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"Computer Vision: Algorithms and Applications" by Richard Szeliski - 这本书是计算机视觉领域的经典教材，涵盖了广泛的图像处理和计算机视觉算法，包括图像特征提取、目标检测、图像分割等内容。
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"Deep Learning for Computer Vision with Python" by Adrian Rosebrock - 这本书介绍了使用Python和深度学习技术进行计算机视觉任务的方法。它详细介绍了深度学习的基础知识，并提供了实际项目案例和代码示例。
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"Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop - 这本书是模式识别和机器学习领域的经典教材之一。它涵盖了模式识别和机器学习的基本概念、算法和方法，包括图像识别方面的内容。
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"Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" by Fei-Fei Li, Andrej Karpathy, and Justin Johnson - 这是斯坦福大学的一门计算机视觉课程的讲义，覆盖了卷积神经网络（CNN）在图像识别方面的应用。它提供了理论基础、实践案例和代码示例。
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"Digital Image Processing" by Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods - 这本书是数字图像处理领域的经典教材，涵盖了图像处理的基本概念、技术和算法。它介绍了图像增强、滤波、压缩等方面的内容。
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"Handbook of Computer Vision and Applications" edited by Bernd Jahne - 这本书是一本全面的计算机视觉手册，涵盖了图像处理、图像分析、目标识别、立体视觉等方面的理论和应用。它包含了多个作者的章节，提供了广泛的知识和技术细节。
请注意，这些书籍提供了广泛的图像识别知识和技术，但根据你的具体需求和背景，可能会有其他更适合的书籍。建议根据自己的兴趣和需求选择适合的书籍，并结合在线教程、论文和实践项目进一步扩展你的知识和技能。
抖动的声音：dilo_Abel