本书以数字图像处理为主题，在详细介绍数字图像处理主流算法的基础上，配合丰富的实战案例，用pytorch深度学框架对相关算法进行应用实践。本书一方面从张量的维度对经典数字图像处理算法进行详细的介绍，另一方面从深度学的维度对图像分类、图像分割和图像检测进行细致的讲解，从而帮助读者较为系统地掌握数字图像处理的相关理论知识和实际应用。本书分为3篇，共11章。篇图像处理基础知识，包括计算机视觉与数字图像概述、搭建开发环境和python编程基础；第2篇基于经典方法的图像处理，包括图像处理基础知识、图像的基础特征、自动梯度与神经网络、数据准备与图像预处理；第3篇基于深度学的图像处理，包括图像分类、图像分割、目标检测和模型部署。本书内容丰富，讲解由浅入深、案例丰富、实用强，特别适合数字图像处理的入门与人员阅读，也适合数字图像处理的从业人员与研究人员阅读，还可作为高等院校数字图像处理相关课程的教材。