在人工智能领域，计算机视觉作为一门融合了数学、统计学、计算机科学和工程学的交叉学科，近年来受到了越来越多的关注，对于初学者来说，找到合适的入门书籍至关重要，以下是一些根据知乎上众多计算机视觉爱好者的推荐，整理出的深入浅出的计算机视觉入门书籍，希望能为你的学习之路提供指引。
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1. 《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications）
作者：Richard Szeliski
这本书是计算机视觉领域的经典之作，由著名学者Richard Szeliski所著，书中详细介绍了计算机视觉的基本概念、算法和应用，内容丰富，覆盖了从图像处理到目标检测、识别等多个方面，适合有一定数学和编程基础的学习者。
2. 《视觉SLAM十四讲》（Visual SLAM十四讲）
作者：曾智勇、杨明辉
这是一本专门针对视觉同步定位与建图的书籍，由两位国内视觉SLAM领域的专家撰写，书中深入浅出地讲解了视觉SLAM的基本原理、算法和应用，非常适合对这一领域感兴趣的学习者。
3. 《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
虽然这本书并非专门针对计算机视觉，但它对深度学习领域的全面介绍对于想要深入了解计算机视觉的学习者来说至关重要，书中详细阐述了深度学习的原理、算法和应用，对于想要掌握计算机视觉最新技术的读者来说，是一本不可或缺的参考书。
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4. 《计算机视觉：一种现代的方法》（Computer Vision: A Modern Approach）
作者：David Forsyth、Joao Ponce
这本书是计算机视觉领域的另一本经典教材，内容全面，涵盖了计算机视觉的基本概念、算法和理论，作者用通俗易懂的语言解释了复杂的算法，适合初学者逐步建立起计算机视觉的知识体系。
5. 《计算机视觉中的数学基础》（Mathematics for Computer Vision）
作者：Richard Szeliski
这本书旨在帮助读者理解计算机视觉中的数学基础，包括线性代数、概率论、优化理论等，对于想要在计算机视觉领域深入研究的学习者来说，这本书是非常有价值的。
6. 《Python计算机视觉编程》（Learning OpenCV）
作者：Adrian Rosebrock
这是一本面向Python编程语言的计算机视觉入门书籍，通过实际案例和项目来教授OpenCV库的使用，适合对Python和计算机视觉都感兴趣的学习者，通过动手实践来学习计算机视觉。
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7. 《机器学习实战》（Machine Learning in Action）
作者：Peter Harrington
虽然这本书不是专门针对计算机视觉，但它提供了大量机器学习算法的实际应用案例，对于想要将计算机视觉与机器学习结合的学习者来说，是一本很好的参考书。
8. 《计算机视觉中的深度学习》（Deep Learning for Computer Vision）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
这本书是《深度学习》的姊妹篇，专门介绍了深度学习在计算机视觉中的应用，书中详细介绍了卷积神经网络、生成对抗网络等深度学习算法，适合有一定深度学习基础的学习者。
推荐的书籍涵盖了计算机视觉入门所需的知识点，从基础理论到实际应用，从传统方法到深度学习，应有尽有，希望这些书籍能够帮助你顺利开启计算机视觉的学习之旅，并在这一领域取得骄人的成绩，在学习过程中，别忘了多动手实践，理论加实践才是掌握计算机视觉的最佳途径。
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