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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決matlab彩色影像處理的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

MATLAB從入門到精通（雲課版）

為了解決matlab彩色影像處理的問題，作者王貴財 這樣論述：

本書主要面向零基礎讀者，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹了MATLAB的相關知識和實戰技能。本書第Ⅰ篇“基礎知識”主要講解MATLAB基礎知識；第Ⅱ篇“語法基礎”主要講解MATLAB的基本使用方法、MATLAB程式設計基礎、MATLAB的陣列與矩陣操作、常用數學函數、符號運算、數值運算、資料分析及圖形控制碼等；第Ⅲ篇“資料視覺化”主要介紹二維資料視覺化和三維數據視覺化等；第Ⅳ篇“程式設計設計”主要介紹圖形化使用者介面設計、Simulink模擬基礎、檔讀取I/O、MATLAB編譯器及外部介面應用等；第Ⅴ篇“綜合實戰”主要介紹MATLAB在信號與系統中的應用、MATLAB在數位信號處理中的應用、

MATLAB在通信原理中的應用、MATLAB在影像處理領域的應用及MATLAB在金融領域的應用等。 本書所提供的電子資源中包含了與圖書內容全程同步的教學視頻。此外，還贈送了大量相關學習資料，以便讀者擴展學習。 本書適合任何希望學習MATLAB的讀者，無論讀者是否從事電腦相關行業，是否接觸過MATLAB，均可通過學習本書快速掌握MATLAB的開發方法和技巧。 第 Ⅰ 篇基礎知識 第1章 認識MATLAB 1.1MATLAB到底有多厲害003 1.2MATLAB概述003 1.2.1MATLAB的語言特點及應用領域003 1.2.2MathWorks公司及其產品概述004

1.2.3MATLAB的語言特點005 1.2.4MATLAB的組成005 1.2.5MATLAB R2016b新增功能006 1.3MATLAB的行業應用007 1.4初次使用MATLAB008 1.4.1直接使用MATLAB命令008 1.4.2一個簡單的MATLAB程式010 第2章 MATLAB基礎 2.1MATLAB R2016b的安裝與啟動014 2.1.1對電腦配置的要求014 2.1.2安裝MATLAB014 2.1.3啟動和退出MATLAB017 2.1.4卸載MATLAB018 2.2MATLAB R2016b的目錄結構018 2.3MATLAB R2016b的工作介面

018 2.3.1菜單工具列019 2.3.2命令列窗口020 2.3.3工作區021 2.3.4命令歷史記錄視窗022 2.4MATLAB R2016b 的説明系統022 2.4.1使用説明流覽器視窗022 2.4.2使用幫助命令023 2.4.3演示説明024 2.5疑難排解024 第Ⅱ 篇語法基礎 第3章 MATLAB的基本使用 3.1MATLAB的通用命令027 3.2MATLAB的文件管理028 3.2.1當前資料夾流覽器和路徑管理器028 3.2.2搜索路徑及其設置029 3.3MATLAB運算式中的變數和關鍵字030 3.3.1變數030 3.3.2關鍵字030 3.4MAT

LAB的資料類型031 3.4.1數值031 3.4.2邏輯型數值034 3.4.3字串035 3.4.4單元陣列035 3.4.5結構體035 3.4.6日期和時間037 3.5MATLAB的運算子和基本運算038 3.5.1算術運算子038 3.5.2關係運算子039 3.5.3邏輯運算子039 3.5.4運算子優先順序040 3.6MATLAB的標點符號040 3.7MATLAB的指令檔042 3.8疑難排解042 第4章 MATLAB程式設計基礎 4.1M文件044 4.1.1概述044 4.1.2函數變數045 4.1.3函數參數045 4.1.4函數控制碼048 4.1.5函數類

型049 4.2MATLAB的程式控制結構051 4.2.1條件控制語句051 4.2.2迴圈控制語句053 4.2.3誤差控制語句054 4.2.4其他流程控制語句055 4.3檔操作057 4.3.1文件的打開與關閉058 4.3.2文件I/O059 4.4MATLAB程式優化062 4.4.1通過Profiler進行程式運行分析062 4.4.2通過tic函數和toc函數進行程式運行分析064 4.4.3程式優化的常用方法064 4.5程式調試065 4.5.1直接調試法066 4.5.2利用調試工具進行的調試法066 4.6疑難排解067 第5章 MATLAB的陣列與矩陣操作 5.1

陣列（矩陣）的生成及初等運算070 5.1.1陣列（矩陣）的生成070 5.1.2冒號運算式071 5.2基本的陣列操作071 5.2.1陣列元素的定址071 5.2.2陣列元素的查找072 5.2.3陣列元素的排序072 5.2.4矩陣轉置073 5.2.5矩陣重排073 5.2.6矩陣的拆分074 5.2.7矩陣的連接076 5.2.8矩陣變換077 5.3陣列的運算078 5.3.1數值運算078 5.3.2邏輯運算078 5.3.3關係運算079 5.3.4向量的點積、叉積、混合積079 5.3.5範數080 5.4陣列的保存和載入081 5.5矩陣運算081 5.5.1基本運算081

5.5.2點運算085 5.6矩陣分析086 5.6.1常用矩陣086 5.6.2矩陣的特徵參數089 5.7疏鬆陣列092 5.7.1疏鬆陣列的生成092 5.7.2轉換成滿矩陣093 5.7.3對非零元素進行操作093 5.7.4特殊的疏鬆陣列094 5.8疑難排解095 第6章 常用數學函數 6.1初等數學函數098 6.1.1三角函數098 6.1.2指數和對數函數099 6.1.3複數處理函數100 6.1.4離散函數101 6.2特殊數學函數103 6.3綜合應用105 6.4疑難排解106 第7章 符號運算 7.1符號變數、符號運算式和符號方程的生成108 7.1.1使用s

ym函數生成符號變數和符號運算式108 7.1.2使用syms函式定義符號變數和符號運算式109 7.1.3符號方程的生成109 7.2符號變數的基本操作109 7.2.1Findsym函數：尋找符號變數109 7.2.2符號運算的精度確定110 7.3符號運算式的基本操作111 7.3.1四則運算111 7.3.2符號多項式的因式分解與展開111 7.3.3提取有理式的分子和分母113 7.3.4符號運算式的化簡113 7.3.5符號運算式的替換114 7.3.6反函數的求解114 7.3.7複合函數115 7.4符號矩陣的生成和運算116 7.4.1符號矩陣的生成116 7.4.2符號矩陣

的運算117 7.5符號微積分118 7.5.1符號極限118 7.5.2符號微分119 7.5.3符號積分120 7.6符號積分變換121 7.6.1Fourier變換及其逆變換121 7.6.2Laplace變換及其逆變換122 7.6.3z變換及其逆變換123 7.7符號方程的求解125 7.7.1代數方程求解125 7.7.2微分方程求解126 7.8綜合應用127 7.9疑難排解128 第8章 數值運算 8.1多項式計算130 8.1.1多項式的表示130 8.1.2多項式的運算130 8.2極限運算133 8.3線性方程組求解133 8.3.1利用左除運算求解線性方程組133 8

.3.2利用矩陣求逆求解線性方程組134 8.3.3利用矩陣分解求解線性方程組135 8.4非線性方程組求解138 8.4.1單變數非線性方程的求解138 8.4.2非線性方程組的求解138 8.5數值積分與微分139 8.5.1數值微分139 8.5.2數值積分141 8.6綜合應用144 8.7疑難排解145 第9章 資料分析 9.1插值與擬合150 9.1.1插值150 9.1.2擬合151 9.2最優化計算152 9.2.1優化問題的求解過程152 9.2.2線性規劃154 9.2.3非線性規劃157 9.2.4最小二值問題163 9.3概率統計與分析166 9.3.1統計量操作16

6 9.3.2統計分析167 9.3.3概率密度與分佈169 9.4小波分析170 9.4.1小波分析基礎170 9.4.2去噪與壓縮175 9.5綜合應用180 9.6疑難排解182 第10章 圖形控制碼 10.1控制碼對象184 10.2物件屬性185 10.3圖形控制碼創建實例186 10.4綜合應用191 10.5疑難排解192 第Ⅲ篇數據視覺化 第11章 二維數據視覺化 11.1圖形繪製基礎197 11.1.1離散資料及離散函數197 11.1.2連續函數197 11.1.3圖形繪製的基本步驟198 11.1.4圖形繪製示例198 11.2二維圖形繪製199 11.2.1plo

t指令199 11.2.2格柵202 11.2.3文字說明203 11.2.4線型、標記和顏色204 11.2.5坐標軸設置205 11.2.6圖形疊繪208 11.2.7子圖繪製208 11.2.8互動式繪圖209 11.2.9雙坐標軸繪圖210 11.2.10fplot繪圖指令211 11.2.11ezplot繪圖指令212 11.2.12特殊坐標軸繪圖213 11.3二維特殊圖形函數215 11.3.1柱狀圖215 11.3.2面積圖216 11.3.3實心圖217 11.3.4向量圖218 11.3.5圓形圖219 11.3.6長條圖220 11.4疑難排解220 第12章 三維數據

視覺化 12.1三維圖形繪製222 12.1.1曲線圖繪製222 12.1.2三維網線圖繪製223 12.1.3曲面圖的繪製225 12.2三維隱函數繪圖226 12.3三維圖形的修飾處理228 12.3.1三維圖形的視點處理228 12.3.2色彩處理229 12.3.3光照處理230 12.4疑難排解231 第Ⅳ篇程式設計設計 第13章 圖形化使用者介面設計 13.1使用GUIDE創建GUI235 13.1.1GUIDE編輯介面簡介235 13.1.2功能表設計實例236 13.1.3包含控制項的GUI設計實例237 13.1.4M文件和FIG文件241 13.2GUI程式設計241

13.3實例解析243 13.3.1實例1：peaks函數的輪廓圖繪製243 13.3.2實例2：用控制項控制圖形的屬性246 13.3.3實例3：TeapotdemoGUI的製作過程剖析251 13.4疑難排解254 第14章 Simulink模擬基礎 14.1Simulink 簡介256 14.2一個簡單的Simulink模擬示例256 14.3Simulink的基本模組259 14.3.1Simulink的基本模組及其功能259 14.3.2常用模組的參數和屬性設置261 14.4Simulink的基本操作264 14.4.1Simulink的檔操作264 14.4.2模組的操作264

14.4.3信號線的操作265 14.4.4給模型添加文本注釋266 14.5複雜系統的模擬266 14.5.1模擬的設置267 14.5.2連續系統模擬示例269 14.5.3離散系統模擬示例270 14.6子系統與封裝272 14.6.1建立子系統272 14.6.2子系統的封裝273 14.7疑難排解276 第15章 文件讀取I/O 15.1資料夾的管理280 15.1.1當前資料夾管理280 15.1.2創建資料夾280 15.1.3刪除資料夾280 15.1.4複製或移動資料夾281 15.2打開和關閉文件281 15.2.1打開文件281 15.2.2關閉文件281 15.3工

作區文件—MAT文件282 15.3.1輸出資料到MAT檔282 15.3.2讀取MAT檔—load函數283 15.4讀/寫二進位檔案284 15.4.1寫二進位檔案285 15.4.2讀二進位檔案286 15.5格式化讀寫檔286 15.5.1格式化讀取286 15.5.2格式化寫入287 15.6檔內的位置控制288 15.7綜合應用289 15.8疑難排解290 第16章 MATLAB編譯器 16.1MATLAB編譯器概述292 16.2編譯器的安裝與配置292 16.2.1編譯器的安裝292 16.2.2編譯器的配置292 16.3編譯命令mcc293 16.4編譯生成獨立運行程式

293 16.4.1編譯M檔294 16.4.2編譯圖形繪製M檔294 16.4.3由含feval 指令的M 檔生成EXE檔296 16.5綜合應用297 16.6疑難排解298 第17章 外部介面應用 17.1介面概述300 17.1.1MEX 檔介紹300 17.1.2MAT 檔介紹300 17.1.3MATLAB 計算引擎介紹300 17.2基於C/C 語言的MEX 檔應用301 17.2.1MEX 檔結構301 17.2.2創建C/C MEX 文件302 17.2.3調試C/C 語言MEX 程式檔303 17.3基於C/C 語言的MAT 檔應用303 17.3.1使用C/C 語言讀取

和創建MAT檔的過程303 17.3.2使用C/C 語言讀取MAT 檔示例304 17.3.3使用C/C 語言創建MAT 檔示例306 17.4基於C/C 語言的計算引擎應用310 17.4.1MATLAB引擎庫函數310 17.4.2創建MATLAB引擎調用來源程式311 17.5MATLAB中Java語言的調用315 17.5.1Java介面使用315 17.5.2Java介面程式設計應用示例316 17.6綜合應用317 17.7疑難排解320 第Ⅴ 篇綜合實戰 第18章 MATLAB在信號與系統中的應用 18.1典型連續時間信號描述及運算323 18.1.1典型連續信號波形的繪製3

23 18.1.2連續時間信號的運算325 18.2線性系統時域分析326 18.2.1連續時間信號卷積326 18.2.2線性系統時域分析328 18.3連續系統頻域分析330 18.4連續時間系統S域零極點分析332 18.4.1零極點分佈與系統穩定性332 18.4.2零極點分佈與系統衝激回應時域特性333 18.4.3由連續系統零極點分佈分析系統的頻率特性335 18.5綜合應用337 18.6疑難排解338 第19章 MATLAB在數位信號處理中的應用 19.1離散時間信號的MATLAB實現342 19.1.1正弦序列342 19.1.2指數序列342 19.1.3單位抽樣序列34

4 19.1.4單位階躍序列345 19.2基於MATLAB的快速Fourier變換346 19.2.1快速Fourier變換的用法346 19.2.2運用FFT進行簡單濾波348 19.3IIR數位濾波器的設計349 19.3.1模擬原型濾波器349 19.3.2頻率變換350 19.3.3濾波器最小階數選擇351 19.3.4類比濾波器到數位濾波器的轉換352 19.3.5完全工具函數設計IIR濾波器354 19.4IIR濾波器直接設計356 19.5FIR濾波器設計357 19.5.1運用窗函數設計數位濾波器357 19.5.2標準型FIR濾波器359 19.5.3多頻帶FIR濾波器36

0 19.6綜合應用361 19.7疑難排解362 第20章 MATLAB在通信原理中的應用 20.1幅度調製364 20.1.1BASK調製364 20.1.2MASK調製365 20.1.3QAM調製366 20.2相位調製367 20.2.1PSK調製367 20.2.2OQPSK調製368 20.3頻率調製369 20.3.1BFSK調製370 20.3.2MFSK調製371 20.3.3CPM調製372 20.4數位信號的解調376 20.4.1BASK解調376 20.4.2QAM解調377 20.4.3BPSK解調378 20.4.4BFSK解調380 20.5綜合應用381

20.6疑難排解383 第21章 MATLAB在影像處理領域的應用 21.1圖像表達與顯示386 21.1.1圖像類型及存儲方式386 21.1.2圖像轉換386 21.1.3讀/寫影像檔386 21.1.4圖像顯示387 21.1.5彩色圖像表示模式387 21.1.6常用的彩色影像處理函數387 21.2圖像運算389 21.2.1長條圖389 21.2.2長條圖均衡389 21.2.3灰度線性變換390 21.2.4灰度非線性變換391 21.3圖像變換392 21.3.1圖像縮放392 21.3.2圖像旋轉393 21.4圖像分析與增強393 21.4.1線性空域濾波394 21.4

.2非線性空域濾波394 21.5圖像區域處理395 21.5.1最大類間方差法396 21.5.2常用的彩色影像處理函數396 21.6綜合應用398 21.7疑難排解400 第22章 MATLAB在金融領域的應用 22.1數據讀取402 22.2繪製線型圖402 22.3繪製K線圖403 22.4繪製移動平均線404 22.5繪製布林帶406 22.6綜合應用408 22.7疑難排解409

以C#實現人臉辨識之前處理與校正演算法

為了解決matlab彩色影像處理的問題，作者謝易杰 這樣論述：

目前人臉辨識技術大多都使用機器學習來執行，然而如果要有好的人臉辨識訓練及比對結果，其影像的特徵一致性越高越好，反之影像特徵值越雜結果越差，因此給予機器什麼樣的圖像是相當重要的。有鑒於此本論文將探討不同的預處理方式對圖像的影響及如何在複雜背景環境下進行人臉辨識功能，其中有包含動態比對、影像預處理與人臉資料校正，以及降低運算資源。動態比對的部分是用於判斷在攝像頭中是否有新的物體進入，並根據輸入影像中RGB色彩比對來偵測出此物體是否可能為人臉進行第一步的影像確認，並利用積分影像的技術來降低運行資源與時間。在人臉區域特徵尋找的部分是用封裝了OpenCV開發套件的EmguCV系統來進行，影像預處理的功

用則是用來增加Emgu CV在人臉影像中特徵點尋找的辨識度，其方法包含中值濾波、高斯濾波、對比度受限的自適應直方圖均衡化(CLAHE)、膨脹腐蝕、非極大值抑制(NMS)等的技術，並引入膚色偵測技術來快速偵測以縮短系統的運作時間。在人臉資料校正中，本論文將擷取到的頭部特徵進行了三維校正及數據標準化，以提升後續的人臉比對成功率。