有哪些计算机视觉入门教程，既涵盖算法又注重实战操作？

本文共计2174个文字，预计阅读时间需要9分钟。

计算机视觉是人工智能的一个分支，涉及对数字图像和视频内容的理解和处理，如照片和视频。深度学习在提升计算机视觉任务性能方面取得了显著进展，并有望取得进一步的发展。快速掌握相关知识至关重要。

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。

Top5计算机视觉教材

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

教材主页：szeliski.org/Book/

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。