咨询机器视觉的中/英文资料书籍

想咨询一下学习资料，关于机器视觉的英文资料书籍，系统的学习一下。例如在各个帖子中常见的一些图片出处，和行业内部觉得比较经典的教材（或者行业资深学者，follow一下他们发表的工作）

20230511-16:48 补充：
我在网上找到了类似的书籍 “Handbook of machine vision Alexander Hornberg 2006”，和大家回复的内容存在差异，我本身是硬件工程师，不涉及算法和图像处理的知识。
希望之后的交流大家可以重点讨论光学方案，而非图像处理的代码。
以上，还是特别感谢分享知识内容的小伙伴们。

你注意，一般来说，正规书籍，都会用衬线字体（你可以认为类似宋体或者Times New Roman的字体）
这种等线字体的，肯定不是正规出版物，很可能就是网文。

直接去bing国际版搜索吧，这么容易的手段还要花钱找gpt回复，你要视频的可以推荐你一个，我们那会上大学的时候中国有个李飞飞，在斯坦福是这方面专家，他的课讲的行业顶尖，去这个链接找资源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/136416009

以从以下几个方面入手：

经典教材： 您可以通过学习经典的机器视觉教材来了解机器视觉的基础知识。比如，"Computer Vision: Algorithms and Applications" 一书，该书作者是斯坦福大学的专家 Richard Szeliski。该书中深入浅出地阐述了许多计算机视觉方面的知识点，推荐入门学习。

Udacity：Udacity 具有丰富的机器视觉课程，可以系统的学习。 著名的 MOOC 教育网站 Udacity 开设了多个机器视觉课程，包括计算机视觉和深度学习等课程，非常适合初学者自学。它们的课程内容非常系统，您可以选择永久免费的课程或者付费课程。（课程链接：https://www.udacity.com/courses/all）。

Coursera：Coursera 也是一个知名的 MOOC 教育平台，提供了多个与机器视觉相关的课程，如 "Introduction to Computer Vision" 。相比 Udacity，Coursera 的课程相对具有一定的难度，需要相应的编程基础。

行业资深学者：关注一些行业大佬的研究成果或博客也是一个不错的选择。机器视觉领域的大佬有很多，像 Andrej Karpathy, Li Fei-Fei 等等。他们的工作或教育背景非常出色，具有深厚的理论和实践经验。您可以通过谷歌学术收集他们的论文等学习资料。

翻译工具：如果您阅读英语文献有困难，可以使用谷歌翻译等翻译工具进行翻译。虽然翻译质量可能不尽如人意，但是对于理清楚文献中的基本思想还是有一定帮助的。

引用ChatGPT部分参考：
以下是我推荐的几本机器视觉方面的经典书籍：
1、"Computer Vision: Algorithms and Applications" by Richard Szeliski：这是一本介绍计算机视觉基础理论的经典教材。
2、"Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library" by Adrian Kaehler and Gary Bradski：这本书介绍了OpenCV库的使用，包括图像处理、特征检测、目标跟踪、立体视觉等方面。
3、"Deep Learning for Computer Vision" by Rajalingappaa Shanmugamani：这本书重点介绍了深度学习在计算机视觉中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络、遥感图像处理等方面。
4、"Computer Vision: A Modern Approach" by David A. Forsyth and Jean Ponce：这本书较为全面地介绍了计算机视觉理论基础、视觉特征提取、视觉跟踪、三维重建等方面。
在学习过程中，你可以关注以下几位机器视觉领域的专家和机构：
1、Andrew Ng：在Coursera上有著名的机器学习课程，同时也是Google Brain的创始人之一。
2、Fei-Fei Li：斯坦福大学教授，开发了ImageNet数据集，是计算机视觉领域的领军人物之一。
3、DeepMind：Google旗下的人工智能研究机构，长期致力于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究。
此外，还可以关注机器视觉领域的会议和论文，例如CVPR、AAAI、ICCV等顶级学术会议。