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# 计算机视觉Computer-Vision

## 主要内容
- [前言](#preparation) 
- [课程列表](#curriculum)
- [推荐学习路线](#learning_route)
 - [数学基础初级](#math_basic)
 - [程序语言能力](#programming_basic) 
 - [计算机视觉课程初级](#computer_vision_basic)
 - [数学基础中级](#math_median)
 - [辅助课程](#supplemental_course)
 - [计算机视觉课程中级](#computer_vision_median)
 
- [推荐书籍列表](#booklists)
- [计算机视觉专项领域学习](#special_learning)

## <h2 id="preparation">前言</h2>
   我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。

## <h2 id="curriculum">课程列表</h2>

课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料
:-- | :--: | :--: | :--:
[线性代数](http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html)| MIT | [Introduction to Linear Algebra](http://math.mit.edu/~gs/linearalgebra/) |  [链接](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/study-materials/)
[单变量微积分](http://open.163.com/movie/2006/8/M/L/M6GLI5A07_M6GLJH1ML.html) |  MIT | [Calculus with Analytic Geometry](https://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/0070576424/ref=nosim/mitopencourse-20)  | [链接](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-01-single-variable-calculus-fall-2006/) 
[多变量微积分](http://open.163.com/special/opencourse/multivariable.html)  |  MIT | [Multivariable Calculus](https://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/0130339679/ref=nosim/mitopencourse-20) | [链接](https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-02-multivariable-calculus-fall-2007/)
[统计入门](http://open.163.com/movie/2011/6/6/0/M82IC6GQU_M83J9IK60.html) | 可汗学院 | 暂无 | 暂无
概率论入门: [链接1](http://mooc.guokr.com/course/461/%E6%A9%9F%E7%8E%87/),[链接2](https://www.youtube.com/watch?v=GwSEguqJj6U&index=1&list=PLtvno3VRDR_jMAJcNY1n4pnP5kXtPOmVk)| NTU | 暂无 | 暂无
[概率与统计](https://www.youtube.com/watch?v=j9WZyLZCBzs&list=PLQ3khvAsNhargDx0dG1cQXOrA2u3JsFKc)| MIT | [Introduction to Probability](https://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/188652923X/ref=nosim/mitopencourse-20) | [链接](https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-041-probabilistic-systems-analysis-and-applied-probability-fall-2010/tutorials/)
Python程序语言设计| 暂无 | 暂无 | 暂无
Matlab程序语言设计| 暂无 | 暂无 | 暂无
[计算机视觉简介](https://www.youtube.com/watch?v=2S4nn7S8Hk4&list=PLAwxTw4SYaPnbDacyrK_kB_RUkuxQBlCm) | Udacity | 暂无 | [链接](https://cn.udacity.com/course/introduction-to-computer-vision--ud810)
计算机视觉：基础和应用  | Stanford | [Computer Vision: A Modern Approach](http://cmuems.com/excap/readings/forsyth-ponce-computer-vision-a-modern-approach.pdf) | [链接](http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1617/schedule.html)
[凸优化1](https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about)| Stanford | [Convex Optimization](http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf) | [链接](http://stanford.edu/class/ee364a/index.html)
[机器学习基石](https://www.coursera.org/instructor/htlin)| NTU | [Learning from Data](https://www.amazon.com/gp/product/1600490069) | [链接](https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mlfound16fall/)
[机器学习技法](https://www.coursera.org/instructor/htlin)| NTU | 暂无 | [链接](https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/ml15fall/)
[机器学习](http://open.163.com/movie/2008/1/M/C/M6SGF6VB4_M6SGHFBMC.html)| Stanford |暂无| [链接](http://cs229.stanford.edu/materials.html)
[计算机视觉](http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG512/) | Colorado School of Mines | [Computer Vision: Algorithms and Applications](http://link.springer.com/book/10.1007/978-1-84882-935-0) | [链接](http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG512/lectures/)
[卷积神经网络视觉识别](https://www.youtube.com/watch?v=g-PvXUjD6qg&list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA)| Stanford | 暂无 |  [链接](http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html)
计算机视觉高级阅读 | Stanford | 暂无 |  [链接](http://vision.stanford.edu/teaching/cs331_winter14/syllabus.html)
计算机视觉前沿 | Stanford | 暂无 |  [链接](http://vision.stanford.edu/teaching/cs231b_spring1415/syllabus.html)

## <h2 id="learning_route">推荐学习路线</h2>
### <h3 id="math_basic">数学基础初级</h3>

### <h3 id="programming_basic">程序语言能力</h3>
   计算机视觉需要大量的编程练习，程序语言是帮助大家较好的完成课后作业以及实现自己的一些idea的重要工具，此处我们仅仅给出推荐的参考学习链接，大家掌握一些常用的模块即可，我们的主要目的是能完成参考学习链接部分的实验，推荐书籍比较经典，但不做要求。

课程 | 参考学习链接 | 推荐书籍
:-- | :--: | :--:
Python程序语言设计| [链接](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) | 暂无  
Matlab程序语言设计| 暂无 | 暂无

### <h3 id="computer_vision_basic">计算机视觉课程初级</h3>
   Stanford暂时还没有相关的视频链接，但强烈建议大家将可以将其后面的Notes部分看完。

课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料
:-- | :--: | :--: | :--:
[计算机视觉简介](https://www.youtube.com/watch?v=2S4nn7S8Hk4&list=PLAwxTw4SYaPnbDacyrK_kB_RUkuxQBlCm) | Udacity | 暂无 | [链接](https://cn.udacity.com/course/introduction-to-computer-vision--ud810)
计算机视觉：基础和应用 | Stanford | [Computer Vision: A Modern Approach](http://cmuems.com/excap/readings/forsyth-ponce-computer-vision-a-modern-approach.pdf) | [链接](http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1617/schedule.html)

### <h3 id="math_median">数学基础中级</h3>

课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料
:-- | :--: | :--: | :--:
[凸优化1](https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about)| Stanford | [Convex Optimization](http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf) | [链接](http://stanford.edu/class/ee364a/index.html)

### <h3 id="supplemental_course">辅助课程</h3>
   接下来的课程或多或少都需要一些机器学习基础，此处给出两门大家公认的大师课程，但仅仅只要求完成一门机器学习课程即可，注意，**如果选择完成NTU的课程，则两门课需同时完成**。

课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料
:-- | :--: | :--: | :--:
[机器学习基石](https://www.coursera.org/instructor/htlin)| NTU | [Learning from Data](https://www.amazon.com/gp/product/1600490069) | [链接](https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/mlfound16fall/)
[机器学习技法](https://www.coursera.org/instructor/htlin)| NTU | 暂无 | [链接](https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/ml15fall/)
[机器学习](http://open.163.com/movie/2008/1/M/C/M6SGF6VB4_M6SGHFBMC.html)| Stanford |暂无| [链接](http://cs229.stanford.edu/materials.html)

### <h3 id="computer_vision_median">计算机视觉课程中级</h3>

课程 | 机构 | 参考书 | Notes等其他资料
:-- | :--: | :--: | :--:
计算机视觉高级阅读 | Stanford | 暂无 |  [链接](http://vision.stanford.edu/teaching/cs331_winter14/syllabus.html)
[计算机视觉](http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG512/) | Colorado School of Mines | [Computer Vision: Algorithms and Applications](http://link.springer.com/book/10.1007/978-1-84882-935-0) | [链接](http://inside.mines.edu/~whoff/courses/EENG512/lectures/)
[卷积神经网络视觉识别](https://www.youtube.com/watch?v=g-PvXUjD6qg&list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA)| Stanford | 暂无 |  [链接](http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html)
计算机视觉前沿 | Stanford | 暂无 |  [链接](http://vision.stanford.edu/teaching/cs231b_spring1415/syllabus.html)

## <h2 id="booklists">推荐书籍列表</h2>
   以下推荐的书籍都是公认的计算机视觉领域界的好书，建议**一般难度的书籍需详细阅读**，而较难的书籍不做任何要求，大家可以在学有余力时细细品味经典。

书名 | 难度
:-- | :--: 
[Computer Vision: Algorithms and Applications](https://www.amazon.cn/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%B9%E6%B3%95-%E6%9D%8E%E8%88%AA/dp/B007TSFMTA) | 一般
[Computer Vision:  Models, Learning, and Inference](http://www.computervisionmodels.com/) | 较难
[Computer Vision: A Modern Approach](http://cmuems.com/excap/readings/forsyth-ponce-computer-vision-a-modern-approach.pdf) | 较难
[Digital Image Processing, 3rd Edition](https://www.amazon.com/Digital-Image-Processing-3rd-Edition/dp/013168728X) | 较难
  
  
## <h3 id="special_learning">计算机视觉专项领域学习</h3>
   如果您已经完成了上述的所有科目，恭喜您已经拥有了十分扎实的计算机视觉基础，可以较为顺利的进入自己感兴趣的领域进行较为深入研究,以下陈列的是一些计算机视觉的高级会议的地址，如果有兴趣可以阅读相应的论文了解计算机视觉最新的进展。
   
- [SIGGRAPH](http://s2016.siggraph.org)
- [CVPR](http://www.pamitc.org/cvpr16/index.php)
- [ECCV](http://eccv2016.org/)
- [MICCAI](http://www.miccai2016.org/en/)
- [其他](http://cvrs.whu.edu.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=72&id=22)

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