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【通知】《深度学习之摄影图像处理》配套代码开源!

有三AI • 2 年前 • 417 次点击  

大家好,有三本月出版了《深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精萃》,这是一本系统性讲述计算摄影核心算法的书籍,同时配套有大量实战案例。


书籍各章节目录如下:

第1章 摄影基础

第2章 图像美学

第3章 自动构图

第4章 图像去噪

第5章 图像对比度与色调增强

第6章 人脸美颜与美妆

第7章 图像去模糊与超分

第8章 属性滤镜与风格化

第9章 图像编辑


书籍代码资料


本书每一章节相关的代码在开源项目https://github.com/longpeng2008/yousan.ai/中可以获取,如下:

第2章案例:建筑美学质量评估,可以按照美学分数对建筑类摄影作品进行打分排序,如下图从左到右,从上到下就是按照美学降序排列的作品。

第3章案例:通用自动构图模型,如下图可以根据设定的参数,对图像进行平滑的构图裁剪。

第4章案例:通用图像降噪模型,对彩色图和黑白图进行自动降噪。

第5章案例:通用图像增强模型,对低对比度的图进行自动增强。

第6章案例:自动人脸上妆模型,可以基于给定的化妆风格,对人脸图进行上妆美化。

第7章案例:人脸图像超分辨模型,基于高清人脸数据集训练的人脸超分辨模型,可以对低分辨率人脸进行质量提升。

第8章案例:图像风格迁移模型,基于风格图对内容图进行迁移,并可以控制颜色信息,多区域风格融合。

第9章案例:基于深度估计模型对景深进行重新编辑,多幅图像的自动融合,图像瑕疵的交互式修复。


如何购买本书以及后续学习


直接上京东即可购买本书,或者找言有三(微信Longlongtogo)购买签名版,书籍后续的持续深造学习,可以参考有三AI秋季划-图像质量组。

有三AI秋季划-图像质量组

图像质量小组需要掌握与图像质量相关的内容,学习的东西包括8大方向:图像质量评价,图像构图分析,图像降噪,图像对比度增强,图像去模糊与超分辨,图像风格化,图像深度估计,图像修复。了解详细请阅读以下文章:


【CV秋季划】图像质量提升与编辑有哪些研究和应用,如何循序渐进地学习好?

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