学习计算机视觉的教材有以下几种推荐：
《计算机视觉与图像分析》，作者：Scott E Umbaugh，出版社：CRC Press，出版年：2023年。这本书主要介绍图像分析的技术和方法，以及它们在计算机视觉应用开发中的使用，适合初学者。
《深度学习与计算机视觉》，项目式教材，中国自主产权芯片技术与应用丛书，由人民邮电出版社出版。该教材基于自主可控LoongArch处理器平台，以人工智能深度学习知识体系为基础，通过项目式教学的形式，以任务案例为载体，采取理论知识与任务实践相结合的模式阐述深度学习与计算机视觉技术，具备较强的专业性和实用性。
《计算机视觉： 算法与应用（套装共2册）》，适合本科生和研究生“计算机视觉”课程，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。这本书由Richard Szeliski撰写，是计算机视觉领域的经典教材之一。
《计算机视觉： 模型、学习与推理》，作者：Simon J.D. Prince，是学习计算机视觉领域的经典教材之一。它详细介绍了计算机视觉中的基本概念、模型和算法，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等方面的内容。
《Python计算机视觉应用（全彩版）》，主编：刘国华，定价：69.8元，出版社：上海交通大学出版社，出版时间：2024年8月。本书依托Python语言讲解计算机视觉的基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了图像形成和处理技术、图像特征提取、图像分割、图像测量、基于多幅图像的立体视觉技术、深度学习等，特别强调了Python软件在计算机视觉上的应用方法。
《ImageAI 教程：让计算机视觉变得简单易用》，基于TensorFlow和Keras，专注于计算机视觉任务，极大地降低了开发难度。
这些教材各有特色，可以根据自己的学习需求和背景选择合适的教材进行深入学习。对于初学者，建议从基础的教材入手，逐步深入，同时结合实际项目进行练习。