2.劉定生《數字影象處理與分析》
《數字影象處理與分析》www.bilibili.com
我是做cv的，但是本科並沒有修影象處理的基礎課，所以大四自己補了一下。雖然現在cnn大行其道，但是「古老」的影象處理的基礎應該說是必不可少的。
劉老師本身就是中科院的大牛，這門課，講得真的是好，既系統全面，又深入具有啟發性，個人覺得完全不弱於國外頂級名校的公開課。沒有影象處理底子的強推一波。
ps：配套的是岡薩雷斯的那本經典教材《數字影象處理》。
學完了古老的影象處理，接下來就可以進入cv（計算機視覺）的世界了。這本書主要包括了10-20年前，計算機視覺各個方向發展，是一本綜述性質很強的書。中文翻譯較爛，推薦直接上英文版。
4.陳雪錦《影象理解》
影象理解 - 中國科學技術大學網路課堂222.195.70.22:8008
如果上面那本綜述實在看不下去，那就推薦一下中科大陳老師的這門課了，主要就是按照上面這本書來講的。(需要中科大的賬號，外校的應該也可以註冊，可以試試)
5.斯坦福《計算機視覺cs231n》4星
大名鼎鼎的stanford feifei組開的課，主要cover計算機視覺和深度學習，看完ng的之後可以快速過一遍，私以為，課堂上的一些提問和slide中的question很有意思，有啟發性。
想比較3那本綜述性的書，我覺得4更像是教材，更值得去讀。
7.《deep learning》花書 4星
大名鼎鼎的花書，業內人士都知道，不必多說了。
8.《動手深度學習1.0版本》李沐
《動手學深度學習》：面向中文讀者、能執行、可討論zh.d2l.ai
支線任務：
1.《統計機器學習》和《機器學習導論》張志華
張老師很硬的兩門課，必須要有足夠的矩陣論和概率統計的基礎才能聽懂（本人僅僅是聽懂而已，根本還談不上理解）由於我不再做純理論的ml，兩門課從17年下半年一直聽到18年初，之後就再也沒看過。
2.《資料結構》鄧俊輝
清華鄧公的課，ppt美到沒話講，課程內容豐富，最好的資料結構課。
3.arxiv的computer vision and pattern recognition板塊
做cv的人每日的朋友圈哈哈哈。
CV00 01 CV基礎理論
目錄 cv的level和cv的方向 cv的level cv研究方向 cv應用方向 cv工程方向 cv的路線 cv比較好的會議 cv的平台 框架 認識幾個cv的縮寫 low level，影象的基本操作 比如，影象的變換 畫素操作 色彩等 mid level，經典的視覺演算法 比如，sift rbf等 ...
CV00 03 CV基本操作2
similarity transform相似變換 影象形狀大小不變，位置發生變化。比如 做平移 旋轉。相似變換具有保角性 保比例性，經過相似變換以後原有的角度和比例保持不變。確定乙個相似變換矩陣需要2對點 原影象2個點，對應變換後影象2個點 opencv中相似變換的api如下。獲取旋轉矩陣，旋轉中心...
CV技術積累
更新ing.傳統無人駕駛感知技術 超聲波雷達，公釐波雷達，雷射雷達lidar 昂貴 計算機視覺技術在無人駕駛中的應用 物體識別與跟蹤 optical flow 估計乙個二維偏移向量 基於單個攝像機在連續時刻的 與 立體視覺技術 基於多個攝像機同一時刻的 自身定位 基於拓步與地標的演算法 需要預先建立...