本書主要介紹了與圖像視頻濾鏡和人像美顏美妝特效相關的算法基礎知識與方法思路。從多年前的Photoshop到今天的手機拍照App，以及功能強大的智能圖像處理軟件的普及程度可以看出，濾鏡、美顏和美妝已是照片/視頻美化操作不可或缺的部分。本書從傳統方法開始，系統地講述了調色、濾波、變形等圖像算法，并以此為基礎講解了各種圖像濾鏡、人像美顏美妝特效的算法思路與代碼實現，最后擴展到基于深度學習的AI濾鏡及美顏算法。全書條理清晰，由簡到難，通俗易懂。
本書非常適合對圖像算法，尤其是圖像特效、人臉美化感興趣的初學者，或者想從事相關工作但又缺少經驗的人員，抑或是圖像美化相關領域的設計師等。
適讀人群 ：本書非常適合對圖像算法，尤其是圖像特效、人臉美化感興趣的初學者，或者想從事相關工作但又缺少經驗的人員，抑或是圖像美化相關領域的設計師等。 從Photoshop到“美圖秀秀”，從“化妝師”到“美妝相機”，從卡片機拍照到如今的智能AI美顏相機，人像美顏美妝算法已經成為移動端圖像和視頻處理的核心競爭點。
美顏美妝算法行業，也成了圖像處理和計算機視覺方面一個眾人追捧的職業方向。
然而，如何快速進入這個行業，以及需要掌握哪些算法知識與該怎么學等，這些問題正在困擾著無數的初學者。
這本書應運而生……
1.本書由業內專家賈志剛、周平、姜霄棠聯袂力薦。
2 本書作者多年專注于圖像濾鏡、人像美顏美妝、動漫手繪等相關圖像特效算法的研究，曾負責多款億級用戶量App的圖像算法研發工作，在人像美化特效方面有著深厚的積累和經驗。
3 本書系統、全面地介紹了與圖像視頻濾鏡和人像美顏美妝特效相關的算法基礎知識與方法思路，涵蓋了市面上流行的美顏美妝App的特效功能，包括傳統方法和基于深度學習的AI濾鏡和美顏算法。
序
作為本書的序，本人談一下自己多年從事圖像算法工作的一些經驗。要學好圖像算法，其實很簡單，只有一句話：“打好基礎，明確目標，三思而行，求真務實，舉一反三。”這句話很短，卻很有用。
打好基礎：“九層之臺，起于累土；千里之行，始于足下。”學好圖像算法，絕不是一蹴而就的。
明確目標：“聞道有先后，術業有專攻。”圖像算法類目繁多，我們要做的是選擇一個自己喜歡并愿意為之奮斗不息的目標和方向。
三思而行：理論指導實踐，多思考，理論正確是成功的前提，切忌盲目動手。
求真務實：實踐出真知，檢驗圖像算法可行性最有效的方法就是書寫代碼來實現，切忌眼高手低。
舉一反三：事物之間是相互聯系的，圖像算法也一樣，任何一個好的算法都可以應用到很多場景，而不只是一個地方。算法工程師要善于思考、挖掘和總結。
如果一個初學者真正做到了上述這幾點，那么，他必然能成長為行業的佼佼者。
努力吧，少年！
胡耀武
前言
“愛美之心，人皆有之”，古往今來，人們追求美的腳步，從未停止過。隨著社會文明越來越發達，人們對美的追求有增無減，這也造就了當下人像美顏美妝算法行業的火爆。從Photoshop到“美圖秀秀”，從“化妝師”到“美妝相機”，從卡片機拍照到如今的智能AI美顏相機，人像美顏美妝算法已經成為移動端圖像和視頻處理的核心競爭點。美顏美妝算法行業，也成了圖像處理和計算機視覺方面一個眾人追捧的職業方向。然而，如何快速進入這個行業，以及需要掌握哪些算法知識與該怎么學等，這些問題正在困擾著無數的初學者。
本書著眼于與人像照片、視頻相關的濾鏡、美顏美妝等特效算法的原理及開發實踐等內容，結合Photoshop等工具的使用，以理論分析為基礎，代碼實踐為指導，引領讀者走進這個行業，并以循序漸進的方式，逐步了解、研究和深入這個行業。希望這本書可以為這個行業添磚加瓦，幫助到想學習相關內容的讀者。
本書第1章以Photoshop常用功能為基礎，介紹基本的圖像處理算法的內容，這部分內容涵蓋了常用的顏色空間、圖像基本變換、濾波與銳化，以及邊緣檢測等，是濾鏡、美顏美妝等復雜算法的基礎，同時也是初學者的必學內容。第2章介紹與圖像濾鏡相關的算法內容，包括顏色濾鏡、幾何濾鏡、混合濾鏡和智能濾鏡等，真正開始進入本書的主題，同時以“美圖秀秀”和Instagram的相關濾鏡為示例，開啟實戰之路，圖像濾鏡也是本書的第一個重點內容。第3章主要介紹人像美顏算法，這一章以保邊濾波算法為基礎，介紹人像美顏常用的方法、算法原理，以及對應的開發流程。同時，結合“美顏相機”App的美顏特效，進行代碼級實戰操作。第4章介紹與人像變形相關的內容，以圖像變形算法為基礎，詳解人臉變形特效的開發流程、算法實現思路等，并以瘦臉、大眼為例進行實戰訓練。第5章介紹人臉化妝算法的原理及開發流程，以市面上主流妝容特效為例，各個擊破，單獨揭秘。前5章以傳統圖像算法為基礎，第6章以深度學習技術為基礎，介紹常用的網絡架構與功能解析，并以阿里巴巴開源深度學習推理引擎MNN為依托，介紹深度學習算法的開發及部署到各個平臺的流程等內容。第7章以AI為基礎，介紹目前主流的AI美顏、美妝濾鏡等特效算法的原理、實現與部署等內容。
全書內容以圖像濾鏡、美顏美妝特效算法為核心，涵蓋市面上流行的美顏美妝App的特效功能，詳細解析了相關的算法原理，并結合代碼步步為營，切實保障每一位初學者都能在這一領域漸入佳境，幫助他們在未來走得更遠！
在此，感謝我們當下這個蓬勃發展的互聯網時代，感謝無數開源的資料和為之辛勤工作的人們，讓我們可以更加高效地學習和分享，并用自己的努力去創造更加美好的生活。還要感謝電子工業出版社，感謝同事及親朋好友的鼓勵和幫助，有你們的支持才有此書的出版，謝謝！
請訪問http://www.broadview.com.cn/39018下載本書提供的附加參考資料。本書中提供的源代碼，可在下載的“Code.zip”文件中查詢；正文中提及參見“鏈接1”“鏈接2”等時，可在下載的“參考資料.pdf”文件中查詢。
目錄
第1章 圖像基礎必備 1
1．1 Photoshop功能模塊介紹 1
1．1．1 顏色模式 2
1．1．2 RGB顏色模式基礎調節 3
1．2 圖像顏色空間 9
1．2．1 RGB顏色空間 9
1．2．2 HSV顏色空間 19
1．2．3 YUV顏色空間 24
1．2．4 CIELab顏色空間 27
1．3 圖像處理基礎算法 33
1．3．1 圖像灰度化 33
1．3．2 圖像閾值化 36
1．3．3 圖像直方圖 38
1．3．4 圖像的亮度/對比度調整 41
1．3．5 圖像的飽和度調整 45
1．4 圖像濾波與銳化算法 48
1．4．1 圖像均值濾波 49
1．4．2 圖像高斯濾波 54
1．4．3 圖像拉普拉斯銳化 60
1．4．4 圖像USM銳化 63
1．5 圖像邊緣檢測算法 67
1．5．1 Sobel邊緣檢測 67
1．5．2 經典Canny邊緣檢測 72
1．6 本章小結 79
參考資料 79
第2章 照片濾鏡詳解 81
2．1 初識濾鏡 81
2．2 顏色濾鏡 85
2．2．1 算法顏色濾鏡 85
2．2．2 LUT顏色濾鏡 89
2．3 幾何濾鏡 96
2．4 混合濾鏡 100
2．5 智能濾鏡 102
2．6 “美圖秀秀”中的阿寶色濾鏡算法與實現 104
2．7 Instagram 1977濾鏡算法與實現 113
2．8 本章小結 118
參考資料 119
第3章 人像美顏算法詳解 120
3．1 圖像保邊濾波算法 120
3．1．1 雙邊濾波算法 121
3．1．2 Surface Blur濾波算法 128
3．1．3 Guided濾波算法 133
3．1．4 局部均值濾波算法 140
3．1．5 Anisotropic濾波算法 147
3．1．6 Smart Blur濾波算法 153
3．1．7 MeanShift濾波算法 158
3．1．8 BEEPS濾波算法 165
3．1．9 其他濾波算法 173
3．2 人像皮膚檢測算法 174
3．2．1 基于顏色空間的皮膚檢測算法 175
3．2．2 基于高斯模型的膚色概率計算方法 182
3．2．3 皮膚檢測在磨皮中的應用 185
3．3 人像美膚算法 188
3．3．1 皮膚美白算法 189
3．3．2 皮膚調色算法 196
3．4 人像磨皮算法 199
3．4．1 通用磨皮算法 200
3．4．2 通道磨皮算法 203
3．4．3 高反差磨皮算法 208
3．4．4 細節疊加磨皮算法 214
3．4．5 其他磨皮算法 217
3．5 人像美顏算法與實戰 219
3．5．1 “美顏相機”中的效果分析 219
3．5．2 “美顏相機”中的效果實現 222
3．6 本章小結 233
參考資料 233
第4章 人像變形特效算法詳解 236
4．1 基礎圖像變形算法 236
4．1．1 圖像仿射變換 237
4．1．2 圖像透視變換 242
4．1．3 圖像反距離加權（IDW）插值變形算法 246
4．1．4 圖像特征線變形算法 250
4．1．5 圖像MLS變形算法 258
4．1．6 圖像三角剖分變形算法 273
4．2 人像美顏變形算法 274
4．2．1 人像美顏瘦臉算法之手動瘦臉 275
4．2．2 人像美顏瘦臉算法之自動瘦臉 279
4．2．3 人像美顏大眼算法 286
4．2．4 其他臉部變形算法 291
4．3 本章小結 293
參考資料 293
第5章 人像美妝算法詳解 294
5．1 美妝算法簡介 294
5．2 美妝算法―美瞳 298
5．2．1 美瞳效果的PS實現 298
5．2．2 美瞳效果的算法實現 300
5．3 美妝算法―腮紅 307
5．3．1 腮紅效果的PS實現 308
5．3．2 腮紅效果的算法實現 309
5．4 美妝算法―眼妝 315
5．4．1 眼妝算法―眼影 315
5．4．2 眼妝算法―眼線/睫毛/雙眼皮 325
5．5 美妝算法―眉毛 332
5．5．1 美眉效果的PS實現 333
5．5．2 美眉效果的算法實現 334
5．6 美妝算法―立體修鼻 338
5．6．1 立體修鼻效果的PS實現 339
5．6．2 立體修鼻效果的算法實現 340
5．7 美妝算法―唇妝 344
5．7．1 唇彩效果的PS實現 345
5．7．2 唇彩效果的算法實現 347
5．7．3 唇彩的其他算法實現 357
5．8 仿“美妝相機”DEMO實戰 361
5．8．1 美妝軟件―DLL算法部分 362
5．8．2 美妝軟件―UI交互部分 364
5．9 本章小結 381
第6章 AI美顏算法基礎必備 382
6．1 AI美顏發展現狀 382
6．2 經典人臉檢測網絡MTCNN 383
6．2．1 IOU和NMS 383
6．2．2 MTCNN網絡剖析 385
6．3 經典圖像分割網絡U-Net 388
6．4 經典殘差網絡ResNet 392
6．5 阿里前向推理引擎MNN 397
6．5．1 MNN推理引擎介紹 398
6．5．2 MNN編譯與模型轉換工具 400
6．5．3 MNN的使用 404
6．5．4 MNN的測試工程 407
6．6 本章小結 409
參考資料 409
第7章 AI美顏算法詳解 411
7．1 AI美顏概述 412
7．2 AI美顏之人像分割算法 413
7．3 AI美顏之背景虛化 417
7．4 AI美顏之人像染發 423
7．4．1 頭發分割模塊 424
7．4．2 頭發染色模塊 427
7．5 AI美顏之美甲 431
7．5．1 指甲分割模塊 433
7．5．2 指甲染色模塊 436
7．6 AI美顏之智能磨皮 446
7．6．1 通用AI美顏磨皮框架 446
7．6．2 AI皮膚分割模塊 447
7．6．3 美顏模塊 450
7．7 AI美顏之人臉檢測 455
7．7．1 分析人臉檢測算法 455
7．7．2 實現人臉檢測算法 456
7．8 AI美顏之人臉關鍵點檢測 466
7．8．1 網絡設計 466
7．8．2 數據準備 469
7．8．3 訓練與測試 470
7．9 AI美顏之性別識別 471
7．10 其他AI美顏技術探討 474
7．10．1 AI濾鏡 474
7．10．2 AI美妝 477
7．10．3 AI瘦身 478
7．10．4 AI換臉 479
7．10．5 AI顏值評分 481
7．11 本章小結 481
參考資料 482
新書資訊