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 ?...· 基于颜⾊空间的⽪肤检测算法 · 基于⾼斯模型的肤⾊（⽪肤）概率计算⽅法 基于颜色空间的皮肤检测 ?...对于基于颜⾊空间的肤⾊检测算法，常⽤的颜⾊空间有 RGB、HSⅤ、YCbCr、YCgCr、YUⅤ 和 Lab 等。...基于HSⅤ颜⾊空间的肤⾊检测算法 （1）统计肤⾊像素样本分布，得到 HSⅤ颜⾊空间中 Hue分量的统计分布 ? （2）由图3.35得到肤⾊判断条件A： ?...基于YCgCr颜⾊空间的肤⾊检测算法[20-21]，以参考资料[21]为 例，算法如下 （1） YCgCr颜⾊空间与RGB颜⾊空间的转换如下： ?
Y:阈值[0, 255] Guided滤波算法 Guided滤波算法 论文 局部均值滤波算法 局部均值滤波算法是 JONG-SEN LEE于 1980年在论⽂[8]中提出的⼀种基于局部均值⽅差的滤波算法...此算法可以在去噪的同时，保留图像的边缘，因此，笔者认为此算法也可以作为美颜算法的可选算法之⼀ Smart Blur滤波算法 Smart Blur是Photoshop 2018（简称PS2018）中出现的...BEEPS滤波算法 ，BEEPS 滤波算法⽤来处理⼈像⽪肤，具有较强的平滑保边能⼒，在效果上要优于MeanShift滤波算法，是美颜算法研究中常⽤的算法[12]。...算法有一定复杂度，暂时不做研究 其他滤波算法 我们介绍了⼏种笔者认为⽐较适合做磨⽪算法开发的保边滤波算法，这些算法具有以下⼏个共同点。 （1）平滑图像且保留部分边缘信息。...（2）速度快，或者经过算法优化后可以进⾏⼯程考量。 以上两点是磨⽪算法的基本要求。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。
提取面部标记 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记： Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回归树一毫秒脸部对准》论文中的算法...算法本身非常复杂，但dlib接口使用起来非常简单: PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat...特征提取器（predictor）需要一个粗糙的边界框作为算法输入，由一个传统的能返回一个矩形列表的人脸检测器（detector）提供，其每个矩形列表在图像中对应一个脸。
人像模式是 Pixel 系列手机中相机的一个功能，任何人均能通过此功能拍摄出专业的浅景深图像。...在 Pixel 4 上，我们对人像功能进行了两项重大改进，并充分利用 Pixel 4 的双摄像头和全像素双核(Dual-Pixel, DP)自动对焦系统来改进深度估算，使用户无论远近都能拍出非常漂亮的人像模式照片...Pixel 4 的人像模式可以让用户无论远近都能进行人像拍摄，并获得类似单反的背景虚化效果（照片来源：Alain Saal-Dalma 和 Mike Milne） 简要回顾 Pixel 2 和 Pixel...中图：很难在旧版人像模式的模糊背景中获得清晰的光斑。右图：新版人像模式的背景虚化效果与单反相近 为了重现这种背景虚化效果，我们将原图中的像素逐一替换成大小会随景深变化而变化的半透明光斑。...此外，我们还要感谢 Google Camera 团队帮忙将这些算法集成到 Pixel 4 中。
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" #
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一，目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP，当然还有一些PC专用的秀图软件，本文将给大家做个算法初识； 什么是人像美妆？...APP均无法达到上述3点； 传统人像美妆算法流程： 1.妆容模版制作(Photoshop等编辑软件制作，由设计完成) 2.人脸检测，特征点识别； 这一步骤主要通过人脸检测+人脸对齐来获得N个特征点，目前开源的有...泊松融合：算法详解 上述过程即传统算法流程，其中对美妆效果起决定性的是人脸特征点识别，如果没有准确的特征点，再好的妆容模版，上妆效果也出不来； 比如下面的例子： ? ? ?...在传统算法中，有一种妆容迁移算法，该算法可以直接将一张妆容效果图中的妆容特征，迁移到任意一张人像照片中去，实际上也是与人脸特征点密不可分，具体连接可参考：https://blog.csdn.net/trent1985...上述两篇基于深度学习的美妆算法论文主要思想有两个： 1，对于第一篇论文主要是对人像进行五官分析，获取肤色，眉毛颜色，唇色等等信息，然后进行不同妆容的最佳匹配，最后上妆； 框架如下： ?
作者 | Trent1985 来源 | CSDN博客 人像静态/动态贴纸特效几乎已经是所有图像视频处理类/直播类app的必需品了，这个功能看起来复杂，实际上很简单，本文将给大家做个详细的讲解。...人像静态贴纸的鼻祖是in app，而后FaceU的动态贴纸风靡一时，现在静态/动态贴纸已经随处可见了。它的算法分为两个部分： 1....人脸检测与关键点识别 所谓人像贴纸，第一步必然是人脸检测与关键点识别。在有人脸的情况下获取到必须的关键点，这样我们才能准确的打上贴纸。...关于人脸特征点识别算法，相关的论文或者开源的代码工程，已经多如牛毛，这里我不一一例举，本人这里以mtcnn为例，因为本文算法只需要三个点即可。...mtcnn的算法详解大家也可以在网络资源中自行学习，这里我们仅仅给出网络结构示意图，如图所示。 ?
人工智能浪潮一波又一波，没有车牌识别，车辆限外的是难以监管下去的，下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。...移动端前端车牌识别SDK算法： 移动端前端车牌识别SDK算法软件特点： 1、识别速度快 “只需扫一扫，快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描，0.5s，便可快速准确的识别出车牌号码。...2、支持超大角度识别，准确识别车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌识别算法完美支持ios系统，Android系统，支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌识别SDK算法配置要求： 操作系统...：支持ios7.0，Android4.0 硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM 头：支持自动对焦，200万像素以上 安装程序占用空间，2MBytes 移动端前端车牌识别算法支持全车牌
人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法，人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装，实时监测人员的着装情况，并进行相关预警。...首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。人员着装识别算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...在进行人员着装识别算法模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...人员着装识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。...人员着装识别算法训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。
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。
裸露土堆识别算法首先利用图像处理技术，提取出图像中的土堆区域。裸露土堆识别算法首通过计算土堆中被绿色防尘网覆盖的比例，判断土堆是否裸露。若超过40%的土堆没有被绿色防尘网覆盖，则视为裸露土堆。...其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，裸露土堆识别算法目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置...比较流行的裸露土堆识别算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，裸露土堆识别算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：裸露土堆识别算法在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：裸露土堆识别算法融合其它检测算法中的一些新思路
祛痘祛斑算法一直在关注，一直在期待看有么有大神分享有关这方面的资料。在百度上用关键词祛痘祛斑搜到的都是于原理无关的不痛不痒的东西，看样子还是得靠自己奋斗。 ...Method》, 我花费了2天左右的时间将其转换为了纯C++代码，脱离了opencv环境，不过结果验证却有点令人失望，主要的原因是这个方法其实也和TV那个类似，修复的地方会有比较明显的模糊结果（OpenCV里的算法也存在类似卷积的过程...但是，也不是说这些算法也毫无用处，祛斑祛痘一般都是伴随着磨皮美白一起使用的，如果对磨皮后部分依旧没有被消除的斑点，上述祛斑的方式就能和周边的图较为完美的融合在一起的，因为周边的皮肤也是会比较光滑的，例如下图...磨皮后再手动祛斑的效果 其实现在比较难得还是斑点的自动定位，祛斑算法很多厂家已经有了成熟的算法，只是我们这些小强见识比较短而已。 ...至此，我的人像美容算法方法的主要的几个功能基本都已研究完成了（虽然都不完美），其中瘦脸瘦身和眼睛缩放在我的Imageshop软件的美化菜单里有实例，像皮肤红润那些只是一些色相的局部调整，没啥难度，磨皮、
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。...，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。...研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。...2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。...基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
监控抽烟检测识别算法采用yolov7系列网络模型深度学习图像识别技术，监控抽烟检测识别算法能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾，监控抽烟检测识别算法一旦发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警。...监控抽烟检测识别算法使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。...针对这个问题，监控抽烟检测识别算法提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。...监控抽烟检测识别算法 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。...监控抽烟检测识别算法并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
工人未按要求穿戴安全衣物识别算法基于Trinity算法引擎，通过深度学习技术对人员是否按规定穿戴安全衣物进行识别。...主要算法类别：①反光衣识别：支持对反光衣进行识别，能够识别到橙、绿色马甲、工服套装等，在摄像头检测区域内对工人是否穿戴反光衣进行检测，并生成告警信息；②安全帽识别：对各种颜色的安全帽进行识别检测，在区域内检测到人员后对其是否佩戴安全帽进行识别...，监管的难度会比较大，口罩识别算法可以及时对现场人员佩戴口罩情况进行检测分析，及时产生预警；④工作服识别：对于一些特定的工厂来说，工人必须严格按照规定穿戴工作服。...工服识别算法支持识别港口、电力施工、维修、保洁等角色的人员是否穿戴工作服，自动识别区域内工服穿戴情况并及时预警。...能有效弥补传统人力巡查成本高、效率低、巡查不及时的弊端，利用人工智能算法对区域内人员着装规范进行及时识别，提高企业生产的安全性和规范性。
为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽，保障作业人员安全，富维图像安全帽识别算法系统应运而生。...关键字：安全帽识别算法 安全帽识别算法技术原理 安全帽识别算法采用最新AI人工智能深度学习技术，基于计算机智能视频物体识别算法，且通过规模化的安全帽数据识别训练，赋予监控系统智能识别能力，从而准确判断识别场景内的作业人员是否佩戴安全帽...富维安全帽识别算法是人工智能机器视觉算法技术的集合，10年的技术积累使Fuwei vision具备了人工智能深度学习、图像识别、行为分析、态势感知、风险预警等能力，通过感知场景动态，实时分析和管理场景行为...安全帽识别算法工作流程 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。 服务器实时读取视频流，通过安全帽识别算法准确识别安全帽佩戴情况。...系统架构 安全帽识别算法优势 实时识别报警：安全帽识别算法基于智能视频分析和深度学习神经网络技术对监控区域内人员未戴安全帽行为实时识别报警，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端，
裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法，裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。...裸露土方智能识别算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使裸露土方智能识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...这给我们带来了两个好处：首先，裸露土方智能识别算法代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在裸露土方智能识别算法中编写代码比使用C / C++更容易。...裸露土方智能识别算法可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...算法总体效果可以，误检较少。...图片1.3 目标分割算法（1）使用CLAHE算法增强对比度CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...本文选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...算法总体效果可以，误检较少。
谈到人像抠图想必大家都不陌生。...在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。...针对人像标注样本少的问题，使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成，数据量的扩充提升了模型的精度。...轻量级网络设计方式 对于移动端和网页端的人像分割，一个高效的轻量级网络必不可少，在这里为大家总结了一些轻量化关键设计方法。...优化损失函数 解决类别不均衡 人像在整张图片中所占的比例往往较小，存在前景背景类别占比不均衡的问题。
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
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