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人工智能與電影特效制作及應用

包郵 人工智能與電影特效制作及應用

出版社:上海科學技術出版社出版時間:2021-10-01
開本: 26cm 頁數: 201頁
本類榜單:藝術銷量榜
中 圖 價:¥29.2(4.9折) 定價  ¥60.0 登錄后可看到會員價
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人工智能與電影特效制作及應用 版權信息

  • ISBN:9787547854938
  • 條形碼:9787547854938 ; 978-7-5478-5493-8
  • 裝幀:70g膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

人工智能與電影特效制作及應用 本書特色

適讀人群 :本書可作為專業院校數字媒體技術專業和電影制作專業課程的教材,也可作為電影特效技術培訓班的培訓教材,還可作為電影特效相關從業人員、自學人員的參考用書。近年來,有關人工智能的應用與實踐越來越多,電影特效領域包括了圖形渲染技術、圖像處理技術、云計算技術和視覺設計藝術,隨著相關技術的發展,其視覺表現和效果將不斷完善和進步。而隨著人工智能技術的推廣和普及,在電影特效制作領域獲得了越來越多的應用。 現階段,數字圖像處理與人工智能在電影特效制作中的相關成體系的技術資料并不多。本書作為學習參考用書,其面向對象為具備一定編程能力的數字媒體技術專業本科生、研究生或正在學習影視特效技術基礎的專業人員。 本書是“數字媒體藝術與技術系列叢書”中的一個分冊,語言通俗、案例豐富,在內容的編排上,分為數字圖像處理概論、人工智能在電影特效制作中的應用兩大模塊。書中結合了具體案例,從基礎的數字圖像處理知識講起,解釋每個步驟的原理和過程,使數字圖像處理與人工智能技術在電影特效中的應用方案能為讀者迅速的理解和掌握。

人工智能與電影特效制作及應用 內容簡介

本書以數字圖像處理為基礎, 結合人工智能在電影特效制作中的應用進行編寫, 全書內容分為數字圖像處理概論、人工智能在電影特效制作中的應用兩大模塊共12章。書中所有拍攝素材均為編著團隊實地拍攝或代碼運行所得, 其中圖像基礎部分是數字圖像處理課程的核心內容, 包含豐富的教學案例, 是重要的學習資料。

人工智能與電影特效制作及應用 目錄

第1章數字圖像基礎 1

1.1 數字圖像處理的概念 1

1.2 數字圖像處理的應用 2

1.3 圖像數字化的概念 2

1.4 圖像采樣與量化 3

1.5 直方圖 6

1.6 讀取、顯示和保存圖像案例 9

第2章 空域處理 12

2.1 點運算 12

2.2 代數運算 14

2.3 仿射變換 16

第3章 頻域處理 33

3.1 二維離散傅里葉變換 33

3.2 快速傅里葉變換 35

3.3 傅里葉變換中的高頻低頻分量 36

3.4 離散余弦變換 42

3.5 卷積定理 44

3.6 濾波器設計 50

3.7 卷積函數案例 53

3.8 中值濾波與維納濾波 55

第4章 圖像邊緣檢測 57

4.1 邊緣的定義 57

4.2 灰度閾值法分割 57

4.3 邊緣檢測案例 58

第5章 圖像壓縮與編碼 62

5.1 圖像壓縮概述 62

5.2 圖像編碼 64

5.3 圖像壓縮與傳輸模型 66

5.4 常見無損編碼方式 67

第6章 數學形態學 75

6.1 數學形態學的步驟與優勢 75

6.2 與數學形態學相關的集合的基本概念 75

6.3 膨脹和腐蝕 76

6.4 開運算和閉運算 80

6.5 基本的形態學算法應用 82

6.6 灰度形態學 83

第7章 特征識別基礎 86

7.1 霍夫變換 86

7.2 拉東變換 89

第8章 人工智能理論基礎 92

8.1 人工智能的定義與發展 92

8.2 機器學習概述 93

8.3 線性回歸 94

8.4 感知機與前饋神經網絡 97

8.5 線性判別分析 100

8.6 決策樹 103

8.7 樸素貝葉斯 107

8.8 K近鄰算法 110

8.9 支持向量機 112

8.10 聚類 117

第9章 神經網絡的簡單實現 121

9.1 Python環境配置 121

9.2 數學函數庫Numpy 124

9.3 神經網絡框架Pytorch 129

9.4 卷積神經網絡 133

9.5 手寫數字識別 143

9.6 多分類任務 147

第10章 光流網絡 151

10.1 光流計算原理 151

10.2 Lucas Kanade光流估計算法 152

10.3 Farneback稠密光流 156

10.4 光流數據集FlyingChairs 158

10.5 FlowNet網絡 159

10.6 FlowNet2.0網絡 166

第11章 生成對抗網絡 171

11.1 生成對抗網絡概述 171

11.2 利用生成對抗網絡進行超分辨率圖像生成 179

11.3 利用生成對抗網絡進行圖像風格遷移 181

第12章 神經網絡綜合應用 185

12.1 著色網絡 185

12.2 ArtLine圖像線框提取 187

12.3 人體姿態估計 189

參考文獻 199


展開全部

人工智能與電影特效制作及應用 作者簡介

田豐,上海大學上海電影學院副教授,博士研究生導師,講授《數字圖像處理》等課程。主持國家社科基金藝術學一般項目、國家藝術基金傳播交流推廣項目、上海市科委項目和上海市經信委項目多項。2018年作為導演完成“VR頭顯的人眼視覺矯正”科普短視頻的策劃、編寫、創作,并在東方明珠移動電視上累計放映80分鐘。

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