最近测试了下腾讯云的人像变换接口，文档地址在这边可以点击查看 image.png 打开接口文档后可以下载sdk测试使用， image.png 源码安装只需要把对应jar包放到项目里即可 image.png AgeInfo[] ageInfos1 = new AgeInfo[1]; AgeInfo ageInfo1 = new AgeInfo(); //输入要变换的年龄 /1258277710/1620704362827/Gnv0EIF2qld9Z", "RequestId":"323bc1e6-6597-40a8-9036-b0619a634d4f" } 变换的效果如图
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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仿射和透视变换矩阵 ? ? matplotlib import pyplot as plt import numpy as np img = cv.imread('1.jpg') rows,cols,ch = img.shape #指定对应变换点 pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) #得到仿射矩阵 M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2) #实现仿射变换 dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows)) #输出显示原图和变换图像 plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input M = cv.getPerspectiveTransform(points1, points2) # 实现透视变换转换 processed = cv.warpPerspective(image,M,(
转自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html 变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况 ，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。 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： ? 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： ?
图像镜像是图像基本的几何变换之一，实现起来也很简单，先贴上源码： #include <opencv/highgui.h> #include <time.h> #include <opencv2/ ", dst); waitKey(0); return 0; } 图像镜像功能主要用到OpenCV中的remap()函数，其原型如下： CV_EXPORTS_W void 所以参数就很直观了： 第一个参数：输入图像 第二个参数：输出图像 第三个参数：输入图像中各像素点的坐标映射到目标图像的哪个x（列） 第四个参数：输入图像中各像素点的坐标映射到目标图像的哪个 0, 2)，同理： map_x.at(0, 2) = 0 map_y.at(0, 2) = 3-2-1=0 原图像的 (0, 2) 会被映射到目标图像的(0,0)，所以实现了垂直镜像。 特别要注意的一点是：OpenCV中图像的行列式标号是从0开始的，所以，要(SrcImage.rows - i-1)，不然镜像后的图像会有黑边的。
一、函数简介 1、warpAffine—图像放射变换(平移、旋转、缩放) 函数原型：warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode =None, borderValue=None) src：原图像矩阵； M：变换矩阵； dszie：图像尺寸(大小) 其它参数默认即可。 2、flip—图像翻转 函数原型：flip(src, flipCode, dst=None) sre：原图像矩阵； flipCode：翻转方向：1：水平翻转；0：垂直翻转；-1：水平垂直翻转 dst ：默认即可 二、实例演练 1、读取一幅图像： 1)向x轴正方向平移25个像素； 2)向y轴正方向平移50个像素； 2、读取一幅图像： 1)向x轴负方向平移50个像素； 2)向y轴负方向平移90个像素； 3、读取一幅图像： 1)旋转45度，缩放0.75； 4、读取一幅图像： 1)旋转-45度，缩放1.25； 代码如下： <code class="hljs avrasm has-numbering" style
目标 实现旋转、平移和缩放图片 OpenCV函数：cv2.resize(), cv2.flip(), cv2.warpAffine() 教程 图像的几何变换从原理上看主要包括两种：基于2×3矩阵的仿射变换 （平移、缩放、旋转和翻转等）、基于3×3矩阵的透视变换，感兴趣的小伙伴可参考番外篇：仿射变换与透视变换。 left[ \begin{matrix} 1 & 0 & t_x \newline 0 & 1 & t_y \end{matrix} \right]M=[10tx01ty] 平移是用仿射变换函数 ，因此也需要定义一个变换矩阵。 平移/旋转是靠仿射变换cv2.warpAffine()实现的。
引言 这一周主要在研究图像的放射变换与透视变换，目前出现的主要问题是需要正确识别如下图中的编码标志点圆心。 1.当倾斜角较小时： ? 倾斜角较小 2.倾斜角较大时： ? 仿射变换和透视变换的数学原理也不需要深究，其计算方法为坐标向量和变换矩阵的乘积，换言之就是矩阵运算。在应用层面，放射变换是图像基于3个固定顶点的变换，如图1.1所示： ? 图1.1 基于三个点的仿射变换.png 图中红点即为固定顶点，在变换先后固定顶点的像素值不变，图像整体则根据变换规则进行变换同理，透视变换是图像基于4个固定顶点的变换,如图1.2所示： ? dst：输出变换后图像，需要初始化一个空矩阵用来保存结果，不用设定矩阵尺寸； 参数Size dsize：设置输出图像大小； 参数int flags=INTER_LINEAR：设置插值方式，默认方式为线性插值 , AffinePoints1); //矩阵仿射变换 warpAffine(I, dst, Trans, Size(I.cols, I.rows)); //分别显示变换先后图像进行对比
「我同样想让推特变得比以往任何时候都更好，通过添加新功能来提升产品，让算法开源以增加信任，击败垃圾邮件机器人，并认证所有用户，推特有巨大的潜力。」 如此看来，被马斯克拿下之后的推特，多半还是「换汤不换药」。 相比这群看热闹的人来说，推特的员工更关心这波收购之后，是实现财富自由了，还是自己被自由（裁员）了。 现在，马斯克购买推特更像是步贝佐斯的后尘。 因为，贝佐斯也曾以2.5亿美元收购《华盛顿邮报》，还以500万美元投资过财经新闻网站Business Insider。 于是，整件事就从前几天的「买股票」，突然变成了「买公司」！ 面对马斯克400多亿元的恶意收购报价，推特董事会原本已经用「毒丸计划」表明了拒绝态度。 这不，刚刚直接440亿美元，把推特买了！ 推特在多大程度上影响了美国的言论自由？ 马斯克买下推特之后，美国的政治生态是否因此而改变？ 这些问题，有待时间继续观察。
根据Klarna公司进行的一项调查，有29％的购物者倾向于在实际购买商品之前先在线浏览商品，而49％的消费者对预搭配方案感兴趣，这样他们就可以在购买商品之前确定适合的商品。 SieveNet的目标是拍摄衣服的图像和人体模型图像，并在保留原始身体形状，姿势和其他细节的情况下生成穿着该衣服的模型的新图像。 为此，它采用了多阶段技术，其中包括将服装变形以使其与人体模型的姿势和形状保持一致，然后再将变形的纹理转移到模型上。 服装翘曲变形需要考虑服装图像之间的形状或姿势变化，以及模型图像中的遮挡（例如，头发或双臂交叉）。 SieveNet中的专用模块可以在较早的粗转换之上预测粗转换和精细校正，而另一个模块可以在人体模型上计算渲染图像和蒙版。
利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。 客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。 用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。 2.3特征转换和抽取 有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。 特征转换 把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。 用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。 这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。
下一步Opendoor想要为客户提供“Trade Up”换购服务，即用现有住所换一个新住所。 ? 团队目前共650人，预计到明年底增加一倍以上。 高额的购房成本是Opendoor目前面临的问题之一，公司每年以超过25亿美元的价格购买房产，导致公司始终处于负债状态。 这一消息最初导致Zillow的股票大跌，股民担忧其购买房屋造成的巨大成本，以及它可能使该公司与其平台上的房地产经纪人发生直接冲突。 小编点评 News Watch 美国的房地产产业太传统了，改变的太慢了。大部分的房地产互联网公司都没有触及交易的核心，只是试图在搜索等相对外围的体验做一些改变。 但是，真正敢拿着自己算法如此大规模买卖房屋的又有几个？就像股票大势分析谁都能做，既然分析牛逼，自己拿着钱冲到第一线赚大钱，才是真牛逼。
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