最佳计算机视觉书籍

引言

人类长期以来一直梦想着创造出能够紧密模仿人类智力的模型。这项探索在机器人视觉和自动驾驶技术领域仍在继续。在众多目标能力中，机器人能够“像”人类一样“行动”的能力尤为突出。这涉及到理解环境及其上下文，并看到和解释周围的世界。几十年前，当构建一个逼真的模型还取决于时间和人才时，这被认为是一个不可能实现的目标。如今，这项技术已经深深融入我们的日常生活，这主要归功于人工智能的巨大进步。这些进步依赖于强大的计算机。在这里，我们将介绍一些最好的计算机视觉书籍。

什么是计算机视觉？

计算机视觉是一个跨学科的科学领域，涉及识别和处理视觉输入的各个方面，如数字照片、视频，甚至文本。它包括创建和使用算法，这些算法不仅仅是为了识别物体、遮罩或其他类似组件，而是为了从视觉输入中分析和提取有用的信息。它包括用于文本提取和理解的光学字符识别 (OCR)，图像创建，以及其他图像处理和分析工作。计算机视觉使用算法来解释视觉输入，从中提取重要信息，并推进该领域对视觉数据的理解。人类在这一点上具有计算的优势。

虽然技术使用数据、摄像头和算法来处理信息，但人类利用眼睛、视神经和视网膜来处理信息。计算机视觉模型能够以与人类相当的速度处理复杂信息，这使它们脱颖而出。但重要的是要记住，为了实现实时图像处理，做出了一些权衡。已经开发了专门针对实时图像处理的特定任务集群和算法来克服这一挑战。

它是如何工作的？

数据是启动计算机视觉过程的关键。第一个阶段会持续执行数据分析，直到模型学会辨别和识别视觉输入。例如，要让一个模型能够识别路灯，它必须接触大量路灯和与路灯相关的类似物体的照片。通过这种方式，模型定义类别并学习差异。因此，模型通过从训练集中发现的模式来预测结果，从而获得对象识别的能力。

需要记住的是，计算机视觉不仅仅是简单的模型。在某些算法中，例如从遮罩中检测轮廓，并不一定需要大量的训练数据。这些算法不需要大量的训练数据集，因为它们可以有效地从给定的输入中提取相关信息。

为什么它很重要？

如今，企业正争分夺秒地部署可扩展的视觉系统，以解决能够为企业创造价值的问题。计算机视觉正在改善我们的生活质量和企业运营，包括产品自动化、医疗诊断和推荐系统。

例如，深度学习视觉系统使得早期准确诊断癌症等危及生命的疾病成为可能。AI辅助驾驶已成为自动驾驶技术的主导力量，特斯拉处于领先地位。

值得阅读的顶级计算机视觉书籍

对于人工智能爱好者来说，计算机视觉是一个令人兴奋的领域，这解释了为什么有如此多的计算机视觉基础知识文献。阅读有关该主题的内容并从实际经验中获取知识是学习它的最有效方法之一。在这里，我们将介绍市场上一些最好的计算机视觉书籍。

《计算机视觉：算法与应用》作者：Richard Szeliski

描述

最初，这本书是为本科生的计算机科学课程创建的。尽管如此，它已经成为一个更大群体的重要工具，例如学者和行业专家。这本书由计算机视觉专家Richard Szeliski撰写，解释了图像分析和解释中使用的各种方法。这本书对计算机视觉进行了全面而优雅的介绍，是每个人必读的书籍。

这本书旨在为本科计算机科学学生提供计算机视觉的全面介绍，有时也被称为“计算机视觉圣经”。因此，计算机视觉算法、应用以及图像处理和识别的方法是主要内容。

这本书讨论了计算机视觉算法的实现和实际问题，并概述了各种现实世界的应用。除了书中发布后才引入的深度学习，它是一本出色的现代计算机视觉教科书，涵盖了所有创新技术。

这本书的目的是什么？

这本书可用于教授高级计算机视觉课程。它的主要目的是为专业人士、研究人员和研究生提供关于当前研究文献和基本程序的广泛参考。

《实用深度学习：云、移动和边缘计算》作者：Siddha Ganju、Meher Kasam 和 Anirudh Koul

描述

这是一本关于如何使用实践方法为移动、云和边缘设备创建实用深度学习应用程序的循序渐进指南。本书使用 Keras、TensorFlow、TensorFlow Lite 和 Core ML，解释了如何训练、调整和实现现代计算机视觉模型。它描述了如何为各种设备构建 AI 应用程序，包括 Google Coral、NVIDIA Jetson Nano、Raspberry Pi 等。

为什么你应该读它？

快速了解深度学习及其实际应用。深度学习和当前开发框架是非常棒的资源。这本书对于希望学习与人工智能相关的技能的软件工程师来说是一个了不起的资源。构建真实的个人项目需要数据科学家发展他们的专业知识并更深入地理解该领域。我们建议学生阅读这本书，以帮助他们释放创造力，并建立一个引人入胜且有趣的现实世界项目组合，以支持他们从事人工智能职业的梦想。

这本书也适合那些想要了解更多人工智能但尚未获得机器学习或人工智能先验知识的任何人。如果您想了解领先的计算机视觉公司如何开发深度学习和计算机视觉项目，我们强烈推荐阅读这本书。

这本书介绍了如何使用 Google Goral 板等边缘设备完成计算机视觉任务。

《简洁计算机视觉：理论与算法导论》作者：Reinhard Klette

描述

本书在提供计算机视觉核心主题的广泛概述的同时，重点介绍了基本算法和数学概念。在每章的结尾，本书都提供了编程任务和问题。本书涵盖了各种相关的计算机视觉主题，从数学概念到图像识别、图像分割以及计算机视觉系统的基本组成部分。

为什么你应该读它？

这本出色的资源易于阅读，对于这个具有挑战性的主题来说非常易懂。所有基本主题都得到了同等的覆盖，并由精选的主题进行平衡。对于初学者来说，这是一本很好的学习和参考书籍，因为它以非常简单的术语解释了经典和现代方法。

《计算机视觉：原理、算法、应用、学习》作者：E. R. Davies

描述

这是当今关于计算机视觉基础知识的最佳书籍之一，涵盖了从深度学习到传统计算机视觉方法的方方面面。本书涵盖了计算机视觉技术的基础知识以及关键的理论概念，重点关注算法和现实世界的工程约束。

为什么你应该读它？

本书适合在计算机视觉领域工作的研究人员、工程师以及本科生和研究生，因为它涵盖了与计算机视觉相关的原理和应用。

《计算机视觉：模型、学习与推理》作者：Simon J. D. Prince

描述

这本书是关于计算机视觉最全面的书籍之一。它面向有该学科先验知识或中等理解能力的读者。这本书为初学者和专家提供了设计和修改计算机视觉系统的指导。学习概率和模型拟合的更多知识是理想的。作者提供了清晰的解释、图表、练习和应用示例、背景数学以及代码示例。书中描述了七十多种计算机视觉方法。

为什么你应该读它？

这本书概述了计算机视觉的基本概念，写得非常好、简洁且逻辑系统化。因此，任何对计算机视觉感兴趣的人都应该阅读这本书。

《面向视觉系统的深度学习》作者：Mohamed Elgendy

描述

阅读这本书将有助于您在现代计算机视觉和机器学习领域获得职业发展。它用通俗易懂的语言提供了从头开始构建良好模型所需的所有信息。因此，本书利用深度学习架构解决了计算机视觉应用程序的开发，例如图像生成和面部识别。

为什么你应该读它？

任何希望开发现实世界视觉系统的人都可以通过这本书进行全面的学习。因此，它只关注当前在行业中实际使用的内容。它不深入探讨深厚的数学基础，也不涵盖过去 20 年的每个研究领域。它是最容易阅读的计算机视觉书籍之一，并且易于阅读和理解。

《现代计算机视觉与 PyTorch》作者：Yeshwanth Reddy 和 V Kishore Ayyadevara

描述

本书涵盖了 PyTorch、人工神经网络 (ANN) 的原理，以及几个基于 PyTorch 的基本深度学习示例。本书还涵盖了许多重要的计算机视觉主题，包括对象识别和分类、图像编辑等。此外，还讨论了少样本学习、自注意力、强化学习、GANs 等高级主题，每节课都包含一个特定的 PyTorch 示例。

为什么你应该读它？

对于希望了解最新进展和改进的初学者和从业者来说，本书很有帮助。本书的编写假定读者已经具备一些 Python 基础知识。

《计算机视觉中的多视图几何》作者：Richard Hartley

描述

本书解释了如何使用代数和几何学从照片中重建物体，并将其应用于计算机视觉。因此，它对主流多视图几何（包括经典和现代）中的关键方法进行了简洁连贯的解释。

作者讨论了几何概念及其代数表示，并以基本矩阵、相机投影矩阵和三焦点张量为例。本书概述了从一系列连续或同时拍摄的照片中重建 3D 所需的信息。

为什么你应该读它？

研究计算机视觉的研究人员以及任何对射影几何和计算机视觉几何感兴趣的人都应该阅读这本书。对于有经验的学者来说，这本书很有益，但对于初学者来说相当复杂。唯一缺少的是写出的代码，甚至不是伪代码。

《Python 3 学习 OpenCV 4 计算机视觉》作者：Joseph Howse 和 Joe Minichino

描述

这本书对于 Python 专家和计算机视觉领域的初学者都有帮助。它涵盖了使用 Python 3 和 OpenCV 4 为多个平台创建应用程序的理论和实践。了解基本功能、视频分析、深度估计、分割和图像处理。它提供的两个非常受欢迎的挑战是人脸检测和人脸识别。此外，您还将学习对象分类和机器学习的原理，这些原理应用于对象检测器的开发和操作，以及在实时视频流中跟踪对象。

为什么你应该读它？

如果您想通过 Python 学习 OpenCV，那么这本书可能是最好的。它易于阅读，并涵盖了 OpenCV 的所有重要主题。这本书为任何有兴趣识别定制对象的人提供了一个简单易懂的方法。它包含了一系列您可以为独特应用程序构建的面向对象的程序。

《计算机视觉指标：调查、分类和分析》作者：Scott Krig

描述

对过去和现在的一百多种机器视觉技术和特征描述进行了全面的审查和评估。本书涵盖了预处理、全局和区域特征、图像捕获和表示、局部特征设计方法、分类等主题。

本书是一次出色的概述和调查，因为它提供了相关的参考文献列表，并且总的来说，研究和文档都做得非常好。因此，计算机视觉工程师经常将这本书作为各种计算机视觉算法和方法的参考。

为什么你应该读它？

这本书可以免费下载 PDF 版本。本书以一种非常易读且组织良好的格式呈现了数百种算法。在快速发展的计算机视觉领域，拥有这样的目录非常有帮助。

《Python 编程计算机视觉》作者：Jan Erik Solem

这本书于 2012 年出版，它解释了如何使用 Python 执行简单的计算机视觉任务。您将学习图像映射和变换、纹理变形和全景合成等主题，以及机器人导航和医学图像分析中使用的技术。它还涵盖了从同一场景的几张照片中计算 3D 重建。这对于学生以及入门级研究人员或专业人士来说是一个很好的选择。

《特征提取与图像处理在计算机视觉中的应用》作者：Mark Nixon 和 Alberto Aguado

顾名思义，本书通过集中的特征提取和图像处理方法，全面概述了计算机视觉应用中使用的技术。它还涵盖了诸如

• 形状表示
• 纹理分析
• 边缘检测
• 对象识别

本书是工程师和开发人员的重要资源。但是，由于它涵盖了图像处理中的基本概念、方法和算法，因此学生和教师也可以从中受益。

《图像处理与分析：变分、PDE、小波和随机方法》作者：Tony Chan 和 Jianhong Shen

本书将现代数学与尖端的图像处理技术相结合，以逻辑和连贯的方式组织了最近的研究。它对图像处理和分析的数学方法进行了深入的关注。作者通过强调连接不同方法的基本思想，将各种技术结合在一起，如对频谱和傅里叶分析的关注，这对于图像处理至关重要。

结论

总而言之，**最佳计算机视觉书籍**适合所有不同水平的读者，以便尽可能多地学习该主题。对于初学者和高级读者来说，最好的书籍是 Richard Szeliski 的《计算机视觉：算法与应用》；它涵盖了从理论到应用的所有概念。Adrian Rosebrock 的《深度学习在计算机视觉中的应用》这本书非常适合那些想要使用 Python 实现深度学习框架的人，因为它实际实现了理论。对于高级读者，Richard Hartley 和 Andrew Zisserman 的著作《计算机视觉中的多视图几何》包含了对各种 3D 视觉的详细理解。对于新学习者来说，Gary Bradski 和 Adrian Kaehler 的《学习 OpenCV》是一本不错的书，它向读者介绍了 OpenCV 库及其一些应用。特别是，这些书籍对于学生、研究人员和从业者来说都非常重要，因为它们提供了从基本级别到最新计算机视觉工作的广泛知识和方法，从而使这些书籍成为那些希望在这个快速发展的领域取得成功并取得进一步进步的人的重要工具。