【通知】《深度学习之摄影图像处理》配套代码开源！

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？