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AI之眼：幻影操控、變臉、唇語、美妝、手勢、肢體、表情偵測、人臉辨識 Python創意實戰
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AI之眼：幻影操控、變臉、唇語、美妝、手勢、肢體、表情偵測、人臉辨識 Python創意實戰

分類導覽 > 電腦科技 > 程式設計
  • 出版日期： 2025/03/19
  • 語言：繁體中文
  • 檔案大小：79.4MB
  • 商品格式：固定版面 EPUB
  • ISBN: 9786267569641
  • eISBN: 9786267569665
  • 頁數： 372
紙本書定價：NT$ 790
電子書定價：NT$ 790
電子書售價：NT$ 632
本書為固定版面 EPUB，建議您使用 mooInk Pro 系列、平板及電腦閱讀。

►《AI之眼》—— AI視覺時代的必讀指南！◄
►幻影操控 × AI變臉 × 人臉識別 × 手勢追蹤◄
►解鎖 AI 影像技術 × Python打造 AI 創意應用！◄

「AI變臉、表情分析、手勢追蹤，不只是電影特效，而是你的創作工具！」
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    • 詳細資訊

    https://youtu.be/dgboN8NDfdg

    AI之眼
    幻影操控、變臉、唇語、美妝、手勢、肢體
    表情偵測、人臉辨識
    Python創意實戰
    本書內容

    ►《AI之眼》—— AI視覺時代的必讀指南！◄
    ►幻影操控 × AI變臉 × 人臉識別 × 手勢追蹤◄
    ►解鎖 AI 影像技術 × Python打造 AI 創意應用！◄

    「AI變臉、表情分析、手勢追蹤，不只是電影特效，而是你的創作工具！」
    還記得《Mission Impossible》中，湯姆克魯斯隔空拖曳螢幕、變換身份的畫面嗎？現在，你也可以用 Python程式，打造自己的「幻影操控」系統！

    ◎本書特色
    ★幻影操控：實作電影級互動技術。
    ★變臉 & 美妝濾鏡：Face Mesh 解析變臉奧秘。
    ★手勢追蹤 & 肢體識別：MediaPipe Hands、Pose 打造未來人機互動。
    ★人臉辨識 & 門禁系統：DeepFace實作，從安全監控到 AI 互動應用。
    ★疲勞駕駛偵測 & 表情分析：AI 深度學習技術落地應用。

    ◎翻開本書，你將學到
    ☆從零開始，打造 AI 影像處理專案。
    ☆MediaPipe、DeepFace、Dlib、OpenCV 等強大Python模組的完整實戰。
    ☆結合影像識別，創造安全監控、門禁系統、虛擬濾鏡、手勢密碼等創新應用。

    ◎適合誰閱讀
    ✔AI 與 Python 開發者 —— 想要動手打造 AI 影像應用的人。
    ✔視覺創意工作者 —— 想探索 AI 美妝、變臉、濾鏡等新技術。
    ✔學生、研究者 —— 對 AI 影像處理充滿好奇，想親自實作。

    影音資訊

    目錄列表

  • 目錄
    1. COVER
      1. 第 1 章　認識MediaPipe
        1. 1-1 MediaPipe 是什麼？概念與應用
          1. 1-1-1 MediaPipe 的背景與起源
          2. 1-1-2 MediaPipe 的核心架構
          3. 1-1-3 MediaPipe 在 Python 上的應用優勢
          4. 1-1-4 安裝MediaPipe
          5. 1-1-5 如何升級或降級MediaPipe 版本
        2. 1-2 主要應用領域與實際案例
        3. 1-3 MediaPipe 的程式核心Calculator 和Graph
        4. 1-4 驗證是否可以正確使用MediaPipe 模組
          1. 1-4-1 MediaPipe 的「Hello, world!」程式測試
          2. 1-4-2 Calculator 和 Graph 解釋人臉偵測程式
          3. 1-4-3 影片讀取與人臉偵測
          4. 1-4-4 無限迴圈播放影片
      2. 第 2 章　掌握影像輸入 - 攝影機與影片的運用
        1. 2-1 取得影像來源（Webcam / 影片檔）
          1. 2-1-1 Webcam（即時攝影機）
          2. 2-1-2 影片檔案
          3. 2-1-3 儲存影片檔案
        2. 2-2 更改影像大小
          1. 2-2-1 攝影機的輸出解析度（Frame Capture Size）
          2. 2-2-2 程式中顯示視窗的大小（Window Display Size）
      3. 第 3 章　人臉偵測
        1. 3-1 人臉偵測的意義與應用範圍
          1. 3-1-1 基礎定位功能
          2. 3-1-2 各式應用情境
          3. 3-1-3 核心地位
          4. 3-1-4 章節範圍與進階議題的預告
        2. 3-2 MediaPipe Face Detection 基本流程
          1. 3-2-1 建立模組物件
          2. 3-2-2 認識FaceDetection( ) 函數
          3. 3-2-3 函數初始化與主要參數
          4. 3-2-4 取得人臉 Bounding Box 與基礎關鍵點
          5. 3-2-5 process( ) 的輸入要求
          6. 3-2-6 未偵測到人臉
          7. 3-2-7 With 關鍵字的應用
        3. 3-3 註解人臉位置與關鍵點數據
          1. 3-3-1 中文註解人臉位置與關鍵點數據
          2. 3-3-2 手工繪製人臉框和關鍵點
        4. 3-4 MediaPipe 輔助繪圖模組
          1. 3-4-1 drawing_utils 輔助繪圖基礎觀念
          2. 3-4-2 draw_detection( ) 函數
          3. 3-4-3 自訂顏色、大小、粗細 - DrawSpec( )
        5. 3-5 多人照片人臉偵測
          1. 3-5-1 多人照片人臉測試基礎
          2. 3-5-2 處理無法偵測到全部人臉的問題
          3. 3-5-3 偵測更多臉的實作
          4. 3-5-4 人臉編號與信心分數
          5. 3-5-5 MediaPipe 未說明的機制
        6. 3-6 多人影片人臉偵測
        7. 3-7 多人即時攝影機人臉偵測
      4. 第 4 章　語音輸出與人臉偵測專題
        1. 4-1 語音輸出 – 離線模組pyttsx3
          1. 4-1-1 pyttsx3 的特點
          2. 4-1-2 基本用法
          3. 4-1-3 語音引擎屬性設定
        2. 4-2 人臉偵測的應用
        3. 4-3 安全監控
        4. 4-4 新聞報導人臉馬賽克
          1. 4-4-1 圖像馬賽克原理
          2. 4-4-2 設計新聞報導時的人臉馬賽克系統
        5. 4-5 智慧型攝影對焦
          1. 4-5-1 圖像亮度調整原理
          2. 4-5-2 圖片人臉亮度調整
          3. 4-5-3 智慧型攝影對焦 – 整體畫面調整
          4. 4-5-4 智慧型攝影對焦 – 臉部畫面調整
      5. 第 5 章　人臉關鍵點偵測 - 68 點模型
        1. 5-1 緣起與背景
          1. 5-1-1 人臉偵測與關鍵點在電腦視覺中的地位
          2. 5-1-2 從人臉偵測到關鍵點定位的演進
        2. 5-2 68 點模型概述
          1. 5-2-1 模型來源與資料庫
          2. 5-2-2 68 個關鍵點的位置分佈
          3. 5-2-3 模型優點與限制
          4. 5-2-4 為何選擇 68 點模型
        3. 5-3 Dlib 模組 - 人臉偵測基礎
          1. 5-3-1 初始化人臉偵測器
          2. 5-3-2 get_frontal_face_detector( )的核心技術
          3. 5-3-3 解析detector
        4. 5-4 Dlib 68 點人臉關鍵點偵測
          1. 5-4-1 dlibshape_predictor( ) 的基本概念
          2. 5-4-2 解析predictor
          3. 5-4-3 標記人臉68 個關鍵點
        5. 5-5 人臉對齊
          1. 5-5-1 演算法硬功夫處理人臉對齊
          2. 5-5-2 應用場景
        6. 5-6 多人臉的偵測
          1. 5-6-1 多人臉與關鍵點的偵測
          2. 5-6-2 多人臉68 點關鍵點容器
          3. 5-6-3 多張人臉對齊實作
        7. 5-7 AI 貼圖(AI Stickers)
          1. 5-7-1 什麼是 AI 貼圖 (AI Stickers) ？
          2. 5-7-2 AI 貼圖的技術核心
          3. 5-7-3 愛心圖片貼到雙眼的實例
          4. 5-7-4 AI 貼圖的應用場景
      6. 第 6 章　疲勞駕駛與表情識別
        1. 6-1 疲勞駕駛偵測
          1. 6-1-1 疲勞駕駛的主要偵測方法
          2. 6-1-2 眼睛開合比 (Eye Aspect Ratio, EAR)
          3. 6-1-3 嘴巴開合程度偵測(Mouth Aspect Ratio, MAR)
          4. 6-1-4 疲勞駕駛偵測實作
        2. 6-2 人臉表情識別系統
          1. 6-2-1 相關表情關鍵點解析
          2. 6-2-2 6大主要情緒對應表
      7. 第 7 章　AI 變臉
        1. 7-1 AI 變臉 – 演算法原理
        2. 7-2 變臉程式設計
          1. 7-2-1 程式設計
          2. 7-2-2 主程式分析
        3. 7-3 程式重點函數分析
          1. 7-3-1 三角剖分 (delaunay_triangulation)
          2. 7-3-2 三角形仿射貼合(Triangle Affine Warp)
          3. 7-3-3 膚色高斯化校正(color_transfer_gaussian)
        4. 7-4 圖像貼合的羽化遮罩處理
          1. 7-4-1 圖像貼合不自然的銜接
          2. 7-4-2 Feathering（羽化）的原理
      8. 第 8 章　MediaPipe Face Mesh 高精度468點人臉識別技術解析
        1. 8-1 為什麼需要 Face Mesh ？
          1. 8-1-1 基礎觀念
          2. 8-1-2 傳統人臉框與68點模型的限制
          3. 8-1-3 與 Face Mesh 的對比
        2. 8-2 MediaPipe Face Mesh 介紹
          1. 8-2-1 即時處理、高效能與易整合特點
          2. 8-2-2 468點模型的全域概念
        3. 8-3 認識臉部468 點
          1. 8-3-1 高密度人臉關鍵點概述
          2. 8-3-2 468點定位分佈
        4. 8-4 MediaPipe Face Mesh 模組
          1. 8-4-1 建立模組物件
          2. 8-4-2 檢測影像與回傳數據
          3. 8-4-3 硬功夫繪製468點數據
        5. 8-5 繪製臉部網格
          1. 8-5-1 繪製臉部關鍵點
          2. 8-5-2 繪製臉部網格
          3. 8-5-3 繪製臉部關鍵部位連線
          4. 8-5-4 用錄影機偵測臉部關鍵點
        6. 8-6 展示468點所在關鍵臉部區域的索引點
          1. 8-6-1 認識臉部關鍵連線的數據結構
          2. 8-6-2 輸出關鍵區域的索引點和像素位置
      9. 第 9 章　Face Mesh 的創意應用
        1. 9-1 Face Mesh 的可能應用
        2. 9-2 彩妝的應用
        3. 9-3 人臉趣味變形 - 向右伸長的嘴角
        4. 9-4 唇語動畫設計
      10. 第 10 章　 MediaPipe Hands 手勢偵測
        1. 10-1 初探 MediaPipe Hands 模組
          1. 10-1-1 MediaPipe Hands 功能概覽
          2. 10-1-2 21個關鍵點的座標定義與排列
          3. 10-1-3 如何判斷手勢
        2. 10-2 偵測手語繪製關節
          1. 10-2-1 初始化MediaPipe Hands 物件
          2. 10-2-2 handsprocess( ) 函數用法
          3. 10-2-3 mp_drawingdraw_landmarks( )函數用法
          4. 10-2-4 手部點樣式
          5. 10-2-5 手部點連線樣式
          6. 10-2-6 攝影機偵測應用
        3. 10-3 專題實作 - 剪刀、石頭與布
      11. 第 11 章　AI 幻影操控
        1. 11-1 MediaPipe Hands 的應用領域
          1. 11-1-1 手勢控制 (Gesture Control)
          2. 11-1-2 擴增實境 (AR) / 虛擬實境 (VR)
          3. 11-1-3 視訊 / 直播互動
          4. 11-1-4 AI 虛擬人物 (AI Avatars)
          5. 11-1-5 醫療 ＆ 康復 (Medical ＆ Rehabilitation)
          6. 11-1-6 企業 ＆ AI 自動化
        2. 11-2 判斷 OK 手勢
          1. 11-2-1 判斷邏輯
          2. 11-2-2 程式實作
        3. 11-3 OK 手勢計時器
          1. 11-3-1 設計邏輯
          2. 11-3-2 程式實作
        4. 11-4 手勢幻影操控
          1. 11-4-1 設計邏輯
          2. 11-4-2 程式實作
      12. 第 12 章　AI 人體姿勢偵測 - MediaPipe Pose
        1. 12-1 認識MediaPipe Pose
          1. 12-1-1 Pose 的特點
          2. 12-1-2 Pose (人體姿勢偵測) vs FaceMesh(臉部網格)
          3. 12-1-3 Pose (人體姿勢偵測) vs Hands(手部偵測)
        2. 12-2 33個關鍵點詳細解說
          1. 12-2-1 Pose 的33個關鍵點
          2. 12-2-2 MediaPipe Pose 只偵測 11 個頭部點
        3. 12-3 MediaPipe Pose 模組
          1. 12-3-1 建立模組物件
          2. 12-3-2 實作偵測圖像的人體
          3. 12-3-3 標記人體33個關鍵點
        4. 12-4 繪製人體骨架
          1. 12-4-1 預設環境繪製人體骨架
          2. 12-4-2 官方推薦預設繪製關鍵點樣式
          3. 12-4-3 自訂繪製格式
          4. 12-4-4 多元connections 的應用
        5. 12-5 攝影機錄製人體骨架
        6. 12-6 AI 人體動作分析 - 座標、距離與角度計算
          1. 12-6-1 座標計算
          2. 12-6-2 關鍵點的列舉常數
          3. 12-6-3 計算關鍵點之間的距離
          4. 12-6-4 計算關鍵點的角度
        7. 12-7 伏地挺身與深蹲中
          1. 12-7-1 關鍵點角度的應用範圍
          2. 12-7-2 偵測「伏地挺身中」或「深蹲中」
      13. 第 13 章　AI 靜態圖像與攝影背景去除
        1. 13-1 為何需要背景去除？
          1. 13-1-1 背景去除的概念
          2. 13-1-2 背景去除的關鍵應用場景
          3. 13-1-3 背景去除對 AI 偵測的影響
          4. 13-1-4 背景去除的技術選擇
        2. 13-2 使用 MediaPipe Selfie Segmentation進行背景去除
          1. 13-2-1 什麼是 MediaPipe SelfieSegmentation?
          2. 13-2-2 Selfie Segmentation 的運作原理
        3. 13-3 MediaPipe Selfie Segmentation 模組
          1. 13-3-1 建立模組物件
          2. 13-3-2 process( ) 方法處理影像
          3. 13-3-3 認識回傳值segmentation_mask– 遮罩結構
          4. 13-3-4 轉換遮罩為灰階影像
        4. 13-4 圖像背景去除實作
          1. 13-4-1 設計黑色和白色背景
          2. 13-4-2 建立背景是高斯模糊
          3. 13-4-3 圖片取代背景
        5. 13-5 智慧攝影機背景處理
        6. 13-6 AI 背景的創意應用
      14. 第 14 章　AI 全身偵測 – Holistic
        1. 14-1 Holistic 簡介
          1. 14-1-1 什麼是 Holistic 識別？
          2. 14-1-2 關鍵點檢測的範圍（臉部、手部、姿態）
          3. 14-1-3 Holistic 與其他 MediaPipe 模組的差異說明
        2. 14-2 架構與資料輸出
          1. 14-2-1 Holistic 識別的流程
          2. 14-2-2 關鍵點資料的結構
          3. 14-2-3 姿態、手勢、臉部數據的組合
        3. 14-3 MediaPipe Holistic 模組
          1. 14-3-1 建立模組物件
          2. 14-3-2 處理影像並取得結果results
        4. 14-4 AI 全身動作偵測與視覺化
          1. 14-4-1 基本預設繪製全身關鍵點
          2. 14-4-2 官方推薦標準樣式繪製全身關鍵點
          3. 14-4-3 繪製全身關鍵點 – 去背與背景是影片
        5. 14-5 Holistic 全身偵測的創意應用
          1. 14-5-1 創意應用
          2. 14-5-2 AI 健身教練 - 深蹲計數器
      15. 第 15 章　 DeepFace 人臉辨識 設計門禁系統
        1. 15-1 DeepFace 簡介
          1. 15-1-1 什麼是 DeepFace ？
          2. 15-1-2 DeepFace 與一般人臉識別的差異
          3. 15-1-3 DeepFace 在 AI 和計算機視覺中的重要性
        2. 15-2 預訓練模型下載檔案
          1. 15-2-1 比較DeepFace 與MediaPipe 模組
          2. 15-2-2 預訓練模型下載
        3. 15-3 使用 DeepFace 進行人臉分析
          1. 15-3-1 使用 DeepFace 進行人臉分析
          2. 15-3-2 年齡預測
          3. 15-3-3 性別預測
          4. 15-3-4 情緒分析
          5. 15-3-5 種族預測
        4. 15-4 DeepFace 的人臉辨識技術基礎
          1. 15-4-1 深度學習與卷積神經網路在DeepFace的應用
          2. 15-4-2 人臉辨識的主要步驟
        5. 15-5 人臉辨識實作
          1. 15-5-1 基礎實例
          2. 15-5-2 認識DeepFace 支援的深度學習模型
        6. 15-6 設計企業門禁系統
          1. 15-6-1 建立人臉數據庫 -（ Embedding 存儲）
          2. 15-6-2 將人臉與數據庫特徵向量比對
          3. 15-6-3 門禁系統設計

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    出版社簡介
    深智數位股份有限公司
    出版社作品

    《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇：MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot

    Coding Agent 大神：Google Antigravity 最強實戰指南

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