《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》 是一本新手入门人工智能图像处理技术的基础图书,其主旨是带领读者从零开始学习人脸识别与美颜算法的相关知识。书中介绍了Python图像处理的相关知识以及机器学习和深度学习理论及其在人脸识别与美颜领域中的应用。书中秉承知识点结合案例的方式讲解,穿插了60多个行业案例和代码进行实战,以降低读者的学习难度。 《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》 共9章,前5章着重介绍了基本的Python编程和视频图像处理技术,包括基于Anaconda和PyCharm的环境搭建、各种数据处理的相关包(NumPy、Matplotlib等),还复现了抖音中各种视频**的算法设计;后4章介绍了机器学习和深度学习在人脸图像处理领域中的算法与实战案例,包括基于分类器和卷积神经网络的经典应用、算法模型设计,以及目前主流的视频媒体中人脸美颜、虚拟试妆等算法的设计和复现。 《人脸识别与美颜算法实战:基于Python、机器学习与深度学习》 内容丰富,实例典型,实用性强,尤其适合熟悉Python但不熟悉框架而又想要了解和学习机器学习及深度学

**序 前言 第1章 AI时代:图像技术背景知识 1 1.1 人工智能的前世今生 2 1.2 AI与CV的相互融合之路 3 1.3 AI图像处理技术 5 1.4 本章小结 7 第2章 武器和铠甲:开发环境配置 8 2.1 来自传承的馈赠:OpenCV开源跨平台机器视觉库 8 2.1.1 OpenCV的整体概念 9 2.1.2 OpenCV的应用领域 9 2.1.3 OpenCV的编程语言 9 2.1.4 OpenCV支持的系统 10 2.1.5 OpenCV的线上资源 10 2.2 召唤萌宠:Python语言的“制霸”之路 10 2.2.1 Python语言的发展 11 2.2.2 Python 2.7.X版本和3.X版本的区别 11 2.2.3 本书采用的Python版本 13 2.3 铸剑:基于PyCharm的系统环境配置 14 2.3.1 PyCharm在Mac OS系统下的安装和配置 14 2.3.2 Mac OS系统下Anaconda的安装和配置 17 2.4 牛刀小试:一起动手来写个例子吧 19 2.5 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 3.1 图像的基本概念 23 3.1.1 像素的概念 23 3.1.2 图像的构成 24 3.1.3 图像的格式 24 3.1.4 理解图像的位深和通道的概念 25 3.2 图像的读取、显示和存储操作 26 3.2.1 OpenCV基本图像处理函数 26 3.2.2 Python读取一张图片并显示和存储 27 3.3 从像素出发构建二维灰度图像 28 3.3.1 NumPy科学计算库 28 3.3.2 创建二维灰度图像 30 3.3.3 灰度图像的遍历 31 3.4 灰度图像和彩色图像的变换 32 3.4.1 图像的颜色空间 32 3.4.2 彩色图像的通道分离和混合 33 3.4.3 彩色图像的通道分离和混合程序示例 34 3.4.4 彩色图像的二值化 35 3.4.5 彩色图像的遍历 37 3.4.6 彩色图像和灰度图像的转换 38 3.5 图像的几何变换 40 3.5.1 图像几何变换的基本概念 40 3.5.2 插值算法 41 3.5.3 图像的缩放 42 3.5.4 图像的平移 44 3.5.5 图像的旋转 45 3.5.6 图像的镜像变换 47 3.6 图像色彩空间基础知识 48 3.6.1 图像的色调、色相、饱和度、亮度和对比度 48 3.6.2 RGB色彩空间 49 3.6.3 HSV色彩空间 49 3.6.4 HSI色彩空间 50 3.7 图像的直方图 50 3.7.1 图像直方图的基本概念 50 3.7.2 绘制灰度图像的直方图 51 3.7.3 绘制彩色图像的直方图 53 3.7.4 图像直方图均衡化 54 3.7.5 图像直方图反向投影 56 3.8 本章小结 58 第4章 First Blood:**波项目实战 59 4.1 抖音哈哈镜 60 4.1.1 抖音的哈哈镜效果 60 4.1.2 哈哈镜的原理 61 4.1.3 哈哈镜的程序实现 61 4.2 给你一张老照片 64 4.2.1 怀旧风格算法原理 64 4.2.2 怀旧风格程序实现 65 4.3 给自己画一张文艺范的素描 66 4.3.1 轮��检测算法原理 66 4.3.2 素描风格算法原理 67 4.3.3 素描风格算法的程序实现 68 4.4 来一张油画吧 69 4.4.1 图像油画算法原理 69 4.4.2 图像油画算法的程序实现 69 4.5 如何打马赛克 72 4.5.1 马赛克算法原理 72 4.5.2 马赛克算法的程序实现 72 4.6 打造自己的专属肖像漫画 74 4.6.1 漫画风格算法原理 74 4.6.2 漫画风格算法的程序实现 74 4.7 本章小结 76 第5章 Double Kill:视频图像处理理论和项目实战 77 5.1 视频处理流程和原理 78 5.1.1 视频的捕获和存储 78 5.1.2 提取视频中的某些帧 79 5.1.3 将图片合成为视频 80 5.1.4 多个视频合并 81 5.2 抖音中的视频抖动效果设计 82 5.2.1 视频抖动的原理 82 5.2.2 视频抖动的程序实现 83 5.3 抖音中的视频闪白效果设计 85 5.3.1 视频闪白的原理 86 5.3.2 视频闪白的程序实现 87 5.4 抖音中的视频霓虹效果设计 90 5.4.1 视频霓虹的原理 90 5.4.2 视频霓虹效果的程序实现 91 5.5 抖音中的视频时光倒流效果设计 94 5.5.1 视频时光倒流的原理 94 5.5.2 视频时光倒流的程序实现 94 5.6 抖音中的视频反复效果设计 95 5.6.1 视频反复的原理 95 5.6.2 视频反复的程序实现 95 5.7 抖音中的视频慢动作效果设计 96 5.7.1 视频慢动作的原理 97 5.7.2 视频慢动作的程序实现 97 5.8 视频人物漫画风格滤镜设计 98 5.9 本章小结 99 第6章 Triple Kill:基于机器学习的人脸识别 100 6.1 机器学习的基本概念 101 6.1.1 机器学习的目的 101 6.1.2 机器学习的内容 102 6.1.3 机器学习的作用 103 6.1.4 如何使用机器学习获得的东西 105 6.1.5 使用机器学习方法的时机 106 6.1.6 总结机器学习的基本概念 108 6.2 机器学习中的图像预处理流程 112 6.2.1 一个经典的机器学习图像处理实例 112 6.2.2 人脸识别机器学习Model训练思路 113 6.2.3 正样本图像预处理 113 6.2.4 负样本图像预处理 121 6.3 人脸检测机器学习算法设计 123 6.3.1 图像特征 123 6.3.2 Harr-like特征求值加速算法 127 6.3.3 图像分类器 128 6.3.4 人脸检测的训练算法流程 130 6.3.5 人脸检测的检测算法流程 131 6.4 训练人脸检测分类器并测试 132 6.4.1 训练准备 132 6.4.2 开始训练 133 6.4.3 模型测试 134 6.5 本章小结 135 第7章 Quatary Kill:基于深度学习的人脸识别 137 7.1 深度学习的基本概念 138 7.1.1 深度学习简介 138 7.1.2 深度学习和机器学习的区别 139 7.1.3 深度学习入门概念 141 7.2 卷积神经网络 147 7.2.1 卷积的原理 147 7.2.2 池化层的原理 150 7.2.3 全连接层的原理 150 7.2.4 一个经典的CNN网络结构 152 7.3 手写数字分类项目 153 7.3.1 训练环境的搭建 153 7.3.2 训练数据的准备 154 7.3.3 训练网络的搭建 155 7.3.4 训练代码 158 7.3.5 深度学习基础知识扩展 159 7.4 基于深度学习的人脸识别解决方案 161 7.4.1 数据的准备 161 7.4.2 数据集的读取和处理 163 7.4.3 网络的搭建 165 7.4.4 Model的训练过程 167 7.4.5 Model的测试过程 168 7.5 本章小结 169 第8章 Penta Kill:人脸图像美颜算法项目实战 170 8.1 人脸磨皮算法 171 8.1.1 图像滤波算法和效果 171 8.1.2 人脸磨皮算法设计 176 8.2 图像的色彩空间 180 8.2.1 RGB和HSV色彩空间基础知识 180 8.2.2 RGB和HSV转换的数学描述和函数实现 180 8.2.3 图片中的颜色检测 181 8.3 人脸美白算法设计 183 8.3.1 通过图层混合实现图像美白算法 184 8.3.2 通过beta参数调整实现图像美白算法 185 8.3.3 通过颜色查找表实现图像美白算法 187 8.4 人脸的手动祛痘算法设计 189 8.4.1 图像修复算法介绍 190 8.4.2 图像修复的原理 190 8.4.3 通过图像修复算法实现手动祛痘 191 8.5 本章小结 193 第9章 Legendary:AI时代图像算法应用新生态 194 9.1 抖音中的图像技术 195 9.1.1 抖音中的图像应用概览 195 9.1.2 抖音中的人脸检测技术 195 9.1.3 抖音中的人脸检测技术应用 197 9.1.4 抖音中的人体检测技术 201 9.1.5 抖音中的人体检测技术应用 201 9.1.6 抖音中的视频技术 202 9.1.7 抖音中的图像技术总结 205 9.2 美颜和美妆类App中的图像技术 206 9.2.1 美颜和美妆类App图像应用概览 207 9.2.2 五官的调整 207 9.2.3 美妆算法 208 9.2.4 染发算法 209 9.2.5 五官分析 211 9.2.6 美颜相机和美妆相机中图像技术的一些总结 213 9.3 电商中的图像技术 213 9.3.1 电商中的图像技术应用概览 213 9.3.2 虚拟穿戴技术和商品3D展示 214 9.3.3 尺寸测量 214 9.3.4 相似商品**及以图搜图 215 9.4 本章小结 216