本书主要介绍了与图像视频滤镜和人像美颜美妆特效相关的算法基础知识与方法思路。从多年前的Photoshop到今天的手机拍照App，以及功能强大的智能图像处理软件的普及程度可以看出，滤镜、美颜和美妆已是照片/视频美化操作不可或缺的部分。本书从传统方法开始，系统地讲述了调色、滤波、变形等图像算法，并以此为基础讲解了各种图像滤镜、人像美颜美妆特效的算法思路与代码实现，最后扩展到基于深度学习的AI滤镜及美颜算法。全书条理清晰，由简到难，通俗易懂。本书非常适合对图像算法，尤其是图像特效、人脸美化感兴趣的初学者，或者想从事相关工作但又缺少经验的人员，抑或是图像美化相关领域的设计师等。
作者介绍
序
前言
第1章 图像基础必备
1.1 Photoshop功能模块介绍
1.2 图像颜色空间
1.3 图像处理基础算法
1.4 图像滤波与锐化算法
1.5 图像边缘检测算法
1.6 本章小结
参考资料
第2章 照片滤镜详解
2.1 初识滤镜
2.2 颜色滤镜
2.3 几何滤镜
2.4 混合滤镜
2.5 智能滤镜
2.6 “美图秀秀”中的阿宝色滤镜算法与实现
2.7 Instagram 1977滤镜算法与实现
2.8 本章小结
参考资料
第3章 人像美颜算法详解
3.1 图像保边滤波算法
3.2 人像皮肤检测算法
3.3 人像美肤算法
3.4 人像磨皮算法
3.5 人像美颜算法与实战
3.6 本章小结
参考资料
第4章 人像变形特效算法详解
4.1 基础图像变形算法
4.2 人像美颜变形算法
4.3 本章小结
参考资料
第5章 人像美妆算法详解
5.1 美妆算法简介
5.2 美妆算法——美瞳
5.3 美妆算法——腮红
5.4 美妆算法——眼妆
5.5 美妆算法——眉毛
5.6 美妆算法——立体修鼻
5.7 美妆算法——唇妆
5.8 仿“美妆相机”DEMO实战
5.9 本章小结
第6章 AI美颜算法基础必备
6.1 AI美颜发展现状
6.2 经典人脸检测网络MTCNN
6.3 经典图像分割网络U-Net
6.4 经典残差网络ResNet
6.5 阿里前向推理引擎MNN
6.6 本章小结
参考资料
第7章 AI美颜算法详解
7.1 AI美颜概述
7.2 AI美颜之人像分割算法
7.3 AI美颜之背景虚化
7.4 AI美颜之人像染发
7.5 AI美颜之美甲
7.6 AI美颜之智能磨皮
7.7 AI美颜之人脸检测
7.8 AI美颜之人脸关键点检测
7.9 AI美颜之性别识别
7.10 其他AI美颜技术探讨
7.11 本章小结
参考资料
