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電子電信技術 電腦技術 計算技術、計算機技術
 
 
 
 
人臉識別與美顏算法實戰:基於Python•機器學習與深度學習(配件另行下載)
 作  者: 方圓圓
 出版單位: 機械工業
 出版日期: 2020.04
 進貨日期: 2020/6/3
 ISBN: 9787111650454
 開  本: 16 開    
 定  價: 743
 售  價: 396
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內容簡介:

本書將傳統的圖像處理技術、機器學習時代的圖像技術,到目前炙手可熱的深度學習時代的圖像處理技術融匯貫通起來。生動的結合了目前熱門的應用,以抖音、美顏相機、手機自帶的濾鏡和美顏功能為切入點,專注於人臉圖像的各種處理,大量實際案例,帶領讀者與一線AI圖像算法工程師在項目實踐中的如何設計算法流程,如何優化算法邏輯,如何將算法應用到實際的場景中。另外本身的後一章,深扒了目前抖音、美顏相機、天天P圖、淘寶、京東等APP裡面圖像技術的應用場景以及實現原理,提綱挈領的概述了電商、娛樂、金融、安防這四大領域中應用的AI+圖像技術實現思路。讓讀者可以對整個中國AI+圖像的應用現狀以及前景有直觀的認知。


圖書目錄:

推薦序
前言
第1章 AI時代:圖像技術背景知識 1
11 人工智能的前世今生 2
12 AI與CV的相互融合之路 3
13 AI圖像處理技術 5
14 本章小結 7
第2章 武器和鎧甲:開發環境配置 8
21 來自傳承的饋贈:OpenCV開源跨平台機器視覺庫 8
211 OpenCV的整體概念 9
212 OpenCV的應用領域 9
213 OpenCV的編程語言 9
214 OpenCV支持的系統 10
215 OpenCV的線上資源 10
22 召喚萌寵:Python語言的“制霸”之路 10
221 Python語言的發展 11
222 Python 27X版本和3X版本的區別 11
223 本書採用的Python版本 13
23 鑄劍:基於PyCharm的系統環境配置 14
231 PyCharm在Mac OS系統下的安裝和配置 14
232 Mac OS系統下Anaconda的安裝和配置 17
24 牛刀小試:一起動手來寫個例子吧 19
25 本章小結 21
第3章 開啟星辰大海:圖像處理技術基礎知識 22
31 圖像的基本概念 23

311 像素的概念 23
312 圖像的構成 24
313 圖像的格式 24
314 理解圖像的位深和通道的概念 25
32 圖像的讀取、顯示和存儲操作 26
321 OpenCV基本圖像處理函數 26
322 Python讀取一張圖片並顯示和存儲 27
33 從像素出發構建二維灰度圖像 28
331 NumPy科學計算庫 28
332 創建二維灰度圖像 30
333 灰度圖像的遍歷 31
34 灰度圖像和彩色圖像的變換 32
341 圖像的顏色空間 32
342 彩色圖像的通道分離和混合 33
343 彩色圖像的通道分離和混合程序示例 34
344 彩色圖像的二值化 35
345 彩色圖像的遍歷 37
346 彩色圖像和灰度圖像的轉換 38
35 圖像的幾何變換 40
351 圖像幾何變換的基本概念 40
352 插值算法 41
353 圖像的縮放 42
354 圖像的平移 44
355 圖像的旋轉 45
356 圖像的鏡像變換 47
36 圖像色彩空間基礎知識 48
361 圖像的色調、色相、飽和度、亮度和對比度 48
362 RGB色彩空間 49
363 HSV色彩空間 49
364 HSI色彩空間 50
37 圖像的直方圖 50
371 圖像直方圖的基本概念 50
372 繪製灰度圖像的直方圖 51
373 繪製彩色圖像的直方圖 53
374 圖像直方圖均衡化 54
375 圖像直方圖反向投影 56
38 本章小結 58
第4章 First Blood:第一波項目實戰 59
41 抖音哈哈鏡 60
411 抖音的哈哈鏡效果 60
412 哈哈鏡的原理 61
413 哈哈鏡的程序實現 61
42 給你一張老照片 64
421 懷舊風格算法原理 64
422 懷舊風格程序實現 65
43 給自己畫一張文藝范的素描 66
431 輪廓檢測算法原理 66
432 素描風格算法原理 67
433 素描風格算法的程序實現 68
44 來一張油畫吧 69
441 圖像油畫算法原理 69
442 圖像油畫算法的程序實現 69
45 如何打馬賽克 72
451 馬賽克算法原理 72
452 馬賽克算法的程序實現 72
46 打造自己的專屬肖像漫畫 74
461 漫畫風格算法原理 74
462 漫畫風格算法的程序實現 74
47 本章小結 76
第5章 Double Kill:視頻圖像處理理論和項目實戰 77
51 視頻處理流程和原理 78
511 視頻的捕獲和存儲 78
512 提取視頻中的某些幀 79
513 將圖片合成為視頻 80
514 多個視頻合併 81
52 抖音中的視頻抖動效果設計 82
521 視頻抖動的原理 82
522 視頻抖動的程序實現 83
53 抖音中的視頻閃白效果設計 85
531 視頻閃白的原理 86
532 視頻閃白的程序實現 87
54 抖音中的視頻霓虹效果設計 90
541 視頻霓虹的原理 90
542 視頻霓虹效果的程序實現 91
55 抖音中的視頻時光倒流效果設計 94
551 視頻時光倒流的原理 94
552 視頻時光倒流的程序實現 94
56 抖音中的視頻反覆效果設計 95
561 視頻反覆的原理 95
562 視頻反覆的程序實現 95
57 抖音中的視頻慢動作效果設計 96
571 視頻慢動作的原理 97
572 視頻慢動作的程序實現 97
58 視頻人物漫畫風格濾鏡設計 98
59 本章小結 99
第6章 Triple Kill:基於機器學習的人臉識別 100
61 機器學習的基本概念 101
611 機器學習的目的 101
612 機器學習的內容 102
613 機器學習的作用 103
614 如何使用機器學習獲得的東西 105
615 使用機器學習方法的時機 106
616 總結機器學習的基本概念 108
62 機器學習中的圖像預處理流程 112
621 一個經典的機器學習圖像處理實例 112
622 人臉識別機器學習Model訓練思路 113
623 正樣本圖像預處理 113
624 負樣本圖像預處理 121
63 人臉檢測機器學習算法設計 123
631 圖像特徵 123
632 Harr-like特徵求值加速算法 127
633 圖像分類器 128
634 人臉檢測的訓練算法流程 130
635 人臉檢測的檢測算法流程 131
64 訓練人臉檢測分類器並測試 132
641 訓練準備 132
642 開始訓練 133
643 模型測試 134
65 本章小結 135
第7章 Quatary Kill:基於深度學習的人臉識別 137
71 深度學習的基本概念 138
711 深度學習簡介 138
712 深度學習和機器學習的區別 139
713 深度學習入門概念 141
72 卷積神經網絡 147
721 卷積的原理 147
722 池化層的原理 150
723 全連接層的原理 150
724 一個經典的CNN網絡結構 152
73 手寫數字分類項目 153
731 訓練環境的搭建 153
732 訓練數據的準備 154
733 訓練網絡的搭建 155
734 訓練代碼 158
735 深度學習基礎知識擴展 159
74 基於深度學習的人臉識別解決方案 161
741 數據的準備 161
742 數據集的讀取和處理 163
743 網絡的搭建 165
744 Model的訓練過程 167
745 Model的測試過程 168
75 本章小結 169
第8章 Penta Kill:人臉圖像美顏算法項目實戰 170
81 人臉磨皮算法 171
811 圖像濾波算法和效果 171
812 人臉磨皮算法設計 176
82 圖像的色彩空間 180
821 RGB和HSV色彩空間基礎知識 180
822 RGB和HSV轉換的數學描述和函數實現 180
823 圖片中的顏色檢測 181
83 人臉美白算法設計 183
831 通過圖層混合實現圖像美白算法 184
832 通過beta參數調整實現圖像美白算法 185
833 通過顏色查找表實現圖像美白算法 187
84 人臉的手動祛痘算法設計 189
841 圖像修復算法介紹 190
842 圖像修復的原理 190
843 通過圖像修復算法實現手動祛痘 191
85 本章小結 193
第9章 Legendary:AI時代圖像算法應用新生態 194
91 抖音中的圖像技術 195
911 抖音中的圖像應用概覽 195
912 抖音中的人臉檢測技術 195
913 抖音中的人臉檢測技術應用 197
914 抖音中的人體檢測技術 201
915 抖音中的人體檢測技術應用 201
916 抖音中的視頻技術 202
917 抖音中的圖像技術總結 205
92 美顏和美妝類App中的圖像技術 206
921 美顏和美妝類App圖像應用概覽 207
922 五官的調整 207
923 美妝算法 208
924 染發算法 209
925 五官分析 211
926 美顏相機和美妝相機中圖像技術的一些總結 213
93 電商中的圖像技術 213
931 電商中的圖像技術應用概覽 213
932 虛擬穿戴技術和商品3D展示 214
933 尺寸測量 214
934 相似商品推薦及以圖搜圖 215
94 本章小結 216


章節試讀:

據統計,在當今各行各業中,互聯網與軟件工程行業薪資名列前茅,大幅領先於傳統行業。BOSS直聘發布《2020年人才資本趨勢報告》,該報告公布了2020年人才領域的前瞻趨勢,對其中的人工智能相關方向進行了梳理。其中,自然語言處理崗位的平均薪資為25?553元;機器學習崗位的平均薪資為27?652元;語音識別崗位的平均薪資為24?037元;深度學習崗位的平均薪資為27?516元;語音、視頻、圖形開發崗位的平均薪資為22?979元。隨著人工智能領域的不斷擴大和普及,各行各業逐步深入實踐和應用人工智能領域的相關技術,具有實踐經驗的頂尖AI人才缺口增大,人工智能技術將成為第四次工業革命的發動機,成為不可或缺的力量源泉。
在人工智能領域,計算機視覺是人工智能最重要的部分之一,尤其是人臉圖像處理領域涌現了商湯、曠視、雲叢、抖音等多家獨角獸企業。2014年,中國人臉識別行業的市場規模為49億元;2018年,中國人臉識別行業的市場規模為131億元,年均複合增長率為37%。這充分顯示了人臉圖像處理技術的巨大商用價值,大量的人臉相關應用不斷涌現。
本書結合大量的實際案例,從Python圖像處理開始講起,再到機器學習、深度學習的理論和應用,通過由淺入深、圖文並茂的講解及項目實戰,提高讀者的理論水平和代碼實踐能力。
本書特色
1 入門門檻低,學習曲線平滑
本書從搭建環境學起,首先介紹Windows、Linux和Mac OS這三種環境下編譯環境的配置和安裝;然後介紹與Python數據編程相關的基礎知識、圖像處理算法基礎及常用函數;接著介紹機器學習和深度學習的基礎理論;最後通過Python復現各種常用軟件中的人臉圖像算法應用。本書學習曲線平滑,適合深度學習和機器學習的零基礎讀者閱讀。
2 通過對比、理論結合實踐的方式講解,適合新手學習
對於一個新知識點的出現,本書通過對比的方式給出了概念或原理,讓讀者能舉一反三,拓寬知識面;對深度學習的一些理論和概念,本書結合目前熱門軟件中的圖像算法應用實例,讓讀者能邊學習邊實踐,縮短了新手與老手之間的差距。
3 內容豐富、實用,主次分明
本書所選案例涉獵廣泛而豐富,算法案例緊跟當前潮流,如抖音、天天P圖、美顏相機中的各種圖像處理技巧,沿著“需求→算法設計→代碼實現”的思路講解,書中大量既豐富又生動有趣的例子簡單易學,可直接上手。在代碼示例中,不僅包含了模型構建和設計的核心思想,同時也兼顧了新手容易犯錯的細節展示。此外,本書還介紹了一些在工程實踐中常用的設計與實現技巧,以提高內容的實用性,增強案例與實際系統設計和實現過程的聯繫。
4 圖文搭配合理、生動有趣,全程伴隨實戰
本書從實戰出發,介紹了大約60多個案例,脈絡清晰,沒有太多枯燥的理論講解,而是以一位資深AI算法工程師手把手帶讀者入門做項目的方式,講述了新手如何入門成為AI圖像算法工程師,遇到項目如何入手去做,以及目前抖音中好玩的效果是如何一步步通過算法設計做出來的,沿著Python基礎、圖像處理技術、視頻處理技術、機器學習、深度學習及各類圖像美顏算法的思路去實現。目前,各種App中美顏算法大行其道,希望通過作者有趣的講解,可以帶領讀者探索其中的各種算法設計小技巧。
本書內容
第1章?AI時代:圖像技術背景知識
本章首先介紹了什麼是人工智能以及人工智能的歷史和發展,通過介紹AI的發展歷史和一些標誌性事件,概述了目前中國AI技術的發展現狀;然後介紹了計算機視覺技術及其分類和應用,讓讀者在第1章就可以體會到AI在生活中無處不在,以及它無限的發展前景。
第2章?武器和鎧甲:開發環境配置
本章主要介紹了本書涉及的開發語言和編譯環境,詳細介紹了OpenCV開源庫及Python不同版本間的區別,帶領讀者手把手搭建PyCharm和Anaconda編譯環境,完成基本的AI開發環境配置,並且在不同環境下裝載各種需要的工具包。
第3章?開啟星辰大海:圖像處理技術基礎知識
本章詳細介紹了圖像處理技術的基礎知識,每個知識點對應多個Python實例,讓讀者能夠輕鬆完成圖像的旋轉、平移、鏡像和縮放等一系列操作。
第4章?First Blood:第一波項目實戰
本章以大量的Python實例展示了基於圖像處理算法可以實現的多種效果,介紹了抖音哈哈鏡、照片懷舊、素描、油畫、卡通化和馬賽克處理等一系列項目的算法原理和代碼實現,有趣地展示了圖像處理技術中的各種玩法。
第5章?Double Kill:視頻圖像處理理論和項目實戰
本章介紹了視頻圖像處理技術的原理和流程,並以大量的實例展示了如何根據抖音的一些視頻特效來設計算法以實現其效果,完成了抖音視頻中抖動、閃白、霓虹、時光倒流、視頻反覆、慢動作和Black magic等效果設計。
第6章?Triple Kill:基於機器學習的人臉識別
本章詳細介紹了機器學習的基礎知識,從一個機器學習的實例出發,講述了機器學習的原理,以及什麼時候使用機器學習。本章以經典的人臉識別算法為例,從數據準備到算法設計原理,再到最後的訓練,完成一個完整的機器學習項目。
第7章?Quatary Kill:基於深度學習的人臉識別
本章詳細介紹了深度學習的基本概念和使用場景;講解了深度學習和機器學習的區別,並以LeNet-5

 
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