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    人像转漫画

    在网上,以及一些视频软件里面,我们都可以看见将人像转变为漫画的软件,那我们可不可以自己来做一个呢! 思路分析 实现,我们需要人像转漫画,似乎我们自己写一个,以目前的能力来说,还不太现实,那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料,以及确定范围,于是,找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。 ''' 人像动漫化 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" # 二进制方式打开图片文件 img= base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上,我们就完整搞定了人像转漫画的过程 '''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

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    几种图像变换 刚体变换 仿射变换 投影变换

    可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等,如下图: ? 具体到二维的仿射变换的计算如下: ? 几种典型的仿射变换如下: 平移变换 Translation 将每一点移动到(x+tx, y+ty),变换矩阵为: ? 平移变换是一种“刚体变换”,rigid-body transformation,就是不会产生形变的理想物体。 效果: ? 缩放变换(Scale) 将每一点的横坐标放大(缩小)至sx倍,纵坐标放大(缩小)至sy倍,变换矩阵为: ? 变换效果如下: ? 剪切变换(Shear) 变换矩阵为: ? 旋转变换(Rotation) 目标图形围绕原点顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为: ? 效果: ? 组合 旋转变换,目标图形以(x, y)为轴心顺时针旋转theta弧度,变换矩阵为: ?

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    图像变换之Census变换

    图像的Census变换 Census变换属于非参数图像变换的一种,它能够较好地检测出图像中的局部结构特征,如边缘、角点特征等。 传统Census变换的基本思想是:在图像区域定义一个矩形窗口,用这个矩形窗口遍历整幅图像。 选取中心像素作为参考像素,将矩形窗口中每个像素的灰度值与参考像素的灰度值进行比较,灰度值小于或等于参考值的像素标记为0,大于参考值的像素标记为1,最后再将它们按位连接,得到变换后的结果,变换后的结果是由 Census变换的实质是将图像像素的灰度值编码成二进制码流,以此来获取邻域像素灰度值相对于中心像素灰度值的大小关系。变换过程可通过如下公式表达: ? ?   如上图所示可以分别得到两幅Census变换后的图像,在立体匹配的计算匹配代价部分可以利用这两幅图像计算图像的匹配程度,通常是计算汉明距离hammingDst。

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    傅里叶变换到小波变换

    本文按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>小波变换的顺序,记录傅里叶变换到小波变换的演化过程。 一、傅里叶变换 傅里叶变换的不足: 对非平稳过程,傅里叶变换存在局限性。 三、小波变换 那么你可能会想到,让窗口大小变起来,多做几次STFT不就可以了吗?!没错,小波变换就有着这样的思路。 这样不仅能够获取频率,还可以定位到时间了~ 回顾傅里叶变换 来我们再回顾一下傅里叶变换吧,没弄清傅里叶变换为什么能得到信号各个频率成分的同学也可以再借我的图理解一下。 做傅里叶变换只能得到一个频谱,做小波变换却可以得到一个时频谱! ↑:时域信号 ↑:傅里叶变换结果 ——此图像来源于“THE WAVELET TUTORIAL” ↑:小波变换结果 小波还有一些好处,比如,我们知道对于突变信号,傅里叶变换存在吉布斯效应,我们用无限长的三角函数怎么也拟合不好突变信号

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    OpenCV 图像变换之 —— 通用变换

    本文摘录 OpenCV 中的图像变换相关操作内容,重点介绍 Opencv 中的通用变换操作。 概述 我们目前所看到的仿射变换和透射变换是一些更为一般的处理过程中特殊的例子。 本质上,这两种变换有着相似的特性:它们把源图像的像素从一个地方映射到目标图像的另一个地方。事实上,其他一些操作也有着相同的结构。本文学习一些类似的变换,而后学习如何让OpenCV实现自己的映射变换。 cv2.warpPolar() 图像的极坐标变换函数(包含线性极坐标和对数极坐标变换) 官方文档 函数使用 cv2.warpPolar( src, # 源图像 dsize, # :cv2.WARP_INVERSE_MAP(16):不设置表示表示极坐标变换或对数极坐标变换,设置为反变换 变换模式:cv2.WARP_POLAR_LINEAR 表示普通的极坐标变换,cv2.WARP_POLAR_LOG cv2.remap() 用于常规图像的重绘,应用通用几何变换

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    小波变换二之Haar变换

    Haar变换 这是小波变换的第二篇,我们继续谈Haar变换。在第一篇中,我们介绍了一位情况下的Haar变换,这篇博文中主要介绍二维Haar变换。 最后,通过一个图像压缩的案例说明二维Haar变换的应用。 步骤是这样的:(1)首先,沿着矩阵的每一行做一维的Haar变换;(2)然后,沿着矩阵的每一列做一维的哈尔变换;(3)对于每个低频分量矩阵(近似信息)重复步骤(1)和(2)直到完成指定的等级划分。 明白了基本原理,下面我们来进行实际计算,对于fff,(如果不清楚如何做一维高频和低频分解,可参看博文《小波变换一之Haar变换》) 第一次行分解得到低频信息L=[3211213213232527262] MATLAB实现 下面是使用MATLAB实现上面变换的代码,有兴趣的童鞋可以参考一下。

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    sin傅里叶变换公式_傅里叶变换公式(傅里叶变换常用公式)

    一般傅里叶变换与反变换的公式是成对儿给出的。 1、如果正变换 前有系数1/2*π,则反变换 前无系数2、如果正变换 前无系数,则反变换 前有系数1/2*π3、正、反变换 前. 1.傅里叶正变换2.傅里叶逆变换 常用的就可以了 问题是我找不到教材书了啊 大概最常用的输10个左右就ok了 连续傅里叶变换 一般情况下,若“傅立叶变换”一词的前面未加任何限定语,则指的是“连续傅里叶变换”。 变换是将连续的时间域信号转变到频率域;它可以说是laplace变换的特例,laplace变换是fourier变换的推广,存在条件比fourier变换要宽,是将连续的时间域信号变. 快速傅氏变换(FFT)是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没.

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    小波变换一之Haar变换

    注: 小波变换系列博文打算记录自己学习小波变换的心路历程,每篇博文尽量简短,宗旨是用最少的数学公式说明白如何使用小波变换 我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com invite_code=1roiym8d609t1 Haar变换 案例一简单一维信号变换 下面是一个一维信号(一组数):f={2,2,2,4,4,4}f = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}f= ddd相减,求平均,然后乘以2\sqrt{2}2​) 我们可以得到结果if={2,2,2,4,4,4}if = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}if={2,2,2,4,4,4} 这样就是Haar变换的逆变换 我们可以通过案例一种描述的方法进行Haar变换,我们这里对f(t)f(t)f(t)信号进行两次Haar变换,如下图所示: ? 变换的结果如下(感兴趣的朋友可以使用Mathematica或者MATLAB是一样,这两个数学软件都提供了对Haar变换的直接支持): ? 好了,这一节先到这里,我们以后有时间慢慢聊!

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    小波变换三之Haar变换

    小波变换三之Haar变换 什么是基(Basis) 数学上有一个常用神秘专有名词“基”,那么什么是“基”呢? Haar小波基 其实,小波变换也是有“基”的。我们先直观来看,然后给出形式化的定义。 看例子,对于一个信号f = {4, 6, 10, 12, 8, 6, 5, 5},我们可以通过在《小波变换一之Haar变换》中讲述的方法计算其第一层的变换结果,我们也可以通过“基”辅助计算。 {2}}, \cdots, 0) \ W_{N/2}^1 = (0, 0, 0, 0, \frac{1}{\sqrt{2}}, -\frac{1}{\sqrt{2}})\end{matrix} 所以,变换以后的细节系数为 母小波和父小波 在小波变换中有两个重要的术语:母小波(mother wavelet)和父小波(father wavelet),而我们的小波基就是由父小波和母小波经过平移和缩放得到的。

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