了解图像处理算法以及如何使用Python应用这些算法； 探索使用OpenCV进行图像处理； 使用scikit-leam、NumPy和其他程序库； 把机器学习和深度学习算法运用到图像处理中； 把图像处理技术应用到五个实时项目中。

Himanshu Singh拥有超过6年的数据科学从业经验，目前是V-Soft Labs的高级数据科学家。他提供关于数据科学、机器学习和深度学习的企业培训，是Narsee Monjee管理学院(Narsee Monjee Institute of Management Studies)在分析方面的访问学者，这家学院被视为印度的高级管理学院之一。他是Black Feathers Analytics和Rise of Literati Clubs的创始人。

前 言 《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》的目标是使读者深入了解图像处理的基础知识、图像处理的不同方法和算法、多种Python库的应用和实时用例的机器学习实现。 《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》首先讨论不同操作系统下的环境设置，介绍图像处理的基本术语，并探究有助于算法应用的Python概念。然后，深入讨论图像处理的不同算法和它们的实际实现；后者使用了Python下的两种代码库——Scikit Image和OpenCV。接着，《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法，解释具体图像应用中的Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念。最后，《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》描述了实时建模和部署模型的过程。 书中所有的概念都用现实场景来解释。阅读完《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》，读者应该能够应用图像处理技术并通过训练机器学习模型来满足定制化的需求。