计算机视觉是人工智能的一个分支，涉及理解数字图像的内容，如照片和视频。深度学习在挑战性的计算机视觉任务上取得了令人印象深刻的进展，并有望取得进一步的进展。

 

　　快速熟悉这个领域的最好方法之一就是找一本关于这个主题的书。在这篇文章中，你将发现关于计算机视觉的顶级教科书和编程书籍。

 

　　我们开始吧。

 

　　这里的 Top5 教材主要关注一般方法和理论（数学），而不是实际问题和方法（代码）的应用。我根据在顶尖学校（如麻省理工学院等）的大学课程中的使用情况以及在讨论网站（如Quora等）上的建议，收集了一份排名前五的教科书。计算机视觉五大教材如下（排名不分先后）：

 

　　1. 《Computer Vision: Algorithms and Applications》

 

　　作者：Richard Szeliski

 

　　出版时间：2010 年

 

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　　我喜欢这本书。它为计算机视觉技术的初学者（本科生）提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础。这本书是由理查德根据他多年在华盛顿大学教授这一课题的经验编写的。

 

　　目录：

 

　　1. Introduction2. Image formation3. Image processing3. Feature detection and matching5. Segmentation6. Feature-based alignment7. Structure from motion8. Dense motion estimation9. Image stitching10. Computational photography11. Stereo correspondence12. 3D reconstruction13. Image-based rendering14. Recognition

 

　　2. 《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》

 

　　作者：Simon Prince

 

　　出版时间：2012 年

 

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　　这是一本很好的入门书（对学生），涵盖了广泛的计算机视觉技术和问题。这本书花了更多的时间来介绍计算机视觉，并在与概率建模相关的基本主题上花费了有用的时间。

 

　　目录：

 

　　1. Introduction2. Introduction to probability3. Common probability distributions4. Fitting probability models5. The normal distribution6. Learning and inference in vision7. Modeling complex data densities8. Regression models9. Classification models10. Graphical models11. Models for chains and trees12. Models for grids13. Image preprocessing and feature extraction14. The pinhole camera15. Models for transformations16. Multiple cameras17. Models for shape18. Models for style and identity19. Temporal models20. Models for visual words

 

　　3. 《Computer Vision: A Modern Approach》

 

　　作者：David Forsyth、Jean Ponce

 

　　出版时间：2011 年

 

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　　这是一本关于计算机视觉的入门教科书，也许比其他许多教科书所涵盖的主题更广泛。

 

　　目录：

 

　　Part I. Image Formation1. Radiometry – Measuring Light2. Sources, Shadows and Shading3. ColourPart II. Image Models4. Geometric Image Features5. Analytical Image Features6. An introduction to ProbabilityPart III. Early Vision: One Image7. Linear Filters8. Edge Detection9. Filters and Features10. TexturePart IV. Early Vision: Multiple Images11. The Geometry of Multiple Views12. Stereopsis13. Affine Structure from Motion14. Projective Structure from MotionPart V. Mid-Level Vision15. Segmentation Using Clustering Methods16. Fitting17. Segmentation and Fitting Using Probabilistic Methods18. TrackingPart VI. High-Level Vision19. Correspondence and Pose Consistency20. Finding Templates Using Classifiers21. Recognition by Relations Between Templates22. Aspect GraphsPart VII. Applications and Topics23. Range Data24. Applications: Finding in Digital Libraries25. Application: Image-Based Rendering

 

　　4. 《Introductory Techniques for 3-D Computer Vision》

 

　　作者：Emanuele Trucco、Alessandro Verri

 

　　出版时间：1998年

 

　　这是一本旧的书，主要集中在计算机视觉的一般与一些技术有关的三维视觉问题。这是一个很好的起点，适合本科生而不是研究生级别的读者。

 

　　目录：

 

　　1. Introduction2. Digital snapshots3. Dealing with Image Noise4. Image Features5. More Image Features6. Camera Calibration7. Stereopsis8. Motion9. Shape from Single-image Cues10. Recognition11. Locating Objects in SpaceA. Appendix

 

　　5. 《Multiple View Geometry in Computer Vision》

 

　　作者：Richard Hartley、Andrew Zisserman

 

　　出版时间：2004年

 

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　　这是一本相当先进的书（研究生水平）关于计算机视觉的一个专门的主题，特别是关于从多个图像推断几何的问题和方法。

 

　　目录：

 

　　1. IntroductionPART 0. The Background: Projective Geometry, Transformations and Estimation2. Projective Geometry and Transformations of 2D3. Projective Geometry and Transformations of 3D4. Estimation – 2D Projective Transformations5. Algorithm Evaluation and Error AnalysisPART I. Camera Geometry and Single View Geometry6. Camera Models7. Computation of the Camera Matrix P8. More Single View GeometryPART II. Two-View Geometry9. Epipolar Geometry and the Fundamental Matrix10. 3D Reconstruction of Cameras and Structure11. Computation of the Fundamental Matrix F12. Structure Computation13. Scene Planes and Homographies14. Affine Epipolar GeometryPART III. Three-View Geometry15. The Trifocal Tensor16. Computation of the Trifocal Tensor TPART IV. N-View Geometry17. N-Linearities and Multiple View Tensors18. N-View Computational Methods19. Auto-Calibration20. Duality21. Cheirality22. Degenerate ConfigurationsPART V. Appendices

 

　　我已经收集了一个前三大 CV 编程实战书籍，来自它们在顶级计算机视觉书籍列表中的排名顺序和讨论网站上的推荐。计算机视觉前三名教材如下（排名不分先后）：

 

　　6. 《Learning OpenCV 3》

 

　　作者：Adrian Kaehler、Gary Bradski

 

　　出版时间：2017年

 

　　教材源码：

 

　　这本书的重点是教你如何使用opencv库，也许是首屈一指的开源计算机视觉库。所有的代码示例都在C++中，这表明目标受众是专业的开发人员，他们想学习如何将计算机视觉应用到他们的项目中。

 

　　目录：

 

　　1. Overview2. Introduction to OpenCV3. Getting to Know OpenCV Data Types4. Images and Large Array Types5. Array Operations6. Drawing and Annotating7. Functions in OpenCV8. Image, Video and Data Files9. Cross-Platform and Native Windows10. Filters and Convolutions11. General Image Transforms12. Image Analysis13. Histograms and Templates14. Contours15. Background Subtraction16. Keypoints and Descriptors17. Tracking18. Camera Models and CAlibration19. Projection and Three-Dimensional Vision20. The Basics of Machine Learning in OpenCV21. StatModel: The Standard Model for Learning in OpenCV22. Object Detection23. Future of OpenCV

 

　　7. 《Programming Computer Vision with Python》

 

　　作者：Jan Erik Solem

 

　　出版时间：2012年

 

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　　这是一本实践性的书，重点是教你如何在python中执行基本的计算机视觉任务，主要是使用PIL库，尽管也有opencv的基本介绍。

 

　　目录：

 

　　1. Basic Image Handling and Processing2. Local Image Descriptors3. Image to Image Mappings4. Camera Models and Augmented Reality5. Multiple View Geometry6. Clustering Images7. Searching Images8. Classifying Image Content9. Image Segmentation10. OpenCV

 

　　8. 《Practical Computer Vision With SimpleCV》

 

　　作者：Kurt DeMaagd, Anthony Oliver, Nathan Oostendorp, and Katherine Scott

 

　　出版时间：2012年

 

　　教材主页：

 

　　这本书教你如何使用python中的simplecv库执行基本的计算机视觉操作。

 

　　目录：

 

　　1. Introduction2. Getting to Know the SimpleCV Framework3. Image Sources4. Pixels and Images5. The Impact of Light6. Image Arithmetic7. Drawing on Images8. Basic Feature Detection9. FeatureSet Manipulation10. Advanced Features

 

　　推荐

 

　　最后，从算法理论和代码实战两个角度来说，个人推荐：《Computer Vision: Algorithms and Applications》、《Programming Computer Vision with Python》这两本书。当然，读者可以根据自己的实际情况自行选择。