圖片識別是指人臉識別之外的靜態圖片識別，圖片識別可應用於多種場景，目前應用比較多的是以圖搜圖、物體/場景識別、車型識別、人物屬性、服裝、時尚分析、鑒黃、貨架掃描識別、農作物病蟲害識別等。圖像處理的大部分場景都需要將圖像轉換成向量（或者矩陣）以便於進行后續的圖像識別處理。圖像分類問題就是將已有的固定的分類標簽集合中最合適的標簽分配給輸入的圖像。Numpy包中提供了非常好的矩陣運算，因此，學習並掌握Numpy，在后續的圖像識別學習中會起到重要作用。
《深度學習與圖像識別原理與實踐》PDF+代碼+魏溪含
《深度學習與圖像識別原理與實踐》PDF，606頁，有書簽目錄，文字可復制，配套源代碼，魏溪含著。
下載: https://pan.baidu.com/s/19JHxe8kj1SSK3dAD9C5QdA
提取碼: 2f9k
《深度學習與圖像識別原理與實踐》有關人工智能圖像識別應用開發與實踐指導，主要介紹圖像處理應用項目開發的基本流程、圖像識別處理應用項目關鍵技術。直擊當今研究熱點，選擇有代表性的專題項目而且盡量避免復雜的數學推導，易於理解，專注於實戰。詳細介紹了numpy，knn，線性回歸，邏輯回歸，神經網絡在圖像識別上的應用，並為后一部分的深度學習做好鋪墊。
《深入理解OpenCV實用計算機視覺項目解析第3版》中文PDF+英文PDF+源代碼
《深入理解OpenCV實用計算機視覺項目解析第3版》中文PDF，409頁，有目錄，文字可復制；英文PDF，484頁，有目錄，文字可復制；配套源代碼。
下載: https://pan.baidu.com/s/1uTvaTM76DPQbXG5oyAaH3Q
提取碼: ce7x
計算機視覺主題包括面部識別、關鍵點檢測和姿勢估計、具有深度卷積網絡的車牌識別、從運動中恢復結構、增強現實的場景重建，以及基於本機和Web環境中的移動端計算機視覺，展示了從構思到運行代碼的全過程，並提供了完整的項目代碼。“為項目找到最佳OpenCV算法”、“避免OpenCV中的常見陷阱”幫助從成百上千的API中進行需求權衡、設計、技術選型、優化和避免陷阱。
繆鵬《深度學習實踐計算機視覺》PDF
《深度學習實踐:計算機視覺》PDF，255頁，帶目錄，文字可復制，繆鵬 著。
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OpenCV入門、深度學習框架介紹、圖像分類、目標檢測與識別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。
葉韻《深度學習與計算機視覺算法原理框架應用》PDF
《深度學習與計算機視覺 算法原理、框架應用》PDF，帶書簽，347頁;配套源代碼。
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對於機器學習理解的深厚功力，生物的神經網絡中，信息傳遞遠不是一層層傳下去這么簡單，其連接的方式和稠密程度比現在的人工神經網絡復雜得多。比如視覺神經系統中，V2層和后面的層都有連接。
Adrian Kaehler《學習OpenCV3》PDF中文+PDF英文+代碼
《學習OpenCV3》中文PDF，870頁，文字可復制；英文PDF，1018頁，帶目錄，文字可復制；配套源代碼。
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實用性強，內容全面，講解透徹，掌握如何構建具有一定AI（人工智能）的應用程序，使計算機能夠“看見”並根據所得到的數據來做出決策。全面介紹整個OpenCV庫，所有示例代碼都用C++實現，同時還介紹了可以用於計算機視覺的機器學習工具。每一章都精心設計有動手練習。
劉波《OpenCV 3計算機視覺Python語言實現第2版》中文PDF+英文PDF+代碼
《OpenCV 3計算機視覺Python語言實現第2版》中文PDF，202頁，帶目錄；英文PDF，263頁，帶書簽 ；配套源代碼。作者: Joe Minichino 譯者: 劉波 等
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提取碼: 36vf
對目標跟蹤進行深入探討，目標跟蹤是對攝像機中的圖像或視頻中移動的物體進行定位的過程。用OpenCV來檢測圖像特征，並利用這些特征來匹配和搜索圖像。
拉加夫《卷積神經網絡與視覺計算》中文PDF+英文PDF
《卷積神經網絡與視覺計算》中文PDF，174頁，帶目錄，文字可復制；英文PDF，187頁，帶目錄，文字可復制。
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提供了對圖像表示的基本理解，並介紹了一些線性和非線性的特征提取或表示方法，以及這些表示的特性。介紹了一些基本圖像元素(如邊緣)的檢測方法，還包括用這些表示來完成一些基本的機器學習任務。
高翔《視覺SLAM十四講第2版》PDF+代碼
《視覺SLAM十四講從理論到實踐第2版》PDF，416頁，文字可復制，配套源代碼。高翔等著。
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將第1 版的第9 講移至第13 講，在介紹了所有必要知識之后，向大家展現一個完整的SLAM 系統是如何工作的，會得到一個由幾百行代碼實現的、有完整前后端的SLAM 系統。第2版增加了更多的實例，增加了一些實驗代碼來介紹算法的原理，更深入地介紹底層計算會更好，除了調用庫函數，還提供了底層的實現。
《All Of Statistics 統計學完全教程》中文PDF+英文PDF
《All Of Statistics 統計學完全教程》中文PDF，362頁，帶書簽，文字可復制；英文PDF，458頁，文字可復制。
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包含了統計學領域全部知識。除了介紹傳統數理統計學的全部內容以外，還包含了Bootstrap方法（自助法）、獨立性推斷、因果推斷、圖模型、非參數回歸、正交函數光滑法、分類、統計學理論及數據挖掘等統計學領域的方法和技術。不但注重概率論與數理統計基本理論的闡述，同時還強調數據分析能力的培養。
李志《TensorFlow深度學習》中文PDF+英文PDF+代碼
《TensorFlow深度學習》中文PDF，245頁，帶目錄，文字可復制；英文PDF，436頁，帶書簽，文字可復制；配套源代碼。
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我們應該學習如何分析並改進深度學習模型的表現，通過與標准算法進行比較，借助機器智慧，在特定文本中從信息和決策行為中學習。使用TensorFlow進行深度學習，並將所學知識用於研究或商業項目。
彭博《深度卷積網絡原理與實踐》 PDF+代碼
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提取碼: uvd4
深度卷積網絡DCNN是深度神經網絡架構，構造清晰直觀，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛應用。以實戰為導向，深入分析AlphaGo和GAN的實現過程、技術原理、訓練方法和應用細節，依次揭開神經網絡、卷積網絡和深度卷積網絡的神秘面紗，了解AI的“思考過程”，以及與人類思維的相同和不同之處。
《深度學習原理與實踐》PDF+代碼+陳仲銘
《深度學習原理與實踐》PDF，342頁，帶書簽目錄，文字可以復制，陳仲銘著，配套源代碼。
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利用大量的實例代碼對網絡模型進行了分析，這些案例能夠加深對網絡模型的認識。此外，還提供完整的進階內容和對應案例，全面深入地了解深度學習的知識和技巧，達到學以致用的目的。很多實例在工作中經常碰到，提供了不同的思路和見解，實用。
我正好在一家軟件公司，推薦給了身邊的同事和同行，反響都不錯，不像以往純理論的書籍。甚至有的同事帶新人的時候，都會甩一本過去。
