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內容簡介
★☆★ AI 影像辨識一本精通！ ★☆★
★☆★ 超過 200 個完整範例程式碼 ★☆★
AI 影像辨識是近年來非常夯的議題，隨著資訊科技的蓬勃發展，越來越多好用的工具推陳出新，也越來越容易跨入 AI 影像辨識領域，不論是電子、資訊領域、醫療、百貨，各行各業中陸續都能看到 AI 影像辨識的應用。
Python 是目前入門 AI 影像辨識最快速的程式語言，透過 Python 的 OpenCV 函式庫，並搭配其他方便的函式庫，就能輕鬆入門 AI 影像辨識，OpenCV 除了能針對影像進行全面的處理，也是大多數 AI 影像辨識的敲門磚，常應用於擴增實境、臉部辨識、手勢辨識、動作辨識、運動跟蹤、物體辨識或圖像分割...等領域。
本書會從 OpenCV 出發，從 OpenCV 最基本的存取圖片影片，影像色彩、影像剪裁、影像變形、加入文字、繪圖、影像效果進階處理都有完整介紹，並會介紹 OpenCV 內建的影像辨識方法、Google MediaPipe 的影像辨識方法和 Teachable Machine 影像辨識方法進行 AI 影像辨識，作出許多有趣又實用的影像辨識相關應用。
【精彩收錄】
▶ OpenCV 深入介紹
▶ OpenCV 影像色彩調整和轉換
▶ OpenCV 影像剪裁、變形、加入文字和繪圖
▶ OpenCV 影像效果進階處理
▶ OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤
▶ OpenCV 人臉、物件、顏色等影像辨識
▶ MediaPipe 人臉、姿勢、手勢等影像辨識
▶ Teachable Machine 人臉、戴口罩等影像辨識
▶ 辨識手寫數字、年齡、情緒
目錄
Chapter 01 認識AI 影像辨識
1-1 AI 影像辨識的發展歷史 1-3
1-2 AI 影像辨識技術發展現況 1-4
1-3 AI 影像辨識服務和工具 1-5
1-4 AI 影像辨識的未來發展 1-6
Chapter 02 認識OpenCV
2-1 OpenCV 是什麼 2-3
2-1 安裝 OpenCV 2-3
2-1 測試 OpenCV 2-4
Chapter 03 OpenCV 存取圖片和影片
3-1 開啟並顯示圖片 3-3
3-2 寫入並儲存圖片 3-6
3-3 讀取並播放影片 3-8
3-4 寫入並儲存影片 3-11
3-5 取得影像資訊 3-16
Chapter 04 OpenCV 的影像色彩
4-1 影像的色彩轉換 4-3
4-2 影像的負片效果 4-7
4-3 調整影像的對比和亮度 4-10
4-4 二值化黑白影像 4-13
4-5 影像的疊加與相減 4-20
4-6 線性漸層填色 4-24
4-7 將指定的顏色變透明 4-27
4-8 魔術棒填充顏色 4-31
Chapter 05 OpenCV 影像的剪裁、變形、文字、繪圖
5-1 影像的旋轉、翻轉和改變尺寸 5-3
5-2 影像的幾何變形 5-7
5-3 剪裁影像 5-11
5-4 繪製各種形狀 5-13
5-5 影像加入文字 5-22
Chapter 06 OpenCV 影像效果
6-1 影像的色彩轉換 6-3
6-2 影像的負片效果 6-8
6-3 調整影像的對比和亮度 6-11
6-4 二值化黑白影像 6-13
6-5 影像的疊加與相減 6-16
6-6 線性漸層填色 6-19
6-7 將指定的顏色變透明 6-24
6-8 魔術棒填充顏色 6-27
Chapter 07 OpenCV 影像進階處理
7-1 影像邊緣偵測 7-3
7-2 影像的侵蝕與膨脹 7-7
7-3 影像遮罩 7-9
7-4 邊緣羽化效果 ( 邊緣模糊化 ) 7-19
7-5 合成半透明圖 7-21
7-6 處理 gif 動畫 7-24
7-7 影片轉透明背景 gif 動畫 7-30
7-8 辨識 QRCode 和 BarCode 7-34
7-9 掃描 QRCode 切換效果 7-44
Chapter 08 OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤
8-1 偵測滑鼠事件 8-3
8-2 滑鼠選取區域自動馬賽克 8-7
8-3 在影片中即時繪圖 8-11
8-4 偵測鍵盤行為 8-15
8-5 加入滑桿 ( Trackbar ) 8-19
Chapter 09 OpenCV 影像辨識
9-1 人臉偵測 9-3
9-2 偵測人臉，自動加馬賽克 9-7
9-3 五官偵測 ( 眼睛、鼻子、嘴巴 ) 9-10
9-4 汽車偵測 9-13
9-5 行人偵測 9-15
9-6 辨識不同人臉 9-16
9-7 單物件追蹤 9-21
9-8 多物件追蹤 9-25
9-9 抓取影像的特定顏色 9-29
9-10 追蹤並標記特定顏色 9-31
Chapter 10 MediaPipe 影像辨識
10-1 使用 MediaPipe ( 安裝與啟動 ) 10-3
10-2 人臉偵測 ( Face Detection ) 10-8
10-3 人臉網格 ( Face Mesh ) 10-12
10-4 手掌偵測 ( hands ) 10-17
10-5 姿勢偵測 ( Pose ) 10-22
10-6 全身偵測 ( Holistic ) 10-26
10-7 物體偵測 ( Objectron ) 10-28
10-8 人物去背 (Selfie Segmentation) 10-31
10-9 手勢辨識 10-33
10-10 辨識比中指，自動馬賽克 10-38
10-11 辨識手指，用手指在影片中畫圖 10-43
10-12 辨識手指，做出手指擦除鏡子霧氣的效果 10-48
10-13 Mediapipe 即時合成搞笑橘子臉 10-56
Chapter 11 Teachable Machine 影像辨識
11-1 Jupyter 安裝 Tensorflow 11-3
11-2 使用 Teachable Machine 11-9
11-3 辨識剪刀、石頭、布 11-16
11-4 辨識是否戴口罩 11-22
Chapter 12 其他影像辨識範例
12-1 辨識手寫數字 12-3
12-2 情緒辨識與年齡偵測 12-8
12-3 辨識微笑，拍照儲存 12-16
附錄 、其他參考資訊
影像的色彩轉換 A-2
影像的負片效果 A-3
調整影像的對比和亮度 A-3
序／導讀
序
AI影像辨識是當今非常熱門的技術，也是未來技術發展中非常重要的一個領域，隨著數據量的增加和電腦計算能力的提高，AI影像辨識技術也不斷的發展和改進，也應用在越來越多的不同領域場景。AI影像辨識技術的出現，已經在人類社會的生產和生活中發揮了重要的作用，也帶來無限可能的未來科技發展。
本書首先介紹 AI 影像辨識，讓讀者們能夠了解 AI 影像辨識技術的基本概念和發展過程。接下來，將深入介紹 OpenCV 在影像辨識中的應用，包括影像色彩調整和轉換、影像剪裁、變形、加入文字和繪圖、影像效果進階處理、偵測滑鼠和鍵盤...等，熟悉了 OpenCV 之後，就會開始進行 OpenCV 在人臉、物件、顏色等影像辨識方面的應用，以及如何透過 MediaPipe 和 Teachable Machine 進行人臉、姿勢、手勢等影像辨識。
本書主要關注於 OpenCV 與 AI 影像辨識技術，隨著 AI 影像辨識技術的進展，不僅對工業領域有所助益，同時也在醫療、農業、交通、安全等各個領域發揮著重要作用。人類對 AI 影像辨識技術的需求越來越大，需要更多專業人才來滿足這個需求。本書希望能夠成為初學者、進階者以及專業人士的參考書籍，並通過各種實例和應用案例來幫助讀者深入理解這些概念和技術。
最後，希望本書能夠透過具體的實例、大量的完整範例程式碼和簡潔易懂的文字，幫助大家深入理解影像辨識技術的原理和應用，從中學習到有用的技能和知識，在實際應用中獲得成功，迅速上手開發自己的應用。感謝所有在我寫作過程中給予支持和鼓勵的人，包括我的家人、朋友和出版社，祝福大家在學習和實踐中取得更好的成果，並且在未來的技術道路上一路順風。
詳細資料
詳細資料
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- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
- 紙本平裝
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- ISBN
- 9786267273432
- 分級
- 普通級
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- 頁數
- 360
- 商品規格
- 23*17*2.2
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- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
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- 注音
- 級別
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