人臉識(shí)別與美顏算法實(shí)戰(zhàn)：基于Python、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

推薦序
前言
第1章 AI時(shí)代：圖像技術(shù)背景知識(shí) 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(shù) 5
14 本章小結(jié) 7
第2章 武器和鎧甲：開(kāi)發(fā)環(huán)境配置 8
21 來(lái)自傳承的饋贈(zèng)：OpenCV開(kāi)源跨平臺(tái)機(jī)器視覺(jué)庫(kù) 8
211 OpenCV的整體概念 9
212 OpenCV的應(yīng)用領(lǐng)域 9
213 OpenCV的編程語(yǔ)言 9
214 OpenCV支持的系統(tǒng) 10
215 OpenCV的線上資源 10
22 召喚萌寵：Python語(yǔ)言的“制霸”之路 10
221 Python語(yǔ)言的發(fā)展 11
222 Python 27X版本和3X版本的區(qū)別 11
223 本書(shū)采用的Python版本 13
23 鑄劍：基于PyCharm的系統(tǒng)環(huán)境配置 14
231 PyCharm在Mac OS系統(tǒng)下的安裝和配置 14
232 Mac OS系統(tǒng)下Anaconda的安裝和配置 17
24 牛刀小試：一起動(dòng)手來(lái)寫(xiě)個(gè)例子吧 19
25 本章小結(jié) 21
第3章 開(kāi)啟星辰大海：圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí) 22
31 圖像的基本概念 23

311 像素的概念 23
312 圖像的構(gòu)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(chǔ)操作 26
321 OpenCV基本圖像處理函數(shù) 26
322 Python讀取一張圖片并顯示和存儲(chǔ) 27
33 從像素出發(fā)構(gòu)建二維灰度圖像 28
331 NumPy科學(xué)計(jì)算庫(kù) 28
332 創(chuàng)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(zhuǎn)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(zhuǎn) 45
356 圖像的鏡像變換 47
36 圖像色彩空間基礎(chǔ)知識(shí) 48
361 圖像的色調(diào)、色相、飽和度、亮度和對(duì)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 繪制灰度圖像的直方圖 51
373 繪制彩色圖像的直方圖 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(jié) 58
第4章 First Blood：第一波項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 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?qū)崿F(xiàn) 61
42 給你一張老照片 64
421 懷舊風(fēng)格算法原理 64
422 懷舊風(fēng)格程序?qū)崿F(xiàn) 65
43 給自己畫(huà)一張文藝范的素描 66
431 輪廓檢測(cè)算法原理 66
432 素描風(fēng)格算法原理 67
433 素描風(fēng)格算法的程序?qū)崿F(xiàn) 68
44 來(lái)一張油畫(huà)吧 69
441 圖像油畫(huà)算法原理 69
442 圖像油畫(huà)算法的程序?qū)崿F(xiàn) 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?qū)崿F(xiàn) 72
46 打造自己的專屬肖像漫畫(huà) 74
461 漫畫(huà)風(fēng)格算法原理 74
462 漫畫(huà)風(fēng)格算法的程序?qū)崿F(xiàn) 74
47 本章小結(jié) 76
第5章 Double Kill：視頻圖像處理理論和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 77
51 視頻處理流程和原理 78
511 視頻的捕獲和存儲(chǔ) 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(gè)視頻合并 81
52 抖音中的視頻抖動(dòng)效果設(shè)計(jì) 82
521 視頻抖動(dòng)的原理 82
522 視頻抖動(dòng)的程序?qū)崿F(xiàn) 83
53 抖音中的視頻閃白效果設(shè)計(jì) 85
531 視頻閃白的原理 86
532 視頻閃白的程序?qū)崿F(xiàn) 87
54 抖音中的視頻霓虹效果設(shè)計(jì) 90
541 視頻霓虹的原理 90
542 視頻霓虹效果的程序?qū)崿F(xiàn) 91
55 抖音中的視頻時(shí)光倒流效果設(shè)計(jì) 94
551 視頻時(shí)光倒流的原理 94
552 視頻時(shí)光倒流的程序?qū)崿F(xiàn) 94
56 抖音中的視頻反復(fù)效果設(shè)計(jì) 95
561 視頻反復(fù)的原理 95
562 視頻反復(fù)的程序?qū)崿F(xiàn) 95
57 抖音中的視頻慢動(dòng)作效果設(shè)計(jì) 96
571 視頻慢動(dòng)作的原理 97
572 視頻慢動(dòng)作的程序?qū)崿F(xiàn) 97
58 視頻人物漫畫(huà)風(fēng)格濾鏡設(shè)計(jì) 98
59 本章小結(jié) 99
第6章 Triple Kill：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別 100
61 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 101
611 機(jī)器學(xué)習(xí)的目的 101
612 機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容 102
613 機(jī)器學(xué)習(xí)的作用 103
614 如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的東西 105
615 使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的時(shí)機(jī) 106
616 總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 108
62 機(jī)器學(xué)習(xí)中的圖像預(yù)處理流程 112
621 一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)圖像處理實(shí)例 112
622 人臉識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)Model訓(xùn)練思路 113
623 正樣本圖像預(yù)處理 113
624 負(fù)樣本圖像預(yù)處理 121
63 人臉檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì) 123
631 圖像特征 123
632 Harr-like特征求值加速算法 127
633 圖像分類器 128
634 人臉檢測(cè)的訓(xùn)練算法流程 130
635 人臉檢測(cè)的檢測(cè)算法流程 131
64 訓(xùn)練人臉檢測(cè)分類器并測(cè)試 132
641 訓(xùn)練準(zhǔn)備 132
642 開(kāi)始訓(xùn)練 133
643 模型測(cè)試 134
65 本章小結(jié) 135
第7章 Quatary Kill：基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別 137
71 深度學(xué)習(xí)的基本概念 138
711 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 138
712 深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 139
713 深度學(xué)習(xí)入門(mén)概念 141
72 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 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(gè)經(jīng)典的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 152
73 手寫(xiě)數(shù)字分類項(xiàng)目 153
731 訓(xùn)練環(huán)境的搭建 153
732 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備 154
733 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的搭建 155
734 訓(xùn)練代碼 158
735 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)擴(kuò)展 159
74 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別解決方案 161
741 數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備 161
742 數(shù)據(jù)集的讀取和處理 163
743 網(wǎng)絡(luò)的搭建 165
744 Model的訓(xùn)練過(guò)程 167
745 Model的測(cè)試過(guò)程 168
75 本章小結(jié) 169
第8章 Penta Kill：人臉圖像美顏算法項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 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(shè)計(jì) 176
82 圖像的色彩空間 180
821 RGB和HSV色彩空間基礎(chǔ)知識(shí) 180
822 RGB和HSV轉(zhuǎn)換的數(shù)學(xué)描述和函數(shù)實(shí)現(xiàn) 180
823 圖片中的顏色檢測(cè) 181
83 人臉美白算法設(shè)計(jì) 183
831 通過(guò)圖層混合實(shí)現(xiàn)圖像美白算法 184
832 通過(guò)beta參數(shù)調(diào)整實(shí)現(xiàn)圖像美白算法 185
833 通過(guò)顏色查找表實(shí)現(xiàn)圖像美白算法 187
84 人臉的手動(dòng)祛痘算法設(shè)計(jì) 189
841 圖像修復(fù)算法介紹 190
842 圖像修復(fù)的原理 190
843 通過(guò)圖像修復(fù)算法實(shí)現(xiàn)手動(dòng)祛痘 191
85 本章小結(jié) 193
第9章 Legendary：AI時(shí)代圖像算法應(yīng)用新生態(tài) 194
91 抖音中的圖像技術(shù) 195
911 抖音中的圖像應(yīng)用概覽 195
912 抖音中的人臉檢測(cè)技術(shù) 195
913 抖音中的人臉檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用 197
914 抖音中的人體檢測(cè)技術(shù) 201
915 抖音中的人體檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用 201
916 抖音中的視頻技術(shù) 202
917 抖音中的圖像技術(shù)總結(jié) 205
92 美顏和美妝類App中的圖像技術(shù) 206
921 美顏和美妝類App圖像應(yīng)用概覽 207
922 五官的調(diào)整 207
923 美妝算法 208
924 染發(fā)算法 209
925 五官分析 211
926 美顏相機(jī)和美妝相機(jī)中圖像技術(shù)的一些總結(jié) 213
93 電商中的圖像技術(shù) 213
931 電商中的圖像技術(shù)應(yīng)用概覽 213
932 虛擬穿戴技術(shù)和商品3D展示 214
933 尺寸測(cè)量 214
934 相似商品推薦及以圖搜圖 215
94 本章小結(jié) 216