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144千字 字数
2020-04-01 发行日期
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主编推荐语

资深AI算法工程师结合60多个人脸图像案例介绍基于Python、机器学习及深度学习在人脸识别和美颜算法中的应用。

内容简介

本书从实战出发，介绍了大约60多个案例，脉络清晰，没有太多枯燥的理论讲解，而是以一位资深AI算法工程师手把手带读者入门做项目的方式，讲述了新手如何入门成为AI图像算法工程师，遇到项目如何入手去做，以及目前抖音中好玩的效果是如何一步步通过算法设计做出来的，沿着Python基础、图像处理技术、视频处理技术、机器学习、深度学习及各类图像美颜算法的思路去实现。目前，各种App中美颜算法大行其道，希望通过作者有趣的讲解，可以带领读者探索其中的各种算法设计小技巧。

目录

  • 版权信息
  • 推荐序
  • 前言
  • 本书特色
  • 本书内容
  • 配套资源获取方式
  • 本书读者对象
  • 本书作者
  • 第1章 AI时代：图像技术背景知识
  • 1.1 人工智能的前世今生
  • 1.2 AI与CV的相互融合之路
  • 1.3 AI图像处理技术
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 武器和铠甲：开发环境配置
  • 2.1 来自传承的馈赠：OpenCV开源跨平台机器视觉库
  • 2.1.1 OpenCV的整体概念
  • 2.1.2 OpenCV的应用领域
  • 2.1.3 OpenCV的编程语言
  • 2.1.4 OpenCV支持的系统
  • 2.1.5 OpenCV的线上资源
  • 2.2 召唤萌宠：Python语言的“制霸”之路
  • 2.2.1 Python语言的发展
  • 2.2.2 Python 2.7.X版本和3.X版本的区别
  • 2.2.3 本书采用的Python版本
  • 2.3 铸剑：基于PyCharm的系统环境配置
  • 2.3.1 PyCharm在Mac OS系统下的安装和配置
  • 2.3.2 Mac OS系统下Anaconda的安装和配置
  • 2.4 牛刀小试：一起动手来写个例子吧
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 开启星辰大海：图像处理技术基础知识
  • 3.1 图像的基本概念
  • 3.1.1 像素的概念
  • 3.1.2 图像的构成
  • 3.1.3 图像的格式
  • 3.1.4 理解图像的位深和通道的概念
  • 3.2 图像的读取、显示和存储操作
  • 3.2.1 OpenCV基本图像处理函数
  • 3.2.2 Python读取一张图片并显示和存储
  • 3.3 从像素出发构建二维灰度图像
  • 3.3.1 NumPy科学计算库
  • 3.3.2 创建二维灰度图像
  • 3.3.3 灰度图像的遍历
  • 3.4 灰度图像和彩色图像的变换
  • 3.4.1 图像的颜色空间
  • 3.4.2 彩色图像的通道分离和混合
  • 3.4.3 彩色图像的通道分离和混合程序示例
  • 3.4.4 彩色图像的二值化
  • 3.4.5 彩色图像的遍历
  • 3.4.6 彩色图像和灰度图像的转换
  • 3.5 图像的几何变换
  • 3.5.1 图像几何变换的基本概念
  • 3.5.2 插值算法
  • 3.5.3 图像的缩放
  • 3.5.4 图像的平移
  • 3.5.5 图像的旋转
  • 3.5.6 图像的镜像变换
  • 3.6 图像色彩空间基础知识
  • 3.6.1 图像的色调、色相、饱和度、亮度和对比度
  • 3.6.2 RGB色彩空间
  • 3.6.3 HSV色彩空间
  • 3.6.4 HSI色彩空间
  • 3.7 图像的直方图
  • 3.7.1 图像直方图的基本概念
  • 3.7.2 绘制灰度图像的直方图
  • 3.7.3 绘制彩色图像的直方图
  • 3.7.4 图像直方图均衡化
  • 3.7.5 图像直方图反向投影
  • 3.8 本章小结
  • 第4章 First Blood：第一波项目实战
  • 4.1 抖音哈哈镜
  • 4.1.1 抖音的哈哈镜效果
  • 4.1.2 哈哈镜的原理
  • 4.1.3 哈哈镜的程序实现
  • 4.2 给你一张老照片
  • 4.2.1 怀旧风格算法原理
  • 4.2.2 怀旧风格程序实现
  • 4.3 给自己画一张文艺范的素描
  • 4.3.1 轮廓检测算法原理
  • 4.3.2 素描风格算法原理
  • 4.3.3 素描风格算法的程序实现
  • 4.4 来一张油画吧
  • 4.4.1 图像油画算法原理
  • 4.4.2 图像油画算法的程序实现
  • 4.5 如何打马赛克
  • 4.5.1 马赛克算法原理
  • 4.5.2 马赛克算法的程序实现
  • 4.6 打造自己的专属肖像漫画
  • 4.6.1 漫画风格算法原理
  • 4.6.2 漫画风格算法的程序实现
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 Double Kill：视频图像处理理论和项目实战
  • 5.1 视频处理流程和原理
  • 5.1.1 视频的捕获和存储
  • 5.1.2 提取视频中的某些帧
  • 5.1.3 将图片合成为视频
  • 5.1.4 多个视频合并
  • 5.2 抖音中的视频抖动效果设计
  • 5.2.1 视频抖动的原理
  • 5.2.2 视频抖动的程序实现
  • 5.3 抖音中的视频闪白效果设计
  • 5.3.1 视频闪白的原理
  • 5.3.2 视频闪白的程序实现
  • 5.4 抖音中的视频霓虹效果设计
  • 5.4.1 视频霓虹的原理
  • 5.4.2 视频霓虹效果的程序实现
  • 5.5 抖音中的视频时光倒流效果设计
  • 5.5.1 视频时光倒流的原理
  • 5.5.2 视频时光倒流的程序实现
  • 5.6 抖音中的视频反复效果设计
  • 5.6.1 视频反复的原理
  • 5.6.2 视频反复的程序实现
  • 5.7 抖音中的视频慢动作效果设计
  • 5.7.1 视频慢动作的原理
  • 5.7.2 视频慢动作的程序实现
  • 5.8 视频人物漫画风格滤镜设计
  • 5.9 本章小结
  • 第6章 Triple Kill：基于机器学习的人脸识别
  • 6.1 机器学习的基本概念
  • 6.1.1 机器学习的目的
  • 6.1.2 机器学习的内容
  • 6.1.3 机器学习的作用
  • 6.1.4 如何使用机器学习获得的东西
  • 6.1.5 使用机器学习方法的时机
  • 6.1.6 总结机器学习的基本概念
  • 6.2 机器学习中的图像预处理流程
  • 6.2.1 一个经典的机器学习图像处理实例
  • 6.2.2 人脸识别机器学习Model训练思路
  • 6.2.3 正样本图像预处理
  • 6.2.4 负样本图像预处理
  • 6.3 人脸检测机器学习算法设计
  • 6.3.1 图像特征
  • 6.3.2 Harr-like特征求值加速算法
  • 6.3.3 图像分类器
  • 6.3.4 人脸检测的训练算法流程
  • 6.3.5 人脸检测的检测算法流程
  • 6.4 训练人脸检测分类器并测试
  • 6.4.1 训练准备
  • 6.4.2 开始训练
  • 6.4.3 模型测试
  • 6.5 本章小结
  • 第7章 Quatary Kill：基于深度学习的人脸识别
  • 7.1 深度学习的基本概念
  • 7.1.1 深度学习简介
  • 7.1.2 深度学习和机器学习的区别
  • 7.1.3 深度学习入门概念
  • 7.2 卷积神经网络
  • 7.2.1 卷积的原理
  • 7.2.2 池化层的原理
  • 7.2.3 全连接层的原理
  • 7.2.4 一个经典的CNN网络结构
  • 7.3 手写数字分类项目
  • 7.3.1 训练环境的搭建
  • 7.3.2 训练数据的准备
  • 7.3.3 训练网络的搭建
  • 7.3.4 训练代码
  • 7.3.5 深度学习基础知识扩展
  • 7.4 基于深度学习的人脸识别解决方案
  • 7.4.1 数据的准备
  • 7.4.2 数据集的读取和处理
  • 7.4.3 网络的搭建
  • 7.4.4 Model的训练过程
  • 7.4.5 Model的测试过程
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 Penta Kill：人脸图像美颜算法项目实战
  • 8.1 人脸磨皮算法
  • 8.1.1 图像滤波算法和效果
  • 8.1.2 人脸磨皮算法设计
  • 8.2 图像的色彩空间
  • 8.2.1 RGB和HSV色彩空间基础知识
  • 8.2.2 RGB和HSV转换的数学描述和函数实现
  • 8.2.3 图片中的颜色检测
  • 8.3 人脸美白算法设计
  • 8.3.1 通过图层混合实现图像美白算法
  • 8.3.2 通过beta参数调整实现图像美白算法
  • 8.3.3 通过颜色查找表实现图像美白算法
  • 8.4 人脸的手动祛痘算法设计
  • 8.4.1 图像修复算法介绍
  • 8.4.2 图像修复的原理
  • 8.4.3 通过图像修复算法实现手动祛痘
  • 8.5 本章小结
  • 第9章 Legendary：AI时代图像算法应用新生态
  • 9.1 抖音中的图像技术
  • 9.1.1 抖音中的图像应用概览
  • 9.1.2 抖音中的人脸检测技术
  • 9.1.3 抖音中的人脸检测技术应用
  • 9.1.4 抖音中的人体检测技术
  • 9.1.5 抖音中的人体检测技术应用
  • 9.1.6 抖音中的视频技术
  • 9.1.7 抖音中的图像技术总结
  • 9.2 美颜和美妆类App中的图像技术
  • 9.2.1 美颜和美妆类App图像应用概览
  • 9.2.2 五官的调整
  • 9.2.3 美妆算法
  • 9.2.4 染发算法
  • 9.2.5 五官分析
  • 9.2.6 美颜相机和美妆相机中图像技术的一些总结
  • 9.3 电商中的图像技术
  • 9.3.1 电商中的图像技术应用概览
  • 9.3.2 虚拟穿戴技术和商品3D展示
  • 9.3.3 尺寸测量
  • 9.3.4 相似商品推荐及以图搜图
  • 9.4 本章小结
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。