深刻理解。将理论学习与实践相结合，通过动手实践不仅可以理解理论，还可以提升工程应用能力，避免“纸上谈兵”和“眼高手低”。鉴于此，南方科技大学计算机科学与工程系的于仕琪副教授团队编著了这本实践教材，作者为吴佳科研教学助理和于仕琪副教授，教材已于2023年9月由人民邮电出版社出版。

本书是一本实践性教材，通过大量的实例和完整应用案例来介绍数字图像处理和计算机视觉理论的基础知识，通过代码示例训练学习者的实际开发能力并进一步加深其对知识点的理解。本书所有的案例均采用Python语言并基于开源的OpenCV库实现。OpenCV是经典的图像处理和计算机视觉的开源软件库，涵盖了从图像处理的基础算法到复杂的计算机视觉、机器学习的高级算法，以及深度学习推理实现，在学术界和工业界被广泛使用。OpenCV 简单易用，同时也是高度优化的，有很多算法都可以直接用于实际产品。它的通用性强，用户不用担心更换了系统环境或硬件设备而要耗费时间去重新编码。Python 语言是目前主流的编程语言，相比于C++语言，其易于理解、易于编写、易于调试。通过结合OpenCV和Python，学习者可以专注于理解关键理论知识，避免在配置开发环境和调试程序上耗费时间，提升学习效率。

本书紧跟技术前沿，介绍的应用案例均以近几年的最新科研和研发成果为主，同时贴近实际应用场景，如人脸识别、目标跟踪、文本识别、QR码识别、机器人视觉应用等。读者能够通过本书里面的案例的解析，提升对理论知识点的理解，并提高工程应用能力，促进理论与实践的结合。

于仕琪副教授的团队研究方向是计算机视觉，团队深度参与了开源计算机视觉库OpenCV的开发，是OpenCV开源社区中最有影响力的团队之一。本书的出版是科研、开源和教学三者结合的有益尝试。我们期待这一模式在未来产生更多科研和教学成果。