计算机视觉深度学习 slam 三维重建机器学习学习资料整理

《视觉SLAM十四讲从理论到实践第2版》

《视觉SLAM十四讲从理论到实践第2版》系统介绍了视觉 SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供学习研究，从而更深入地掌握这些内容。

《视觉SLAM十四讲从理论到实践第2版》PDF，416页，文字可以复制，高翔等著，配套源代码。

链接：https://pan.baidu.com/s/1Mq3iG0ht4_DR_AEcJC2p1g
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《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》

在掌握深度学习基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力，全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。

共13章，内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV 、OpenCV图像处理实战、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、BP神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等，理论联系实际，着重介绍TensorFlow OpenCV解决图像识别的应用，提供大量数据集供使用，并以代码的形式实现深度学习模型实例供学习。

《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》PDF，280页，有书签目录，文字可以复制，王晓华著。配套源代码数据集。

下载: https://pan.baidu.com/s/1QcUiDkkUgox3ot0yNuT2eA

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《学习OpenCV 3》

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。

《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。

下载: https://pan.baidu.com/s/1lxhn2k_XS6b0ri3enjw23g

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《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》PDF

《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》两个版本的高清PDF，287页，带书签目录，文字可以复制。

下载: https://pan.baidu.com/s/1wKHdhbgeI05ZLCiyslkvjw

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计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。

《深度学习实践:计算机视觉》

主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践，以Python 3为开发语言，并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示。主要内容包括：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。通过本书，读者能够了解深度学习在计算机视觉各个方向的应用以及新进展

《深度学习实践:计算机视觉》PDF，255页，带书签目录，彩色配图，文字可以复制，缪鹏著。

下载: https://pan.baidu.com/s/19-4qnGyiEGVJJnIKJIxXCA

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杨培文《深度学习技术图像处理入门》

以通俗易懂的语言简要讲解机器学习的核心概念，通过比较传统机器学习和深度神经网络的区别，引入深度神经网络的应用领域，将一个完整的深度神经网络的复杂结构拆成输入处理、模型元件以及模型优化三个子块，并详细说明如何将深度神经网络模型应用在移动端App制作中。

《深度学习技术图像处理入门》PDF，267页，带书签目录，文字可以复制；源代码；作者:杨培文

下载: https://pan.baidu.com/s/1a8zQk2SJ3qtCusqq-0yW9w

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王文峰《人脸识别原理与实战以MATLAB为工具》PDF及代码

《人脸识别原理及算法》PDF+沈理

《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》PDF，259页，带书签，文字可以复制。作者: 沈理 / 刘翼光 / 熊志勇

《人脸识别原理与实战以MATLAB为工具》PDF，284页，带书签，文字可以复制。作者: 王文峰

下载: https://pan.baidu.com/s/1TFHnPLpE_2pD__6LHL1ODg

提取码: t552

《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果，共分为3个部分。第1部分首先介绍了人脸识别的基础：计算机视觉和模式识别的原理，并介绍了20世纪70年代以来国内外人脸识别研究的研究动态和主要方法，以及国内外人脸识别研究的主要成果和用途。第2部分介绍了基于双属性图的人脸识别算法，该算法采用人脸特征检测、主成分分析方法、Gabor函数等建立了一个人脸特征识别和属性特征匹配的人脸识别方法，并结合人脸图像的局部特征和全局特征，能够有效地利用从三维到二维投影的人脸图像信息之间的关联性。第3部分介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。

《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》主要为研究模式识别的科技人员以及高等院校高年级的学生和研究生。读者通过阅读《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》可以系统地学习人脸识别研究的方法，并掌握国内外相关技术的最新进展。

《卷积神经网络与视觉计算》

《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。

下载: https://pan.baidu.com/s/1bkQvOruQ5arqmGhzRGpsFg

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近年来，深度学习体系结构由于在计算机视觉等应用中的极大成功而开始流行起来。特别是卷积神经网络(CNN)已经成为深度学习中最重要的一种网络结构。学习计算机视觉中的深度学习、设计和部署CNN，以及深度计算机视觉体系结构的基础知识。

从零基础开始，系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用，可以帮助快速学习和构建深度学习系统。提供了丰富的理论知识和实操案例，以及一系列完备的工具包，以帮助获得在理解和构建卷积神经网络(CNN)时所必要的基本信息。重点将集中在卷积神经网络的基础部分，而不会涉及在高级课程中才出现的一些概念(CNN相关话题)。

《OpenCV计算机视觉编程攻略第3版》

《OpenCV计算机视觉编程攻略第3版》中文PDF，328页，带书签目录，文字可以复制；英文PDF，464页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。

下载: https://pan.baidu.com/s/1Qxc353-91aP0JdZfeEO3Og

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《OpenCV 3计算机视觉Python语言实现第2版》

《OpenCV 3计算机视觉Python语言实现第2版》中文PDF，202页，带目录书签；英文PDF，263页，带目录书签。配套源代码。

下载: https://pan.baidu.com/s/1X4c4uTlRav8u2BvQUf6wrA

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OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如：人脸识别或目标跟踪等)。《OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现(第2版)》将从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。

GAN:《生成对抗网络入门指南》

《生成式对抗网络GANser》

《生成对抗网络入门指南》PDF，240页，带目录，文字可复制；配套源代码和图像素材。史丹青著。

《生成式对抗网络GANser》PDF，59页，文字可复制，刘少鹏。

下载: https://pan.baidu.com/s/1sx54zOuX8VS0nqp3dQg8Og

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生成对抗网络毫无疑问是最热门的人工智能技术之一，被评为“全球十大突破性技术”。从2014年至今，与GAN有关的论文数量急速上升，网络上有人整理了近年来的GAN模型，已经有超过350个不同形态的变种，并且数量仍然在持续增加中。除了科学研究本身的魅力以外，诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让业界非常兴奋，为人工智能领域带来了诸多可能性。

对抗网络:《GAN实战生成对抗网络》

《生成式对抗网络GANser》

《GAN实战生成对抗网络》中文PDF，153页，带目录，文字可复制。Kuntal Ganguly著，刘梦馨译。

《GAN实战生成对抗网络》英文PDF，166页，带目录，文字可复制。

《生成式对抗网络GANser》PPT，59页，文字可复制，刘少鹏。

下载: https://pan.baidu.com/s/1RrkwvcIebIquOBjWbBI0YQ

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GAN(Generative Adversarial Network) ，由 Ian Goodfellow 首先提出。Generation就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这就是生成。以前就有很多可以用来生成的技术了，比如 auto-encoder(自编码器)。GAN 有两个网络，一个是 generator，一个是 discriminator，从二人零和博弈中受启发，通过两个网络互相对抗来达到最好的生成效果。

推荐学习《GAN实战生成对抗网络》，覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时还介绍了多个真实世界中使用对抗网络构建智能应用的案例并提供了具体的代码以及部署方法，旨在帮助能够在真正的生产环境中使用生成对抗网络。