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Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版)

包郵 Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版)

作者：李永華
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2021-10-01
開本： 16開 頁數(shù)： 492
中 圖 價(jià):¥71.4(6.0折) 定價(jià)  ¥119.0 登錄后可看到會員價(jià)
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Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版) 版權(quán)信息

Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版) 本書特色

融匯科研與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，案例可二次開發(fā)利用！阿里巴巴|字節(jié)跳動(dòng)|訊飛智元|騰訊|百度|微軟 專家聯(lián)袂推薦！配套程序代碼、工程文件、附贈案例！ 關(guān)注“人工智能科學(xué)與技術(shù)”微信公眾號，在 “知識”→“資源下載”→“配書資源”菜單獲取下載鏈接（或到清華大學(xué)出版社網(wǎng)站本書頁面下載）。

Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版) 內(nèi)容簡介

本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，z新算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計(jì)基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，z新算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個(gè)案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。

Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版) 目錄

項(xiàng)目1基于插幀和超分辨率的視頻增強(qiáng)應(yīng)用

1.1總體設(shè)計(jì)

1.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

1.1.2系統(tǒng)流程

1.2運(yùn)行環(huán)境

1.2.1Python環(huán)境

1.2.2PyTorch環(huán)境

1.2.3FFmpeg使用

1.2.4百度AI Studio使用

1.3模塊實(shí)現(xiàn)

1.3.1視頻處理模塊

1.3.2超分辨率模塊

1.3.3插幀模塊

1.3.4GUI模塊

1.4系統(tǒng)測試

1.4.1算法訓(xùn)練

1.4.2GUI界面效果

1.4.3輸出效果展示

項(xiàng)目2基于Pix2Pix的快速圖像風(fēng)格遷移

2.1總體設(shè)計(jì)

2.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

2.1.2系統(tǒng)流程

2.2運(yùn)行環(huán)境

2.2.1Python環(huán)境

2.2.2TensorFlow環(huán)境

2.2.3Flask環(huán)境

2.2.4微信小程序環(huán)境

2.3模塊實(shí)現(xiàn)

2.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.3.2創(chuàng)建模型與編譯

2.3.3模型訓(xùn)練及保存

2.3.4構(gòu)建Pix2Pix數(shù)據(jù)集

2.3.5Pix2Pix模型構(gòu)建

2.3.6Pix2Pix模型訓(xùn)練及保存

2.3.7后端搭建

2.4系統(tǒng)測試

2.4.1訓(xùn)練效果

2.4.2測試效果

2.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目3常見花卉識別

3.1總體設(shè)計(jì)

3.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

3.1.2系統(tǒng)流程

3.2運(yùn)行環(huán)境

3.2.1Python環(huán)境

3.2.2TensorFlow環(huán)境

3.2.3Android環(huán)境

3.3模塊實(shí)現(xiàn)

3.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.3.2創(chuàng)建模型并編譯

3.3.3模型訓(xùn)練及保存

3.3.4模型生成

3.4系統(tǒng)測試

3.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

3.4.2測試效果

3.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目4基于Keras的狗狗分類與人臉相似檢測器

4.1總體設(shè)計(jì)

4.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

4.1.2系統(tǒng)流程

4.2運(yùn)行環(huán)境

4.2.1Python環(huán)境

4.2.2TensorFlow環(huán)境

4.2.3Keras環(huán)境

4.2.4安裝庫

4.3模塊實(shí)現(xiàn)

4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

4.3.2模型編譯主體

4.3.3圖像檢測

4.3.4文本數(shù)據(jù)翻譯與爬蟲

4.3.5模型訓(xùn)練評估與生成

4.3.6前端界面

4.4系統(tǒng)測試

4.4.1前端界面展示

4.4.2程序功能介紹

4.4.3識別狗狗效果展示

4.4.4識別人臉效果展示

項(xiàng)目5貓貓相機(jī)

5.1總體設(shè)計(jì)

5.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

5.1.2系統(tǒng)流程

5.2運(yùn)行環(huán)境

5.2.1Python環(huán)境

5.2.2mxnet環(huán)境

5.2.3OpenCV環(huán)境

5.3模塊實(shí)現(xiàn)

5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

5.3.2創(chuàng)建模型并編譯

5.3.3模型訓(xùn)練及保存

5.3.4模型測試

5.4系統(tǒng)測試

5.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

5.4.2測試效果

5.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目6基于Mask RCNN的動(dòng)物識別分割及渲染

6.1總體設(shè)計(jì)

6.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

6.1.2系統(tǒng)流程

6.2運(yùn)行環(huán)境

6.2.1Python環(huán)境

6.2.2TensorFlowGPU環(huán)境

6.2.3Keras環(huán)境

6.2.4pycocotools 2.0環(huán)境

6.2.5其他依賴庫

6.3模塊實(shí)現(xiàn)

6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

6.3.2數(shù)據(jù)集處理

6.3.3模型訓(xùn)練及保存

6.3.4渲染效果實(shí)現(xiàn)

6.3.5GUI設(shè)計(jì)

6.4系統(tǒng)測試

6.4.1模型評估

6.4.2測試效果

6.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目7新冠肺炎輔助診斷系統(tǒng)

7.1總體設(shè)計(jì)

7.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

7.1.2系統(tǒng)流程

7.2運(yùn)行環(huán)境

7.2.1Python環(huán)境

7.2.2PaddlePaddle環(huán)境

7.2.3在線運(yùn)行

7.3模塊實(shí)現(xiàn)

7.3.1定義待測數(shù)據(jù)

7.3.2加載預(yù)訓(xùn)練模型

7.3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

7.3.4可視化操作

7.4系統(tǒng)測試

7.4.1DICOM圖像

7.4.2預(yù)處理后的圖像

7.4.3肺部分割

7.4.4病灶分割

7.4.5分割結(jié)果

7.4.6統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果

項(xiàng)目8StrokeControllable快速風(fēng)格遷移在網(wǎng)頁端應(yīng)用

8.1總體設(shè)計(jì)

8.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

8.1.2系統(tǒng)流程

8.2運(yùn)行環(huán)境

8.2.1Python環(huán)境

8.2.2TensorFlow環(huán)境

8.2.3Linux環(huán)境

8.2.4網(wǎng)頁配置環(huán)境

8.3模塊實(shí)現(xiàn)

8.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

8.3.2模型構(gòu)建

8.3.3模型訓(xùn)練及保存

8.3.4模型測試

8.4系統(tǒng)測試

8.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

8.4.2測試效果

8.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目9SRGAN網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)站默認(rèn)頭像生成中的應(yīng)用

9.1總體設(shè)計(jì)

9.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

9.1.2系統(tǒng)流程

9.2運(yùn)行環(huán)境

9.2.1TensorFlow環(huán)境

9.2.2網(wǎng)頁服務(wù)器開發(fā)環(huán)境

9.3模塊實(shí)現(xiàn)

9.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

9.3.2模型構(gòu)建

9.3.3模型訓(xùn)練及保存

9.3.4網(wǎng)站搭建

9.4系統(tǒng)測試

項(xiàng)目10亂序成語驗(yàn)證碼識別

10.1總體設(shè)計(jì)

10.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

10.1.2系統(tǒng)流程

10.2運(yùn)行環(huán)境

10.2.1Python環(huán)境

10.2.2TensorFlow環(huán)境

10.2.3安裝所需的包

10.3模塊實(shí)現(xiàn)

10.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

10.3.2模型一的構(gòu)建和訓(xùn)練

10.3.3模型二的構(gòu)建和訓(xùn)練

10.3.4亂序成語驗(yàn)證碼識別

10.3.5可視化界面的實(shí)現(xiàn)

10.4系統(tǒng)測試

10.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

10.4.2測試效果

10.4.3可視化界面應(yīng)用

項(xiàng)目11基于CNN的SNEAKERS識別

11.1總體設(shè)計(jì)

11.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

11.1.2系統(tǒng)流程

11.2運(yùn)行環(huán)境

11.2.1Python環(huán)境與Flask框架

11.2.2環(huán)境配置與工具包

11.2.3微信小程序環(huán)境

11.3模塊實(shí)現(xiàn)

11.3.1數(shù)據(jù)制作

11.3.2數(shù)據(jù)構(gòu)建

11.3.3模型訓(xùn)練及保存

11.3.4模型測試

11.3.5前端與后臺搭建

11.4系統(tǒng)測試

11.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

11.4.2測試效果

11.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目12基于SRGAN的單圖像超分辨率

12.1總體設(shè)計(jì)

12.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

12.1.2系統(tǒng)流程

12.2運(yùn)行環(huán)境

12.2.1Python環(huán)境

12.2.2PyTorch環(huán)境

12.2.3網(wǎng)頁端Flask框架

12.2.4PyQt環(huán)境配置

12.3模塊實(shí)現(xiàn)

12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

12.3.2數(shù)據(jù)導(dǎo)入

12.3.3定義模型

12.3.4定義損失函數(shù)

12.3.5模型訓(xùn)練及保存

12.3.6服務(wù)器端架構(gòu)

12.3.7本地單機(jī)程序

12.4系統(tǒng)測試

項(xiàng)目13濾鏡復(fù)制

13.1總體設(shè)計(jì)

13.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

13.1.2系統(tǒng)流程

13.2運(yùn)行環(huán)境

13.2.1Anaconda環(huán)境

13.2.2TensorFlow環(huán)境

13.2.3Keras環(huán)境

13.3模塊實(shí)現(xiàn)

13.3.1模式選擇

13.3.2任意風(fēng)格模式

13.3.3固定風(fēng)格模式

13.4系統(tǒng)測試

13.4.1任意風(fēng)格模式測試結(jié)果

13.4.2固定風(fēng)格模式測試結(jié)果

項(xiàng)目14基于PyTorch的快速風(fēng)格遷移

14.1總體設(shè)計(jì)

14.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

14.1.2系統(tǒng)流程

14.2運(yùn)行環(huán)境

14.2.1Python環(huán)境

14.2.2PyTorch環(huán)境

14.2.3PyQt5環(huán)境

14.3模塊實(shí)現(xiàn)

14.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

14.3.2模型構(gòu)建

14.3.3模型訓(xùn)練及保存

14.3.4界面化及應(yīng)用

14.4系統(tǒng)測試

14.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

14.4.2測試效果

14.4.3程序應(yīng)用

項(xiàng)目15CASIAHWDB手寫漢字識別

15.1總體設(shè)計(jì)

15.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

15.1.2系統(tǒng)流程

15.2運(yùn)行環(huán)境

15.2.1Python環(huán)境

15.2.2TensorFlow環(huán)境

15.2.3wxPython和OpenCV環(huán)境

15.2.4pyttsx3環(huán)境

15.3模塊實(shí)現(xiàn)

15.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

15.3.2模型構(gòu)建

15.3.3模型訓(xùn)練及保存

15.3.4前端界面

15.4系統(tǒng)測試

15.4.1測試效果

15.4.2模型應(yīng)用

項(xiàng)目16圖像智能修復(fù)

16.1總體設(shè)計(jì)

16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

16.1.2系統(tǒng)流程

16.2運(yùn)行環(huán)境

16.2.1Python環(huán)境

16.2.2TensorFlow環(huán)境

16.2.3OpenFace環(huán)境

16.3模塊實(shí)現(xiàn)

16.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

16.3.2模型構(gòu)建

16.3.3模型訓(xùn)練

16.3.4程序?qū)崿F(xiàn)

16.3.5GUI設(shè)計(jì)

16.3.6程序打包

16.4系統(tǒng)測試

16.4.1GAN網(wǎng)絡(luò)損失變化

16.4.2測試效果

項(xiàng)目17黑白圖像自動(dòng)著色

17.1總體設(shè)計(jì)

17.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

17.1.2系統(tǒng)流程

17.2運(yùn)行環(huán)境

17.3模塊實(shí)現(xiàn)

17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

17.3.2模型構(gòu)建與訓(xùn)練

17.3.3模型調(diào)用與結(jié)果優(yōu)化

17.3.4結(jié)果展示

17.4系統(tǒng)測試

項(xiàng)目18深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速技術(shù)在風(fēng)格遷移中的應(yīng)用

18.1總體設(shè)計(jì)

18.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

18.1.2系統(tǒng)流程

18.2運(yùn)行環(huán)境

18.2.1Python環(huán)境

18.2.2GPU環(huán)境

18.3模塊實(shí)現(xiàn)

18.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

18.3.2創(chuàng)建模型

18.3.3模型訓(xùn)練及保存

18.3.4模型測試

18.4系統(tǒng)測試

18.4.1風(fēng)格遷移效果

18.4.2網(wǎng)絡(luò)的加速與壓縮

項(xiàng)目19遷移學(xué)習(xí)的狗狗分類器

19.1總體設(shè)計(jì)

19.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

19.1.2系統(tǒng)流程

19.2運(yùn)行環(huán)境

19.2.1Python環(huán)境

19.2.2TensorFlow環(huán)境

19.2.3Keras環(huán)境

19.2.4wxPython的安裝

19.3模塊實(shí)現(xiàn)

19.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

19.3.2模型構(gòu)建

19.3.3模型訓(xùn)練

19.3.4API調(diào)用

19.3.5模型生成

19.4系統(tǒng)測試

19.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

19.4.2測試效果

19.4.3模型應(yīng)用

項(xiàng)目20基于TensorFlow的人臉檢測及追蹤

20.1總體設(shè)計(jì)

20.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

20.1.2系統(tǒng)流程

20.2運(yùn)行環(huán)境

20.2.1Python環(huán)境

20.2.2TensorFlow環(huán)境

20.2.3models環(huán)境

20.3模塊實(shí)現(xiàn)

20.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

20.3.2模型構(gòu)建

20.3.3模型訓(xùn)練及保存

20.4系統(tǒng)測試


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Al源碼解讀數(shù)字圖像處理案例(Python版) 作者簡介

李永華：北京郵電大學(xué)，教授，擁有超過10年的軟硬件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，長期致力于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與人工智能的研究工作。在教學(xué)中以興趣為導(dǎo)向，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造性；以素質(zhì)為基礎(chǔ)，提高自身教學(xué)水平；以科研為手段，促進(jìn)教學(xué)理念的轉(zhuǎn)變，在教學(xué)與科研實(shí)踐中指導(dǎo)學(xué)生實(shí)現(xiàn)300余個(gè)創(chuàng)新案例。主持30余項(xiàng)國j級與企事業(yè)單位課題的研究工作，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊及會議發(fā)表論文100余篇，申請專利50余項(xiàng)，出版圖書20余部。

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