コンピュータビジョンのおすすめ本・参考書ランキング【2026年】
Zenn・Qiitaなどの記事で紹介された本のうち、コンピュータビジョンを主なテーマにした7冊を、紹介した記事の数で順位付けしたランキングです（時点）。上位7冊の比較表も載せています。
扱う範囲：画像認識・画像処理・OpenCV
2009年10月〜2026年10月に公開された記事が対象です。 集計方法
コンピュータビジョンの本ランキング（7冊）
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PyTorch実践入門 マイナビ出版 · 2021年 · 最新の紹介 2024年12月 2記事 - 2
詳解 OpenCV 3 オライリー・ジャパン · 2018年 · 最新の紹介 2021年7月 1記事 - 3
Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング 秀和システム · 2023年 · 最新の紹介 2023年12月 1記事 - 4
Pythonによるディープラーニング マイナビ出版 · 2022年 · 最新の紹介 2019年1月 1記事 - 5
Scratchであそぶ機械学習 オライリー・ジャパン · 2022年 · 最新の紹介 2025年5月 1記事 - 6
OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識 技術評論社 · 2022年 · 最新の紹介 2022年12月 1記事 - 7
動かして学ぶAI・機械学習の基礎 オライリー・ジャパン · 2022年 · 最新の紹介 2023年3月 1記事
コンピュータビジョンに触れている本
コンピュータビジョンを一部の章で扱う本です。上のランキングには含めていません。 23冊のうち、コンピュータビジョンを扱う割合が大きい10冊を表示しています。
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初めてのTensorFlow.js オライリー・ジャパン · 2022年 2記事 -
イラストで学ぶ ディープラーニング 改訂第2版 講談社 · 2018年 1記事 -
Scratchではじめる機械学習 第2版 オライリー・ジャパン · 2024年 1記事 -
ディープラーニングを支える技術 技術評論社 · 2022年 1記事 -
ゼロから作るDeep Learning オライリー・ジャパン · 2016年 17記事 -
AWSでつくる AIプログラミング入門 秀和システム · 2019年 1記事 -
実践 Deep Learning オライリー・ジャパン · 2018年 1記事 -
実用ロボット開発のためのROSプログラミング 森北出版 · 2018年 1記事 -
別冊 Chat GPT徹底解説 ニュートンプレス · 2023年 1記事 -
作ってわかる［入門］Streamlit 技術評論社 · 2025年 1記事
コンピュータビジョンの本の比較表（上位7冊）
| 順位 | 紹介記事 | 書名 | レベル | 出版 | ページ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | PyTorch実践入門 | - | 2021年 | 608 |
| 2 | 1 | 詳解 OpenCV 3 | - | 2018年 | 992 |
| 3 | 1 | Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング | - | 2023年 | 340 |
| 4 | 1 | Pythonによるディープラーニング | - | 2022年 | 496 |
| 5 | 1 | Scratchであそぶ機械学習 | - | 2022年 | 200 |
| 6 | 1 | OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識 | - | 2022年 | 312 |
| 7 | 1 | 動かして学ぶAI・機械学習の基礎 | - | 2022年 | 384 |
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よくある質問
コンピュータビジョンの本で最も多く紹介されているのは？
『PyTorch実践入門 ~ ディープラーニングの基礎から実装へ』です。Zenn・Qiitaなどの2件の記事で紹介されています（2番目は『詳解 OpenCV 3 ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識』の1件）。2026年10月11日時点の集計です。
コンピュータビジョンの新しい本はどれ？
掲載しているコンピュータビジョンの本のうち、出版日が最も新しいのは『Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング』（2023年10月出版、言及1件）です。掲載書籍はいずれも2023年以前の出版のため、最新バージョンへの対応は各書籍でご確認ください。
最近紹介されたコンピュータビジョンの本は？
直近では『Scratchであそぶ機械学習 ―AIプログラミングのかんたんレシピ集』が2025年5月25日公開の記事で紹介されています。
このランキングの順位はどう決めている？
Zenn・Qiitaなどでその本を紹介した記事の数の多い順です。同じ数の本は、記事のいいね・LGTMの合計と紹介され続けている期間から計算した人気スコアの高い順に並べています。広告や報酬による順位の調整はしていません。
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