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《Computer Vision: Algorithms and Applications》

《Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.》

提到计算机视觉领域的入门书，不少人会推荐 Facebook 研究科学家 Richard Szeliski 的《计算机视觉：算法与应用》。这本书的英文版于 2010 年出版，2011 年被翻译成中文在国内面世，成为很多人学习计算机视觉的入门教材。毋庸置疑，《计算机视觉：算法与应用》是一本高质量的入门教材。但美中不足的是，这本书写于十年前，涉及的机器学习、深度学习内容较少，而近年来，这两项技术又在视觉领域实现了爆炸式增长。为了弥补这一缺憾，最近，作者 Richard Szeliski 在自己的个人主页上宣布，《计算机视觉：算法与应用》第二版已经基本完成，并发布了新书的 PDF 版本，向读者征集意见。

内容简介：

《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用。

作者简介：

Richard Szeliski博士，计算机视觉领域的大师级人物。Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验，先后任职干DEC和微软研究院。1996年，他在微软研究院任职期间，提出一种基于运动的全景图像拼接模型，采用L-M算法，通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配。此方法是图像拼接领域的经典算法，Richard Szeliski也因此成为图像拼接领域的奠基人。

Richard Szeliski 在新书的前言中介绍说，这本书萌芽于 2001 年，当时华盛顿大学的 Steve Seitz 邀请他一起讲授一门课程——「Computer Vision for Computer Graphics」。后来，这门课程逐渐演变成一份愈发完整的计算机视觉教学大纲，还形成了一套以项目为导向的课程结构。

书籍目录：

基于这些课程经验和在企业研究实验室的多年积累，Richard Szeliski 写了《计算机视觉：算法与应用》的第一版。他表示，这本书更加强调能够在现实世界发挥作用的基本技术，而不是高深的数学原理。

第一版的《计算机视觉：算法与应用》共计 14 个章节，分别为：

引言；

图像形成；

图像处理；

特征检测与匹配；

分割；

基于特征的对齐；

由运动到结构；

稠密运动估计；

图像拼接；

计算摄影学；

立体匹配；

3D 重建；

基于图像的渲染；

识别。

第二版的《计算机视觉：算法与应用》也是 14 个章节，分别为：

引言；

成像；

图像处理；

模型拟合与优化；

深度学习；

识别；

特征检测与匹配；

图像对齐与拼接；

运动估计；

计算摄影学；

由运动到结构与 SLAM；

深度估计；

3D 重建；

基于图像的渲染；

书籍下载

第1版：

http://szeliski.org/Book/1stEdition.htm

第2版：

http://szeliski.org/Book/

《机器视觉算法与应用（第２版）》

作者:[德]卡斯特恩·斯蒂格（Carsten Steger），出版社:清华大学出版社，出版时间:2019年06月

Halcon作者写的书。第2版进行了全面更新、修订和扩展，以反映了年来在图像采集、机器视觉算法和应用领域的发展，新内容包括新的摄像机和图像采集接口、三维传感器及技术、三维重建、三维物体识别以及的分类算法，书中所有示例都基于MVTec公司版本的机器视觉软件HALCON 13。

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《数字图像处理（第四版）》冈萨雷斯

http://product.dangdang.com/28547879.html

《视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）》

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。

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《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》

作者:[美]斯科特·克里格（Scott Krig），出版社:人民邮电出版社，出版时间:2019年09月

作者简介 Scott Krig 是计算机成像学、计算机视觉和图形可视化方面的先驱。本书全面介绍了计算机视觉中被广泛使用的各种方法，包括局部特征描述子、区域描述子、全局特征描述子以及评价这些内容的度量方法和分类方法，并用将近一半的篇幅重点介绍了基于深度学习的特征学习方法，以及FNN、RNN和BFN三类深度学习架构的特点。基于893篇参考文献写就，是一本计算机视觉的"博物馆"。每章末尾都配有相应的思考题，附录给出了许多有效的实践资源和一些有用的分析，同时提供了源代码。

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《图像局部特征检测和描述 基于OpenCV源码分析的算法与实现》

作者:赵春江，出版社:人民邮电出版社，出版时间:2018年07月

本书以OpenCV 2.4.9为研究工具，对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等，不仅详细分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了具体的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。

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《机器学习经典算法剖析 基于OpenCV》

作者:赵春江 著，出版社:人民邮电出版社，出版时间:2018年08月

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《图像局部特征检测及描述》

作者:朱红军，出版社:人民邮电出版社，出版时间:2020年07月

本书重点介绍了三十多种特征检测算法，包括基于边缘、模板、灰度导数以及基于机器学习的角点检测算法，基于灰度导数、机器学习以及与滤波整合的像素级边缘检测算法，基于灰度矩、空间矩的亚像素级边缘检测算法，SIFT、SURF等斑点检测算法。

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《计算机视觉特征检测及应用》

作者:刘红敏，出版社:机械工业出版社，出版时间:2018年10月

本书立足于计算机视觉特征检测这一基础技术问题，介绍了特征点、线和区域的检测方法，并给出具体的检测应用实例，旨在为相关技术人员提供特征检测及应用方面的新研究进展，促进特征检测技术在社会经济生活领域的应用和发展。

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《OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版》

作者:[加] 罗伯特·拉戈尼尔（Robert Laganière），出版社:人民邮电出版社，出版时间:2018年05月

OpenCV3编程入门及算法精解教程 人工智能开发教程 人脸识别 三维重建 图形图像识别方法

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《计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发》

作者:[伊朗]阿明·艾哈迈迪·塔兹赫孔迪（Amin,Ahmadi），出版社:机械工业出版社，出版时间:2019年05月

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《计算机视觉：原理 算法 应用及学习（原书第5版）》

作者:[英]E. R. 戴维斯（E. R. Davies），出版社:机械工业出版社，出版时间:2020年10月

经典书籍再度更新，新增机器学习和深度学习相关章节，涵盖人脸检测和识别、车载视觉系统等应用实例。本书系统地展示了计算机视觉的基本方法学，讲解基础理论的同时，强调算法和实际中的设计约束。

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《计算机视觉基础》

作者:[美] 韦斯利?E.斯奈德（Wesley E. Snyder） [美] 戚海蓉(Hairo)，出版社:机械工业出版社，出版时间:2020年09月

南京大学AI必修课经典教材，本书由该课程的授课教授团队翻译

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《图像处理、分析与机器视觉（第4版）》

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《图像处理、分析与机器视觉（基于LabVIEW）》

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《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》

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《机器视觉检测技术及应用》

本书项目均选自工业现场，以主流机器视觉检测平台应用为主线。本书内容共包含视觉检测系统硬件搭建、手机钢化膜裂纹的视觉检测与输出显示、齿轮缺齿视觉检测与输出显示、六角螺母定位的视觉检测与输出显示、轴承缺珠的机器视觉检测与分拣、电子芯片缺脚视觉检测与输出显示、汽车零部件的尺寸测量与视觉数据的PLC处理七个项目。

作者:唐霞 主编，出版社:机械工业出版社，出版时间:2021年01月

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《机器视觉与机器学习 算法原理 框架应用与代码实现》

作者:宋丽梅 朱新军 编著，出版社:机械工业出版社，出版时间:2020年06月

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全书代码采用MATLAB、C 、Python实现，便于读者自学，并做到触类旁通，举一反三。应用案例参考价值高，分析过程、实验设置、实验数据、程序代码及运行结果一应俱全。