图片识别是指人脸识别之外的静态图片识别，图片识别可应用于多种场景，目前应用比较多的是以图搜图、物体/场景识别、车型识别、人物属性、服装、时尚分析、鉴黄、货架扫描识别、农作物病虫害识别等。图像处理的大部分场景都需要将图像转换成向量（或者矩阵）以便于进行后续的图像识别处理。图像分类问题就是将已有的固定的分类标签集合中最合适的标签分配给输入的图像。Numpy包中提供了非常好的矩阵运算，因此，学习并掌握Numpy，在后续的图像识别学习中会起到重要作用。
《深度学习与图像识别原理与实践》PDF+代码+魏溪含
《深度学习与图像识别原理与实践》PDF，606页，有书签目录，文字可复制，配套源代码，魏溪含著。
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提取码: 2f9k
《深度学习与图像识别原理与实践》有关人工智能图像识别应用开发与实践指导，主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。直击当今研究热点，选择有代表性的专题项目而且尽量避免复杂的数学推导，易于理解，专注于实战。详细介绍了numpy，knn，线性回归，逻辑回归，神经网络在图像识别上的应用，并为后一部分的深度学习做好铺垫。
《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析第3版》中文PDF+英文PDF+源代码
《深入理解OpenCV实用计算机视觉项目解析第3版》中文PDF，409页，有目录，文字可复制；英文PDF，484页，有目录，文字可复制；配套源代码。
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计算机视觉主题包括面部识别、关键点检测和姿势估计、具有深度卷积网络的车牌识别、从运动中恢复结构、增强现实的场景重建，以及基于本机和Web环境中的移动端计算机视觉，展示了从构思到运行代码的全过程，并提供了完整的项目代码。“为项目找到最佳OpenCV算法”、“避免OpenCV中的常见陷阱”帮助从成百上千的API中进行需求权衡、设计、技术选型、优化和避免陷阱。
缪鹏《深度学习实践计算机视觉》PDF
《深度学习实践:计算机视觉》PDF，255页，带目录，文字可复制，缪鹏 著。
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OpenCV入门、深度学习框架介绍、图像分类、目标检测与识别、图像分割、图像搜索以及图像生成等，涉及到的深度学习框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。
叶韵《深度学习与计算机视觉算法原理框架应用》PDF
《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》PDF，带书签，347页;配套源代码。
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对于机器学习理解的深厚功力，生物的神经网络中，信息传递远不是一层层传下去这么简单，其连接的方式和稠密程度比现在的人工神经网络复杂得多。比如视觉神经系统中，V2层和后面的层都有连接。
Adrian Kaehler《学习OpenCV3》PDF中文+PDF英文+代码
《学习OpenCV3》中文PDF，870页，文字可复制；英文PDF，1018页，带目录，文字可复制；配套源代码。
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实用性强，内容全面，讲解透彻，掌握如何构建具有一定AI（人工智能）的应用程序，使计算机能够“看见”并根据所得到的数据来做出决策。全面介绍整个OpenCV库，所有示例代码都用C++实现，同时还介绍了可以用于计算机视觉的机器学习工具。每一章都精心设计有动手练习。
刘波《OpenCV 3计算机视觉Python语言实现第2版》中文PDF+英文PDF+代码
《OpenCV 3计算机视觉Python语言实现第2版》中文PDF，202页，带目录；英文PDF，263页，带书签 ；配套源代码。作者: Joe Minichino 译者: 刘波 等
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对目标跟踪进行深入探讨，目标跟踪是对摄像机中的图像或视频中移动的物体进行定位的过程。用OpenCV来检测图像特征，并利用这些特征来匹配和搜索图像。
拉加夫《卷积神经网络与视觉计算》中文PDF+英文PDF
《卷积神经网络与视觉计算》中文PDF，174页，带目录，文字可复制；英文PDF，187页，带目录，文字可复制。
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提供了对图像表示的基本理解，并介绍了一些线性和非线性的特征提取或表示方法，以及这些表示的特性。介绍了一些基本图像元素(如边缘)的检测方法，还包括用这些表示来完成一些基本的机器学习任务。
高翔《视觉SLAM十四讲第2版》PDF+代码
《视觉SLAM十四讲从理论到实践第2版》PDF，416页，文字可复制，配套源代码。高翔等著。
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将第1 版的第9 讲移至第13 讲，在介绍了所有必要知识之后，向大家展现一个完整的SLAM 系统是如何工作的，会得到一个由几百行代码实现的、有完整前后端的SLAM 系统。第2版增加了更多的实例，增加了一些实验代码来介绍算法的原理，更深入地介绍底层计算会更好，除了调用库函数，还提供了底层的实现。
《All Of Statistics 统计学完全教程》中文PDF+英文PDF
《All Of Statistics 统计学完全教程》中文PDF，362页，带书签，文字可复制；英文PDF，458页，文字可复制。
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包含了统计学领域全部知识。除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的方法和技术。不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。
李志《TensorFlow深度学习》中文PDF+英文PDF+代码
《TensorFlow深度学习》中文PDF，245页，带目录，文字可复制；英文PDF，436页，带书签，文字可复制；配套源代码。
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我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现，通过与标准算法进行比较，借助机器智慧，在特定文本中从信息和决策行为中学习。使用TensorFlow进行深度学习，并将所学知识用于研究或商业项目。
彭博《深度卷积网络原理与实践》 PDF+代码
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深度卷积网络DCNN是深度神经网络架构，构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。以实战为导向，深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节，依次揭开神经网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱，了解AI的“思考过程”，以及与人类思维的相同和不同之处。
《深度学习原理与实践》PDF+代码+陈仲铭
《深度学习原理与实践》PDF，342页，带书签目录，文字可以复制，陈仲铭著，配套源代码。
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利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深对网络模型的认识。此外，还提供完整的进阶内容和对应案例，全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。很多实例在工作中经常碰到，提供了不同的思路和见解，实用。
我正好在一家软件公司，推荐给了身边的同事和同行，反响都不错，不像以往纯理论的书籍。甚至有的同事带新人的时候，都会甩一本过去。
