首先，入门嘛，最怕的就是上来就啃大部头，把你直接劝退。所以，《Python计算机视觉编程》这本书，我强烈推荐。它不是那种纯理论的教科书，而是手把手教你用Python搞视觉。里面讲了很多实用的算法，比如图像识别、图像增强等等，而且都有代码示例。你可以照着书上的代码敲一遍，然后自己改改，看看效果。这种实践出真知，比你看十遍理论都管用。别觉得 Python 简单就看不起它，视觉领域用 Python 的人可多了去了。它能让你快速上手，把精力放在理解算法上，而不是纠结于复杂的编程语法。相信我，当你看到自己用代码“看懂”一张图片的时候，那种成就感，能让你瞬间爱上视觉。
不过，光会用 Python 还不够，你得知道这些算法背后的原理是什么。这时候，就需要一本稍微“硬核”一点的书了。《计算机视觉：算法与应用》(Szeliski) 这本书，我个人认为是计算机视觉领域的圣经之一。它覆盖了计算机视觉的几乎所有方面，从图像形成、特征提取到三维重建、物体识别，应有尽有。但别被它的厚度吓到，你可以把它当成一本工具书，遇到不懂的知识点就去查阅。而且，这本书写得非常清晰，图文并茂，即使是数学基础不太好的人，也能看懂大部分内容。 当然，这本书的价格也稍微有点贵，如果你觉得负担不起，可以先看看电子版。不过，如果你真的想在视觉领域深入研究，这本书绝对值得你投资。
然后，如果你对图像处理特别感兴趣，想把照片修得美美的，或者想做一些有趣的图像特效，那么《数字图像处理》(冈萨雷斯) 这本书，就非常适合你。这本书是图像处理领域的经典教材，系统地介绍了图像处理的基本概念、技术和应用。虽然书中的一些内容可能比较理论化，但它也包含了大量的实际案例和MATLAB 代码。你可以用 MATLAB 跟着书上的例子做实验，亲手体验各种图像处理算法的效果。 比如，你可以学习如何去除图像的噪声，如何锐化图像，如何改变图像的颜色等等。当你掌握了这些技巧，你就可以把自己的照片修得更加完美，或者做出一些令人惊艳的图像特效。
再来说说深度学习，这可是现在视觉领域最火的方向之一。如果你想进入这个领域，那么《深度学习》(Goodfellow) 这本书，你一定要看。这本书也被称为 “花书”，是深度学习领域的权威教材。它深入浅出地介绍了深度学习的基本概念、模型和算法。 虽然这本书的内容比较理论化，但它也包含了大量的例子和代码。你可以用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，跟着书上的例子做实验，亲手搭建各种深度学习模型。比如，你可以学习如何搭建一个图像分类器，如何搭建一个物体检测器，如何搭建一个图像生成器等等。当你掌握了这些技能，你就可以用深度学习解决各种实际问题。
光看书还不够，你还得多看论文，了解最新的研究成果。 arXiv 是一个非常好的资源，上面有很多最新的计算机视觉论文。你可以关注一些你感兴趣的研究方向，每天浏览 arXiv 上的新论文。 当然，看论文也是有技巧的。不要试图一口气看完所有的论文，而是要有选择地阅读。你可以先看看论文的标题和摘要，判断它是否值得你进一步阅读。如果论文的内容比较深奥，你可以先看看它的参考文献，了解相关的背景知识。 另外，你还可以参加一些计算机视觉的会议，比如 ICCV、CVPR、ECCV 等等。在这些会议上，你可以听到最新的研究报告，看到最新的研究成果，还可以和来自世界各地的研究人员交流。
入门视觉，需要持续不断地学习和实践。不要害怕遇到困难，也不要轻易放弃。只要你坚持下去，就一定能取得成功。记住，实践才是检验真理的唯一标准。多动手，多尝试，多犯错，从错误中学习，你才能真正掌握视觉的知识。
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