人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习

人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习
作 者: 方圆圆
出版社: 机械工业出版社
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作者简介

暂缺《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》作者简介

内容简介

本书将传统的图像处理技术、机器学习时代的图像技术,到目前炙手可热的深度学习时代的图像处理技术融汇贯通起来。生动的结合了目前热门的应用,以抖音、美颜相机、手机自带的滤镜和美颜功能为切入点,专注于人脸图像的各种处理,大量实际案例,带领读者与一线AI图像算法工程师在项目实践中的如何设计算法流程,如何优化算法逻辑,如何将算法应用到实际的场景中。另外本身的后一章,深扒了目前抖音、美颜相机、天天P图、淘宝、京东等APP里面图像技术的应用场景以及实现原理,提纲挈领的概述了电商、娱乐、金融、安防这四大领域中应用的AI+图像技术实现思路。让读者可以对整个中国AI+图像的应用现状以及前景有直观的认知。

图书目录

推荐序

前言

第1章 AI时代:图像技术背景知识 1

11 人工智能的前世今生 2

12 AI与CV的相互融合之路 3

13 AI图像处理技术 5

14 本章小结 7

第2章 武器和铠甲:开发环境配置 8

21 来自传承的馈赠:OpenCV开源跨平台机器视觉库 8

211 OpenCV的整体概念 9

212 OpenCV的应用领域 9

213 OpenCV的编程语言 9

214 OpenCV支持的系统 10

215 OpenCV的线上资源 10

22 召唤萌宠:Python语言的“制霸”之路 10

221 Python语言的发展 11

222 Python 27X版本和3X版本的区别 11

223 本书采用的Python版本 13

23 铸剑:基于PyCharm的系统环境配置 14

231 PyCharm在Mac OS系统下的安装和配置 14

232 Mac OS系统下Anaconda的安装和配置 17

24 牛刀小试:一起动手来写个例子吧 19

25 本章小结 21

第3章 开启星辰大海:图像处理技术基础知识 22

31 图像的基本概念 23

311 像素的概念 23

312 图像的构成 24

313 图像的格式 24

314 理解图像的位深和通道的概念 25

32 图像的读取、显示和存储操作 26

321 OpenCV基本图像处理函数 26

322 Python读取一张图片并显示和存储 27

33 从像素出发构建二维灰度图像 28

331 NumPy科学计算库 28

332 创建二维灰度图像 30

333 灰度图像的遍历 31

34 灰度图像和彩色图像的变换 32

341 图像的颜色空间 32

342 彩色图像的通道分离和混合 33

343 彩色图像的通道分离和混合程序示例 34

344 彩色图像的二值化 35

345 彩色图像的遍历 37

346 彩色图像和灰度图像的转换 38

35 图像的几何变换 40

351 图像几何变换的基本概念 40

352 插值算法 41

353 图像的缩放 42

354 图像的平移 44

355 图像的旋转 45

356 图像的镜像变换 47

36 图像色彩空间基础知识 48

361 图像的色调、色相、饱和度、亮度和对比度 48

362 RGB色彩空间 49

363 HSV色彩空间 49

364 HSI色彩空间 50

37 图像的直方图 50

371 图像直方图的基本概念 50

372 绘制灰度图像的直方图 51

373 绘制彩色图像的直方图 53

374 图像直方图均衡化 54

375 图像直方图反向投影 56

38 本章小结 58

第4章 First Blood:第一波项目实战 59

41 抖音哈哈镜 60

411 抖音的哈哈镜效果 60

412 哈哈镜的原理 61

413 哈哈镜的程序实现 61

42 给你一张老照片 64

421 怀旧风格算法原理 64

422 怀旧风格程序实现 65

43 给自己画一张文艺范的素描 66

431 轮廓检测算法原理 66

432 素描风格算法原理 67

433 素描风格算法的程序实现 68

44 来一张油画吧 69

441 图像油画算法原理 69

442 图像油画算法的程序实现 69

45 如何打马赛克 72

451 马赛克算法原理 72

452 马赛克算法的程序实现 72

46 打造自己的专属肖像漫画 74

461 漫画风格算法原理 74

462 漫画风格算法的程序实现 74

47 本章小结 76

第5章 Double Kill:视频图像处理理论和项目实战 77

51 视频处理流程和原理 78

511 视频的捕获和存储 78

512 提取视频中的某些帧 79

513 将图片合成为视频 80

514 多个视频合并 81

52 抖音中的视频抖动效果设计 82

521 视频抖动的原理 82

522 视频抖动的程序实现 83

53 抖音中的视频闪白效果设计 85

531 视频闪白的原理 86

532 视频闪白的程序实现 87

54 抖音中的视频霓虹效果设计 90

541 视频霓虹的原理 90

542 视频霓虹效果的程序实现 91

55 抖音中的视频时光倒流效果设计 94

551 视频时光倒流的原理 94

552 视频时光倒流的程序实现 94

56 抖音中的视频反复效果设计 95

561 视频反复的原理 95

562 视频反复的程序实现 95

57 抖音中的视频慢动作效果设计 96

571 视频慢动作的原理 97

572 视频慢动作的程序实现 97

58 视频人物漫画风格滤镜设计 98

59 本章小结 99

第6章 Triple Kill:基于机器学习的人脸识别 100

61 机器学习的基本概念 101

611 机器学习的目的 101

612 机器学习的内容 102

613 机器学习的作用 103

614 如何使用机器学习获得的东西 105

615 使用机器学习方法的时机 106

616 总结机器学习的基本概念 108

62 机器学习中的图像预处理流程 112

621 一个经典的机器学习图像处理实例 112

622 人脸识别机器学习Model训练思路 113

623 正样本图像预处理 113

624 负样本图像预处理 121

63 人脸检测机器学习算法设计 123

631 图像特征 123

632 Harr-like特征求值加速算法 127

633 图像分类器 128

634 人脸检测的训练算法流程 130

635 人脸检测的检测算法流程 131

64 训练人脸检测分类器并测试 132

641 训练准备 132

642 开始训练 133

643 模型测试 134

65 本章小结 135

第7章 Quatary Kill:基于深度学习的人脸识别 137

71 深度学习的基本概念 138

711 深度学习简介 138

712 深度学习和机器学习的区别 139

713 深度学习入门概念 141

72 卷积神经网络 147

721 卷积的原理 147

722 池化层的原理 150

723 全连接层的原理 150

724 一个经典的CNN网络结构 152

73 手写数字分类项目 153

731 训练环境的搭建 153

732 训练数据的准备 154

733 训练网络的搭建 155

734 训练代码 158

735 深度学习基础知识扩展 159

74 基于深度学习的人脸识别解决方案 161

741 数据的准备 161

742 数据集的读取和处理 163

743 网络的搭建 165

744 Model的训练过程 167

745 Model的测试过程 168

75 本章小结 169

第8章 Penta Kill:人脸图像美颜算法项目实战 170

81 人脸磨皮算法 171

811 图像滤波算法和效果 171

812 人脸磨皮算法设计 176

82 图像的色彩空间 180

821 RGB和HSV色彩空间基础知识 180

822 RGB和HSV转换的数学描述和函数实现 180

823 图片中的颜色检测 181

83 人脸美白算法设计 183

831 通过图层混合实现图像美白算法 184

832 通过beta参数调整实现图像美白算法 185

833 通过颜色查找表实现图像美白算法 187

84 人脸的手动祛痘算法设计 189

841 图像修复算法介绍 190

842 图像修复的原理 190

843 通过图像修复算法实现手动祛痘 191

85 本章小结 193

第9章 Legendary:AI时代图像算法应用新生态 194

91 抖音中的图像技术 195

911 抖音中的图像应用概览 195

912 抖音中的人脸检测技术 195

913 抖音中的人脸检测技术应用 197

914 抖音中的人体检测技术 201

915 抖音中的人体检测技术应用 201

916 抖音中的视频技术 202

917 抖音中的图像技术总结 205

92 美颜和美妆类App中的图像技术 206

921 美颜和美妆类App图像应用概览 207

922 五官的调整 207

923 美妆算法 208

924 染发算法 209

925 五官分析 211

926 美颜相机和美妆相机中图像技术的一些总结 213

93 电商中的图像技术 213

931 电商中的图像技术应用概览 213

932 虚拟穿戴技术和商品3D展示 214

933 尺寸测量 214

934 相似商品推荐及以图搜图 215

94 本章小结 216