对于刚开始学习 OpenCV 的开发者来说，有三本必读的基础书籍。这些书籍在实践示例与核心概念的清晰解释之间取得了平衡，是建立对计算机视觉和 OpenCV 工具深入理解的理想选择。它们侧重于动手实践学习，同时避免了不必要的术语，这对初学者至关重要。
首先，Joseph Howse 和 Joe Minichino 合著的 “Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3” 是一本极佳的入门书籍。它介绍了 OpenCV 的 Python 绑定，由于其简单易用而被广泛使用。本书循序渐进地讲解了安装、基本图像操作（如滤波和边缘检测），并逐步深入到目标检测和人脸识别等高级主题。例如，书中包含了使用 Haar 特征级联构建人脸检测器以及使用深度相机等项目。以 Python 为中心的方法确保开发者可以快速进行代码实验，而不会被复杂的设置所困扰。对于希望将 OpenCV 应用于实时应用程序或将其与 NumPy 等库集成的开发者来说，这本书尤其有用。
其次，Michael Beyeler 著的 “OpenCV 4 with Python Blueprints” 侧重于通过实际项目来巩固学习。它指导读者构建运动跟踪系统、文档扫描仪和增强现实叠加层等应用程序。每个项目都引入了新的概念，例如特征匹配、光流或相机校准，同时强调解决问题。例如，运动跟踪示例教授了背景减除和轮廓分析，这对于视频监控或机器人技术至关重要。对于通过创建实际解决方案而非记忆理论来学习的开发者来说，这本书是理想的选择。它还涵盖了如何将 OpenCV 与 TensorFlow 等框架集成，以进行基本的机器学习任务。
最后，Gary Bradski 和 Adrian Kaehler 合著的 “Learning OpenCV”（第 3 版） 提供了一个全面的、面向 C++ 的视角。尽管有更新的版本，但这本经典著作在详细解释核心算法（例如，图像变换、相机模型）方面仍然具有重要意义。它对于理解底层数学（例如，单应性矩阵或针孔相机模型）特别有价值，这些数学知识对于 3D 重建等高级应用至关重要。尽管一些代码示例可能需要针对 OpenCV 4 进行更新，但其概念上的清晰度使其成为旨在从事性能关键系统或为 OpenCV 本身做贡献的开发者的参考书。将此书与在线文档结合使用有助于弥合理论与现代实现之间的差距。