本书共分9章。第1章综述Python语言的基本语法知识和数据结构； 第2章介绍Python常用的图像处理第三方库的预备知识和安装方法； 第3章系统介绍数字图像处理技术； 第4~8章系统介绍常用图像库处理图像的增强、分割、配准、融合、可视化和形态学操作的应用； 第9章是图像处理技术的综合应用，展示了两个应用案例： 一是纳米材料SEM图像的结构颗粒统计分析； 二是小儿肺部X光片的医学图像分析。 本书适合高等院校本科生和研究生作为图像处理技术类课程的教材，也可作为相关领域研究人员的学习或参考资料。

阎红灿，华北理工大学，博士，教授，硕士生导师，主要研究方向为信息检索和智能推荐。主研省级以上项目4项；发表学术论文40余篇，其中SCI和EI检索论文10余篇，出版专著2部，教材4部；先后获河北省科技进步奖1项，唐山市科技进步奖2项，唐山市优秀论文三等奖1项

前言 随着人工智能和大数据技术的发展，Python语言得到越来越广泛的应用，其以简单易学、资源丰富、开发生态链完整等特点，使得各个行业的智能化改造得以小成本实现。在高校“新工科”和“医工融合”课程建设中，Python语言也成为许多专业首选的编程教学语言，特别是对第三方图像库的支持，使得Python图像处理及可视化得到应用者的青睐。 本书的初衷是为工科和医工融合类选修课程提供学习参考，力图涵盖目前图像处理的技术和方法，主要应用Python第三方图库OpenCV的相关函数，编程实现图像处理功能，包括典型医学图像处理及可视化。特点有以下3个。 （1） 为具有工科背景的学生和研究者快速掌握图像处理技术和医学图像应用知识提供捷径。 （2） 为具有医学背景的学生和研究者提供应用Python处理图像的知识和技术，快速掌握OpenCV库的图像处理函数和技巧。 （3） 提供图像处理技术的综合应用案例，包括工科应用中的纳米材料SEM图像分析案例和医学应用中的X光片图像处理案例，为相关领域研究者提供参考和关键技术支持。 本书第1、2、8、9章由阎红灿教授编写，第4、5章由樊秋红老师编写，第6章由李爽老师编写，第3、7章由山艳老师编写，第9章的案例取材于阎红灿老师指导的大学生创新创业训练计划项目，学生肖瑞凌、吴立钊、陈博勋、齐俊丽等为案例的编程实现做出了贡献。在本书的编写过程中，我们秉承初心，反复讨论修订，力求做到教材内容服务于工科背景和医学背景，并简化理论，注重编程应用，尤其最后的案例力求服务于专业和领域。最终的成稿凝结了每一位编者的辛勤付出。 ...