學習哪些數學對研究計算機視覺有幫助？
本人本科生一枚，將來想選擇計算機視覺方向的碩士和博士。準備去選一些數學系的課，想了解一下哪些數學課對將來研究計算機視覺方面有幫助？
jbhuang0604/awesome-computer-vision · GitHub 是一個很好的computer vision資源匯總的，作者是UIUC的CV PhD，如果你有時間建議看看這上面所列的一些書。
CV是一個涉及面非常廣的學科，目前主流的依據視覺的學習，涉及到概率統計，各類優化方法，圖論；一些研究方向（比如涉及到物體運動的）還會涉及拓撲學，群論，矩陣優化；一些圖像分割演算法，比如level-set，會涉及到微分方程等等。這些也都不是絕對區分的，現在的state-of-art的問題各方面可能都會有所涉及，依據問題本身而已。涉及面太廣，比如你可以大致掃一眼曾經MIT PhD Dahua Lin的博客https://dahuasky.wordpress.com/。但是計算機的研究大多只是涉及，並不一定需要像數學系那樣嚴密的推導。
如果是本科生的話，建議是做做CV的一些基礎，把對圖像相機這些理解弄清楚，數學留到需要時再學。謝邀。看看這本書：
它完全答到了你的問題，而且內容是比較新的數學，和舊式的教科書不同。 作者的中文名字不詳，我試過在網上找 但找不到。
我覺得這書寫得很好，高深的數學解釋得很易懂。
這是一個關於前置課程（Prerequisites）的問題。
有一個很通用的方法知道需要什麼課程：去國外大學CV課程主頁看Prerequisites里要求什麼。比如去 Stanford Computer Vision Lab : Teaching
點開這門課 Stanford University CS231b: The Cutting Edge of Computer Vision如果提及 Prerequisites 的課程代號，就再去搜對應那門課是。從而知道了具體要求／教材等等。個人感覺這比直接去學一整門數學課更有效率，因為CV相關教材會，很多會有對應的數學章節附錄。矩陣相關的數學基礎知識必須學好，因為計算機視覺跟圖像處理聯繫非常緊密，而圖像處理大多將圖像看作矩陣來進行運算。另外概率與統計的知識也得學。目前計算機視覺方向很多人都在搞機器學習。機器學習裡面涉及不少概率與統計的基礎知識。其他的比如代數幾何，譜理論，優化方法，流形學習等數學知識你也可以涉獵一些。樓上說的好！數學方面的東西你用到啥就學啥。如果提前學很多到自己課題上也不一定用得上。如果你時間充足，倒是可以選修一下應用數學這個專業。 謝謝邀請，希望能幫到你！
做一般的研究，學習線性代數、微積分基本就夠了；如果要深入，從更高的角度理解問題，了解下泛函分析、拓撲學、抽象代數、微分幾何里的一些基本概念和基本定理很有好處
我來提一個偏門的，非負矩陣與張量分解
CV是很雜的方向
數學要求稍微高的立體視覺方面 需要學一些射影幾何或者微分幾何
一般的圖像處理需要有線性代數的基礎 且認為所謂矩陣分析也算線性代數吧
涉及到信號需要有一些變換的知識 按邏輯來說是複分析 泛函分析 積分變換 不過沒那麼嚇人
線性系統理論要知道一點 說白了就是常微分線性微分方程的代數話
涉及模式識別的要有一些線性代數和概率的知識 想憋大招的可以上代數幾何
做CV要有一些數學底子防止別人發裝逼的論文 幹活的話數學並沒有那麼嚇人 當然同樣的活想顯得吊一點還是需要高深的數學來包裝矩陣分析，概率，絕對有用
高數+線性代數+一點的信號處理方面，矩陣理論，數值線性代數教材比較好的是Jammes Dammel 的Applied Numerical Linear Algebra，適合做為參考的是 Golub 的 Matrix Computations。南京輕搜，在做圖像識別，計算機視覺這塊，可以了解看看。
矩陣論，必修
首先高數必備就不用說了。離散數學，也是基本必修的，很多計算機課程前提線性代數，因為你對二維圖像處理都是矩陣。
數理統計，圖像的處理都涉及統計知識。
最優化，求局部最小值啊等等很有用。這些都比較基本的，也是本科生可能用到的C語言怎麼入門？我是一名大一計科生，對老師講的課聽得雲里霧裡。。。
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