链接：http://codebay.cn/post/8232.html 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片...
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" #
Top Retouch Panel Mac(专业PS修饰面板插件) v20008221激活版
人像分割 识别图片中人体的完整轮廓，与背景进行分割，返回灰度图和前景人像图；可应用于照片合成等场景。 1. 接口描述 接口请求域名： bda.tencentcloudapi.com 。...即二分类人像分割，识别传入图片中人体的完整轮廓，进行抠像。 默认接口请求频率限制：300次/秒。...FailedOperation.ProfileNumExceed 人像数过多。 FailedOperation.RequestEntityTooLarge 整个请求体太大（通常主要是图片）。...FailedOperation.SegmentFailed 人像分割失败。 FailedOperation.ServerError 算法服务异常，请重试。
针对这两点，这些滤波器都可 以⽤来做磨⽪算法，结合⽪肤检测以及⼈脸识别等技术，便可以达到 不错的效果。
支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。...相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代，也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键！...往往业界算法在保障高识别精度的情况下，就会牺牲算法运行速度；反之追求速度，则会带来精度的大幅度损失。...图4 PP-LiteSeg和OCRNet在某工业质检数据集识别情况对比 图4 PP-LiteSeg和OCRNet在deepglobe数据集识别情况对比 那PP-LiteSeg为何可以拥有这么优秀的效果呢...【引用说明】 图1 1.辅助驾驶图片来源百度地图APP AR导航截图 2.3D分割数据集来源于MRISpineSeg spine dataset 3.人像抠图源于百度飞桨内部工作人员 4.遥感图像源于中科星图
真实的工程应用中，一张图像的磨皮处理，会分两步走 检测出皮肤，生成一个MaskA 保边滤波得到图像T 根据MaskA，仅对皮肤部位进行滤波处理，非皮肤采用原图像素 皮肤检测(or 人像分割)有三大类 ?
支撑影视人像抠图、医疗影像分析、自动驾驶感知等万亿级市场背后的核心技术是什么？那就要说到顶顶重要的图像分割技术。...相比目标检测、图像分类等技术，图像分割需要将每个像素点进行分类，在精细的图像识别任务中不可替代，也是智能视觉算法工程师拥有关键核心竞争力的关键！...往往业界算法在保障高识别精度的情况下，就会牺牲算法运行速度；反之追求速度，则会带来精度的大幅度损失。...图4 PP-LiteSeg和OCRNet在某工业质检数据集识别情况对比 图4 PP-LiteSeg和OCRNet在deepglobe数据集识别情况对比 那PP-LiteSeg为何可以拥有这么优秀的效果呢...release/2.5/configs/pp_liteseg 【引用说明】 图1 1.辅助驾驶图片来源百度地图APP AR导航截图 2.3D分割数据集来源于MRISpineSeg spine dataset 3.人像抠图源于百度飞桨内部工作人员
数据集 -AIUAI 北京玩星汇聚科技有限公司 - 爱分割-aisegment.com 所高质量标注并开源的一份人像抠图(matting) 数据集....基于该数据集所训练的人像软分割模型已商用....(半身)，.jpg 格式 - matting #人像标注，.png 格式 2....数据集示例 该数据集中，图片是经过人脸检测和区域裁剪后生成了600x800的半身人像. 标注的人像 matting 图片为 png 格式，可以从 png 图片中提取人像的 alpha 图. 如： #!...人像图片 JPG 图片 ? 3.2. 人像标注 PNG 图片 ? 4. 更多 与阿里云市场联合推出的人像分割开放接口拥有数百家客户，每天处理数十万张照片，积累了海量的数据.
这个项目名叫「人像卡通化 (Photo to Cartoon)」，已经在 GitHub 上开源。...人像卡通风格渲染的目标是，在保持原图像 ID 信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。...为了使输出结果体现人物信息，除了常规的 Cycle Loss 和 GAN Loss，研究人员还引入了 ID Loss：使用预训练的人脸识别模型来提取输入真人照和生成卡通画的 id 特征，并用余弦距离来约束...人脸识别预训练模型：model_mobilefacenet.pth，存放在 models 路径下。...使用人像分割模型将背景置白。 ?
序 这是一次机缘巧合的人像摄影，所有的人、物、环境都是临时决定的： 机缘巧合，遇到同为摄影爱好者的高中同学，然后一起去拍摄 机缘巧合，模特是舞蹈专业科班出身，舞蹈功底特别扎实 机缘巧合，选了废墟题材，找了个很废的场地...其次，舞者还是一位模特，摆拍了几张，不得不说 85mm 的人像定焦镜头出片率真的很高： ? ? ? ? ? ? ?
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
前面文章人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩？没想到吧，我们介绍了利用人像抠图算法生成的 mask 图，然后结合 OpenGL 可以产生一些有趣的效果。...抠图技术应用很广泛，比如很多手机的相机自带“人像留色”滤镜：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。...本文将基于开源的人像抠图算法模型和 OpenGL 做一个实时的人像分割 app , 该 app 目前已开源，感兴趣的同学可以参考该项目利用matting算法做一些有趣的特效。
三、以人为中心的安防理念与人像态视识别 基于以人为中心的安防理念，提出人像态视识别新概念。安防的重点是人，特别需要关注和获取重点人群的全面信息。...1、人像态视识别 人像态视识别，是我们构建的深度人像识别的一个新概念，即对于人的像态、形态、神态、意态。...人像态视识别，全面构建对人的像态、形态、神态、意态的深度识别。通过人像态视识别，实现对目标人的整体信息分析、完善的状态描述。...综上，通过人像态视识别，实现对目标人的整体信息分析、完善的状态描述。...通过人像态视识别，实现对目标人的整体信息分析、完善的状态描述。
VIVO 手机人像模式效果 人像模式的一般实现原理是，利用双摄系统获取景深信息，并通过深度传感器和图像分割技术准确分离主题与背景，随后应用人像增强处理和背景虚化算法，例如美颜、肤色优化以及基于深度信息的虚化等...，最终提供清晰突出的人像照片。...所以，人像模式的实现对于软件层面来说，关键还是有能精确输出带有深度（景深）信息的图像分割算法。...VideoMatting Demo：https://github.com/githubhaohao/AndroidVideoMatting 接下来，本文将教您如何利用人像分割和 OpenGL 的滤镜来实现人像背景虚化效果...照例先上效果图，OpenGL 实现的“人像背景虚化”效果 实现原理 “人像背景虚化”效果实现，首先获取到人像的 mask 图，然后基于这个 mask 图对人像进行保护，对背景做一些模糊（虚化）和一些高光的
PS中（不要问我为什么不是photoshop），人像抠图的使用频率其实是很高的，例如人物换背景，换场景，简单的就是证件照抠图。 其难点就是头发丝的处理。...选择并遮住 这个方法可能只适用于比较新的PS版本，我们在pexels上找到了一张人像照片。
pr人像磨皮美容插件Beauty Box for Premiere Pro Mac可以轻松快速的淡化皮肤豆豆和皱纹，并且让您的肤色均匀，达到专业的磨皮美容效果，一秒年轻十岁，非常好用，很多专业摄影师都在用...pr人像磨皮美容Beauty Box 4.1Beauty Box插件介绍Beauty Box 4磨皮美容润肤插件 全名：Digital Anarchy Beauty Box，是一款功能强大却简单易用的专业级视频皮肤美容磨皮插件...Beauty Box的工作原理：程序采用了最先进的人脸检测和平滑算法，可以自动识别肤色，去除缺陷，留下重要的面部细节，速度之快，极大的提升工作效率！
这是一款Photoshop人像美容扩展面板插件，效果要比Portraiture插件好，而且使用面板中包含多种适用于人像修饰的功能，例如完美皮肤、一键磨皮、高低频、皮肤纹理、双曲线加深减淡等功能，可以快速进行人像美容修饰...先进的人脸检测技术率先被应用到图片处理，每张照片可快速识别20张人脸。独特的人脸美化技术代替烦琐的手动修片，解决脸部问题。...二、五官精准定位 Portrait+ 集成了最先进人脸检测技术，能自动的识别脸部五官以及皮肤，结合先进的智能祛斑、智能磨皮、智能美肤以及智能瘦脸等技术，能快速的对人像皮肤进行智能处理，且能很好的保护五官以及皮肤以外的内容不被破坏从而保留最多的细节...简单易用的手动去斑工具可按您的意愿去除那些您不想在照片中看到的斑点与皮肤瑕疵 3、脸部轮廓以 24 个点位呈现，您可对其进行微调，并可直观快速的对比调整后效果 五、快速批量处理 1、可同时导入上千张照片 2、自动识别照片中人脸并依据您选择的风格对这些人像照片进行批量处理输出...而portraiture的磨皮是通过识别皮肤、头发区域，实现局部的模糊化处理，能很好地保留五官、背景等元素的清晰感，效果更显自然。
背景虚化、虚拟背景应用恰恰可以解决这一问题，而人像分割技术正是背后支撑这些应用的关键技术。...与Native相比 Web端进行实时人像分割有何不同 相比于Native端的AI推理任务实现，目前Web端实现时有如下难点： 模型轻量：Native端可以在软件包中预置推理模型，而Web端则需要重复加载...针对上述难点，笔者将从模型选择、框架选择、算法调优、数据IO优化几方面介绍TRTC的Web端人像分割技术实践。...算法调优：实践初期，我们发现无论如何调节模型参数，人像在视频中的分割边缘都会出现剧烈抖动，而且抖动会随着帧率增加进一步恶化。...最后回到人像分割这一任务，本文使用的模型是逐帧独立预测，没有考虑帧间信息，最近开源的如RVM模型[2]基于循环神经网络构建，加入了对于帧间信息的考察，同时团队也给出了一个经过INT8量化的轻量模型。
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