5 本免费的计算机视觉书籍

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5 本免费的计算机视觉书籍

计算机视觉是人工智能（AI）的一个分支，它研究机器如何解释和理解视觉信息，例如图像和视频。如今，大多数计算机视觉模型都基于深度学习架构，如卷积神经网络（CNN），它们在图像分类、物体检测和分割等任务中表现出色。然而，要深入理解该领域所需的基础知识可以追溯到更早的时期。

为了帮助您掌握这个应用广泛的人工智能领域，本文列出了五本您可以免费阅读的书籍：经典著作，用于获取理论基础和学习传统技术；以及更近期的著作，涵盖了深度神经网络等高级模型。

1. Computer Vision: Algorithms and Applications (R. Szeliski)

这本由 Springer 出版的计算机视觉书籍可以在各大在线商店购买。尽管如此，您也可以在作者的网站上免费下载，仅供个人使用。本书篇幅超过 1200 页，是计算机视觉领域的关键资源，涵盖了广泛的主题和应用：物体识别、图像处理、3D 重建、运动分析等。

2. Computer Vision: Models, Learning, and Inference (S.J.D. Prince)

这是一本经典的参考书，您可以在此处下载。它提供了计算机视觉的全面介绍，强调了大多数计算机视觉系统中使用的模型和机器学习技术的核心概念。它还深入介绍了概率图模型，这是许多计算机视觉方法中的关键。

3. Computer Vision: Foundations and Applications (Stanford course notes)

这项由 Rankay Krishna 制作的优秀汇编整理了斯坦福大学同名课程的讲义。这是一份更简洁但详尽的读物，重点在于阐明该领域的概念和定义。PDF 版本可以在斯坦福视觉系的此处访问。

4. Programming Computer Vision with Python (J.E. Solem)

这本根据知识共享许可发布的书籍，将重点转移到使用传统方法和库在 Python 中实现计算机视觉系统的实践。从第一页开始，它就深入探讨了基于 Python 的图像处理示例，以及增强现实、图像聚类和图像分类等各种应用。本书涵盖了传统的计算机视觉技术，不涉及神经网络和深度学习架构，而是侧重于数学、几何和经典机器学习方法。

5. Deep Learning, MIT Press (I. Godfellow et al.)

麻省理工学院出版社出版的著名《深度学习》一书不能以 PDF 格式下载分发，但其章节在书籍的网站上以 HTML 格式公开阅读。虽然本书并非仅专注于计算机视觉，但它提供了理解基于 CNN 架构的现代视觉系统（第 9 章）、计算机视觉应用（第 12 章）以及图像等非结构化数据的概率建模（第 16 章）等关键章节。在通过前面列出的书籍掌握了计算机视觉基础知识后，这些章节是进阶读者的理想后续读物。