书单 | 致敬计算机视觉领域经典著作！
在一个充斥着无人车、无人机、智能机器人的未来世界里，必然少不了计算机视觉技术的赋能！
未来已来，掌握计算机视觉这门技术势在必行！
本期书单整理了计算机视觉领域的 10 本佳作，它们有影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作，也有基于各种理论、工具进行讲解的实战派，更有大神毛星云的收官之作！
希望它们能够帮助大家打开计算机视觉领域的大门！
01
《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》
[美] David Marr 著，吴佳俊 译
原著豆瓣评分 9.7
影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作
详细阐述 Marr 提出的用于研究和理解视觉感知的一般框架
厘清计算理论、算法、实现三个研究层次
掌握本书介绍的视觉计算理论，对在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索至关重要
吴佳俊教授倾情翻译
本书研究了人类对视觉信息的表示和处理，并对视觉计算处理过程提出了全面的计算理论。全书立足于计算机科学、视觉神经科学和心理物理学的进展，是跨学科交叉研究的经典教科书，并对多个学科的研究都有深刻启发作用。特别值得一提的是，在近年深度学习的热潮之中，掌握本书介绍的视觉计算理论，对于在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索是至关重要的。
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02
《视觉 SLAM 十四讲：从理论到实践（第 2 版）》
高翔 等 著
SLAM 华语原创首著升级版
彩色插图|更多实例|更深内容|更完善的工程项目|更易懂的表达
本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。
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视觉 SLAM 十四讲：从理论到实践（第 2 版）
作者：高翔 等
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03
《OpenCV3 编程入门》
毛星云 冷雪飞 等 著
大神毛星云收官之作！
本书自 2015 年出版，不断重印，畅销至今。
OpenCV 在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。
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04
《深度学习计算机视觉实战》
肖铃 著
一本看懂计算机视觉的实战指南
使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线
本书中的上百个知识点与 50 多个案例都是作者工程应用中的经验总结，每章末尾均有"进阶必备”，给读者提供更多的拓展知识。本书适合计算机视觉的初学者、计算机视觉算法开发人员、对深度学习有兴趣的用户或者亟须工程落地使用的用户，也适合作为高校相关专业的学生教材使用。
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深度学习计算机视觉实战
作者：肖铃
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05
《计算机视觉与深度学习实战：以 MATLAB、Python 为工具》
刘衍琦 詹福宇 等 著
详细讲解 36 个计算机视觉与深度学习实战案例
原理及案例超实用，边学原理边实战
本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材，并以 MATLAB、Python 为工具详细讲解了实验的核心程序。通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同实际领域中的用法。
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计算机视觉与深度学习实战：以 MATLAB、Python 为工具
作者：刘衍琦
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06
《深度学习之 PyTorch 实战计算机视觉》
唐进民 著
零基础掌握深度学习、Python、PyTorch、神经网络、迁移学习及相关数学知识
用 PyTorch 实战计算机视觉
本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及 Python 编程技能，掌握 PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于 PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。
书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。
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深度学习之 PyTorch 实战计算机视觉(博文视点出品)
作者：唐进民
京东
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07
《MATLAB 计算机视觉与深度学习实战》
刘衍琦，詹福宇，蒋献文，周华英 著
30 个 MATLAB 计算机视觉与深度学习实战案例
提供源码及在线支持
几乎涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习的理论及其应用方面
对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其 MATLAB 实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握 MATLAB 中各种函数在图像处理领域中的用法。
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MATLAB 计算机视觉与深度学习实战
作者：刘衍琦 等编著
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08
《学习 OpenCV 4：基于 Python 的算法实战》
肖铃 著
为那些想学习和掌握 OpenCV 的读者提供一本“看了就能学会”的书
以超过 100 个案例，使用简洁生动的语言，和更新的 Python 语言实现代码去描述相应的操作方法
这些经典和主流的算法，让读者能在操练实例的基础上快速掌握操作方法，容易上手，易于学习
本书使用 Python 语言，以 OpenCV 源码结构中的模块为章节，系统地介绍了 OpenCV 在图像处理和计算机视觉领域的应用。
本书不仅适合图像处理和计算机视觉领域的读者阅读，还适合高校师生、专业技术人员、图像处理爱好者、深度学习计算机视觉领域爱好者参考使用。
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09
《OpenCV 4 机器学习算法原理与编程实战》
朱斌 著
注重理论结合实战
兼顾经典与前沿算法
应用案例翔实
学习路线清晰
本书主要面向 OpenCV 领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍 OpenCV 4 的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与 C++编程实战 。
本书基本聚焦于机器学习在计算机视觉领域的应用，不要求读者具有相应的知识背景，在必要时书中会介绍相关的基本概念。因此，本书既可以作为相关专业学生的实验教材，也可以作为研究人员或工程技术人员的参考资料。
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OpenCV 4 机器学习算法原理与编程实战
作者：朱斌
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10
《OpenCV 轻松入门：面向 Python》
李立宗 著
基于面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Python），介绍了图像处理的方方面面
以 OpenCV 官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明
书中不仅介绍了 OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍 OpenCV 函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
还未添加个人签名 2019.10.21 加入
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