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计算机视觉是人工智能的一个子领域，主要专注于数字图像（如照片和视频）等方面的内容，深度学习在在挑战计算机视觉任务方面取得了很大的进展。

深入探讨深度学习技术在计算机视觉中的应用之前，你需要具备计算机视觉基础，诸如掌握基础的理论知识，常用的技术，API标准和基本数据处理

本文，我们将和大家推荐几本备受欢迎的计算机视觉相关的顶级教科书以及最适合程序员阅读的计算机视觉书籍：

最好的计算机视觉教科书

教科书是由专家(通常是学者)编写的书籍，旨在作为学生和实践者的参考。它们主要关注一般方法和理论(数学)，而不是实际问题的关注点和方法的应用(代码)。

根据它们在顶尖学校(如麻省理工等)大学课程中的使用情况，列出了排名前五的教科书：

1、《计算机视觉》

本书的PDF版本可以在其官网免费获得

我非常喜欢这本书，它帮助计算机视觉技术的初学者(本科生)学会解决各种基础的计算机视觉问题，是根据理查德多年在华盛顿大学教授这一课题的经验写成的

这本书也反映了我在企业研究实验室从事计算机视觉研究的20年经验，因此，本书更多地强调在实际工作中的基本技术，而较少关注实际适用性较差的深奥数学。

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

本书依然可以在其官网下载PDF版本。

这是一本很好的入门书(为学生)，涵盖了广泛的计算机视觉技术和问题。这本书花了较多的篇幅来介绍计算机视觉，并在概率建模相关的基础主题上花了大量的篇幅

本书更注重学习和推理的概率模型，它展示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据与我们现实世界之间的关系，例如3D结构或对象类，本书从概率论和模型拟合的基础开始，直至读者可以实现和修改真实示例，以构建有用的视觉系统。主要针对高级本科和研究生，

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3、《计算机视觉：一种现代方法》

这是一本关于计算机视觉的入门教材，它的主题可能比其他许多教科书都要广泛。尽管内容广泛，但它可能不如其他一些介绍性文本受欢迎，因为它直接进入主题的叙述方式可能更具有挑战性。

本书内容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容。

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

这是一本较老的书，主要关注计算机视觉，也有一些关注与3D视觉相关的技术，是对现代计算机视觉问题和解决方案的实用介绍。这是一个很好的起点，适合本科生而不是研究生水平的读者。

5、《Multiple View Geometry in Computer Vision》

本书的部分章节可以从官网上下载PDF版本

这本书在计算机视觉方面是相当先进的，适合研究生水平的人阅读，特别是从多幅图像中推断几何的问题和方法。

本书分为六个部分，并有七个简短的附录。有人说搞计算机视觉的没读过都不好意思说自己搞计算机视觉的

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适合程序员的计算机视觉书籍

程序员书籍是由专家（通常是开发人员和工程师）编写的（例如O 'Reilly书籍），它们主要关注技术和解决问题的实际问题，并关注示例代码和标准库。技术可以用相关的理论(数学)简单地描述，但不是用作主要参考。

6、《学习OpenCV（中文版）》

这本书的重点是教你如何使用OpenCV库，它可能第一个开源的计算机视觉库。所有代码示例都是用c++编写的，更重要的是，作者是OpenCV的董事会成员和创始人。

它是一本技术书籍，但像是一本精心编写的API文档，本书提供了c++开源计算机视觉库OpenCV 3的使用指南。并给出了计算机视觉领域的基础背景知识，帮助读者更有效地使用OpenCV。

7、《Python计算机视觉编程》

这是一本实践性书籍，主要教你如何用Python执行基本的计算机视觉任务，主要是用PIL，不过也有关于OpenCV的基本介绍。

书中过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。

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8、《Practical Computer Vision With SimpleCV》

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。SimpleCV是一个用Python编写的开源框架，是PIL （Pillow）/OpenCV很好的替代方案。

本书通过实际例子，教你如何使用SimpleCV快速轻松地构建自己的计算机视觉(CV)应用程序，同时向你介绍了收集、处理和分析流媒体数字图像的基本CV技术。