如果你正在尋找機器視覺和計算機視覺的入門書籍，以下是一些推薦的書籍，這些書籍適合初學者和希望系統(tǒng)了解計算機視覺基礎的讀者：
1. 《計算機視覺:算法與應用》(原書第2版)
作者: Richard Szeliski
特點: 這本書是計算機視覺領域的經(jīng)典教材，全面介紹了計算機視覺的基本原理和算法，適合有一定數(shù)學和編程基礎的讀者。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
2. 《計算機視覺:模型、學習與推理》(原書第3版)
作者: John K. Tsotsos
特點: 提供了計算機視覺的全面概述，包括視覺感知的生物學基礎、計算機視覺的基本概念和技術，以及當前的研究熱點。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
3. 《深度學習與計算機視覺實踐》
作者: 吳恩達(Andrew Ng)、蘭志強等
特點: 結合了深度學習和計算機視覺的實踐，適合那些希望通過實際項目學習計算機視覺的讀者。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
4. 《計算機視覺中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡》(原書第2版)
作者: Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
特點: 雖然這本書的重點是深度學習，但其中關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的章節(jié)對于理解計算機視覺中的深度學習技術非常有幫助。
適用對象: 中級和高級讀者
引用:
5. 《Python計算機視覺編程》(第2版)
作者: Joseph Howse、Joe Minichino 和 Prateek Joshi
特點: 針對Python語言的計算機視覺編程教程，內(nèi)容包括基礎的圖像處理、特征提取、目標檢測、目標跟蹤等方面的知識。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
6. 《OpenCV3編程入門》
作者: Joseph Howse
特點: 詳細介紹了OpenCV庫的使用，是學習計算機視覺編程的實用指南。
適用對象: 初學者
引用:
7. 《計算機視覺:現(xiàn)代方法》
作者: Svetlana Lazebnik 等
特點: 提供了計算機視覺中現(xiàn)代方法的概覽，適合那些希望了解最新技術的讀者。
適用對象: 中級和高級讀者
引用:
8. 《計算機視覺的數(shù)學原理》
作者: Julien Mairal、Andreas Vedaldi 和 Francis Bach
特點: 介紹了計算機視覺所需的數(shù)學基礎，對于希望深入理解算法背后數(shù)學原理的讀者來說是很好的資源。
適用對象: 中級和高級讀者
引用:
9. 《數(shù)字圖像處理》(岡薩雷斯，第三版)
作者: Rafael C. Gonzalez 和 Richard E. Woods
特點: 詳細介紹了數(shù)字圖像處理的基本概念和技術，是圖像處理領域的經(jīng)典教材。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
10. 《Python計算機視覺編程》
作者: 瞿金平
特點: 通過Python語言介紹了計算機視覺的基礎知識，包括圖像處理、特征提取、目標跟蹤等，并提供了實際的編程案例。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
11. 《Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3》
作者: Joseph Howse
特點: 是OpenCV4的入門教程，結合了Python3編程語言，適合初學者和中級開發(fā)者，涵蓋了OpenCV的基本概念和進階技術。
適用對象: 初學者和中級讀者
引用:
12. 《計算機視覺實戰(zhàn):基于Python和OpenCV的圖像處理與識別》
作者: 李德仁、范立礎等
特點: 通過實戰(zhàn)案例，展示了如何使用OpenCV進行圖像處理和計算機視覺任務，適合有一定基礎的讀者。
適用對象: 中級讀者
引用:
以上書籍涵蓋了從基礎知識到高級技術的不同層次，適合不同水平的讀者。初學者可以從《Python計算機視覺編程》和《OpenCV3編程入門》開始，逐步過渡到《計算機視覺:算法與應用》和《深度學習與計算機視覺實踐》等更深入的書籍。希望這些推薦能幫助你在計算機視覺領域取得進步！
