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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在图像识别、目标检测、视频分析等方面取得了显著进展，对于想要投身于计算机视觉领域的学习者和研究者来说，掌握核心知识点并阅读相关书籍是不可或缺的，以下是关于计算机视觉学习过程中，需要关注的书籍推荐和核心知识点梳理。
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基础理论知识
1、《计算机视觉：算法与应用》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君
简介：本书系统地介绍了计算机视觉的基本概念、算法和实际应用，适合计算机视觉初学者阅读。
2、《数字图像处理》（第3版）
作者：龚克、赵春江
简介：本书详细阐述了数字图像处理的基本理论、方法和应用，是计算机视觉领域的入门经典。
3、《计算机视觉中的概率模型》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君、赵春江
简介：本书介绍了概率模型在计算机视觉中的应用，包括贝叶斯网络、高斯混合模型等，有助于读者深入理解计算机视觉中的概率方法。
经典算法与模型
1、《深度学习》（第2版）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
简介：本书全面介绍了深度学习的基本概念、算法和应用，是深度学习领域的经典教材。
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2、《卷积神经网络与视觉识别》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君
简介：本书介绍了卷积神经网络在计算机视觉领域的应用，包括图像分类、目标检测等。
3、《计算机视觉中的目标检测》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君
简介：本书系统地介绍了目标检测算法，包括传统的基于区域的方法和基于深度学习的方法。
实际应用与案例
1、《计算机视觉中的图像分割》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君
简介：本书介绍了图像分割算法，包括基于像素的方法、基于区域的方法和基于深度学习的方法。
2、《计算机视觉中的视频分析》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君
简介：本书介绍了视频分析的基本理论和算法，包括目标跟踪、行为识别等。
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3、《计算机视觉在医疗影像中的应用》（计算机视觉与模式识别系列教材）
作者：孙林君
简介：本书介绍了计算机视觉在医疗影像领域的应用，包括病变检测、疾病诊断等。
核心知识点梳理
1、图像处理：图像滤波、边缘检测、特征提取等。
2、模式识别：分类、回归、聚类等。
3、深度学习：神经网络结构、优化算法、损失函数等。
4、计算机视觉算法：图像分类、目标检测、图像分割、视频分析等。
5、应用领域：医学影像、自动驾驶、人脸识别等。
计算机视觉领域的学习需要掌握基础理论知识、经典算法与模型，并关注实际应用与案例，通过阅读上述书籍，结合实际操作，相信您将能够在这个领域取得丰硕的成果。
标签： #计算机视觉需要读什么书
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