MediaPipe机器学习跨平台框架实战9787302651024
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全新
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作者马健健|责编:王金柱
出版社清华大学
ISBN9787302651024
出版时间2024-01
装帧平装
开本其他
定价109元
货号31946804
上书时间2024-11-27
商品详情
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作者简介
马健健,毕业于上海交通大学,硕士,拥有超过十年的软件架构经验,先后供职于国内外多家知名公司,目前就职于上海某知名外企,主要负责大数据处理、机器学习应用和数据挖掘方面的研究和实施工作,长期研究AI虚拟人技术。已出版图书《虚拟偶像AI实现》《AI创意绘画与视频制作:基于StableDiffusion和ControlNET》
目录
第1章 MediaPipe基础
1.1 MediaPipe——站在巨人的肩膀上
1.1.1 MediaPipe简介
1.1.2 MediaPipe可以做什么
1.1.3 MediaPipe和实时流媒体数据
1.1.4 MediaPipe和TensorFlow
1.1.5 MediaPipe和OpenCV
1.2 为什么选择MediaPipe
1.3 主流推理框架的对比
1.4 小结
第2章 MediaPipe上手第一步
2.1 MediaPipe的安装
2.1.1 在CentOS下安装
2.1.2 在Windows下安装
2.1.3 使用Docker安装
2.2 MediaPipe的基础架构介绍
2.2.1 基础架构组件的构成及特点
2.2.2 MediaPipe技术栈介绍
2.3 控制流和同步加速机制介绍
2.3.1 控制流
2.3.2 同步机制
2.4 GPU的使用
2.5 小结
第3章 MediaPipeFacemesh
3.1 Facemesh简介
3.1.1 用于增强现实
3.1.2 用于AR滤镜
3.1.3 用于视频会议软件
3.1.4 基于MediaPipe的美颜应用
3.2 实现虚拟化身(一)
3.2.1 构建工作环境
3.2.2 构建流程
3.2.3 获取面部关键点
3.3 实现虚拟化身(二)
3.3.1 构建开发环境
3.3.2 构建虚拟化身特效
3.4 实现美颜特性
3.5 虚拟背景的Python实现
3.6 虚拟背景的Android实现
3.6.1 构建开发环境
3.6.2 视频背景特效的实现
3.7 小结
第4章 MediaPipe与游戏控制
4.1 体感游戏简介
4.2 体感游戏与MediaPipe的姿态估计(PoseEstimation)
4.3 MediaPipe姿态检测
4.4 游戏人物控制机制
4.5 控制水平和竖直方向的移动
4.5.1 控制水平方向的移动
4.5.2 控制竖直方向的移动
4.6 控制键盘或鼠标的移动
4.7 小结
第5章 MediaPipe视觉特效实现
5.1 识别眼睛EAR活动
5.1.1 EAR介绍
5.1.2 EAR判定疲劳的流程
5.1.3 MediPipe监测EAR
5.2 AR激光剑效果
5.2.1 游戏策划
5.2.2 准备和设计图片资源
5.2.3 编写脚本
5.2.4 测试和预览效果
5.3 火箭发射小游戏
5.4 空中作图
5.4.1 空中作图的历史
5.4.2 应用流程的设计
5.4.3 菜单的设计
5.4.4 选择和绘画手势的判断
5.4.5 绘画逻辑的实现
5.4.6 测试和预览效果
5.5 小结
第6章 MediaPipe手语识别实战
6.1 手语识别介绍
6.1.1 手语简介
6.1.2 手语识别的历史
6.2 MediaPipe手语识别的实现步骤
6.3 小结
第7章 MediaPipe智能健身教练实战
7.1 智能健身概述
7.2 MediaPipe健康教练的实现
7.3 小结
第8章 MediaPipe和Unity
8.1 MediaPipeUnity插件简介
8.2 MediaPipeUnity插件的安装方法
8.3 MediaPipeUnity插件的使用方法
8.4 案例介绍
8.5 小结
第9章 MediaPipe的前景和展望
9.1 实时识别、移动设备加速AI技术的落地,助力廉价AR/VR设备(ARCore/VRCHAT)
9.2 MediaPipe助力元宇宙发展
9.3 面临的挑战
9.4 小结
内容摘要
《MediaPipe机器学习跨平台框架实战》以实际项目为线索,带领读者探索MediaPipe在不同场景中的应用,使读者既能了解理论知识,又能通过实践掌握技能。全书共9章,第1章介绍MediaPipe基础;第2章重点探讨MediaPipe的控制流、同步机制以及GPU的使用;第3章介绍MediaPipe中的Facemesh,探讨其在增强现实、AR滤镜和视频会议软件中的应用;第4章将MediaPipe与游戏控制相结合,介绍如何在体感游戏中应用MediaPipe技术;第5章以AR激光剑效果、火箭发射小游戏、空中作图等为例,展示MediaPipe在视觉特效方面的应用;第6章介绍如何使用MediaPipe实现手语识别应用;第7章展示如何通过MediaPipe打造虚拟智能健身教练;第8章通过案例介绍MediaPipe与Unity在游戏与虚拟现实领域整合应用的强大潜力;第9章展望MediaPipe的未来,为读者提供了对这一技术的更深层次的认识和思考。
《MediaPipe机器学习跨平台框架实战》内容新颖,案例丰富,代码翔实,不仅适合对机器学习感兴趣的程序员、广大编程爱好者,还适合在校学生、创业者或者普通用户学习与参考。
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