这里用我半个月前看到的一篇博客写的demo作为背景，做一下图片的合成 图片可以看作是很多像素点组成的，每个像素点都是一个RGB颜色，(red, green, blue), 那么合成两张照片就有办法了，...#这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1 #各取一个像素点合并，传入的参数为两张图片的地址 def merge1(img1_address,img2_addess): status=100...Image #将像素点按比例取色，然后合成一个新像素点 #传入的参数为两张图片的地址和比例 #如果两者之和不为1则以第一个图片的比例为准 def merge2(img1_address,img2_address...image.save()函数保存 总的代码如下： from PIL import Image ##这里采用传入图片地址调用此函数 #这个方法目前不支持按比例合成，默认为1：1 #各取一个像素点合并，...合成后的照片： ?
图片合成 利用Java的绘图方法，实现图片合成 在开始之前，先定一个小目标，我们希望通过图片合成的方式，创建一个类似下面样式的图片 I....设计思路 首先解析一下我们的目标实现图片合成，那么这些合成的基本组成单元有些什么？...组成基本单元 图片 文字 几何图形 也就是说，我们可以将任意个图片，文字，几何图形，按照自己的意愿进行拼接，那么问题就转变成两个 基本单元如何在画布上渲染 基本单元之间如何配合使用 II....图片绘制 绘制图片，一般来讲需要知道： 绘制的坐标(x,y) 绘制图片的宽高(w,h)，当目标是绘制原图时，宽高一般为图片本身的宽高 结合上面两点，图片组成单元的定义如下: ImgCell @Data...文本绘制 图片绘制比较简单，相比而言，文字绘制就麻烦一点，主要是文本绘制的对齐方式，竖排还是横排布局 首先分析我们需要的基本信息 考虑对齐方式（居中对齐，靠左，靠上，靠右，靠下） 因此需要确定文本绘制的区域
PHP处理图片 PHP使用GD库创建和处理包括GIF，PNG，jpef，wbmp以及xpm在内的多种格式的图像。 以下教程：图片合成文字，实现合成文字水平、垂直居中。...读取图片资源 imagecreatefrom 系列函数用于从文件或 URL 载入一幅图像，成功返回图像资源，失败则返回一个空字符串。...根据图片格式选用不同函数 imagecreatefromgif()：创建一块画布，并从 GIF 文件或 URL 地址载入一副图像 imagecreatefromjpeg()：创建一块画布，并从 JPEG...imagecreatefromwbmp()：创建一块画布，并从 WBMP 文件或 URL 地址载入一副图像 imagecreatefromstring()：创建一块画布，并从字符串中的图像流新建一副图像 获取图片尺寸.../t.ttf'){ $temp = array(1=>'gif', 2=>'jpeg', 3=>'png'); // 获取图片信息 $imageInfo = getimagesize
前言：这章我们为图片添加一些小物件，然后用canvas合成并导出到本地。...GitHub：https://github.com/Ewall1106/miniProgramDemo 我们先看看图片合成的效果： ? 图片合成过程.gif ?...图片合成后海报 1、小程序canvas 关于小程序的canvas一些基本概念和方法大家可以去官网看看，我不过多阐述。...我们在data中定义两个图片src属性，一个是背景，一个是用户上传的图片。...duration: 2000 }); } }); } }); }); } 这样我们就实现合成一张海报并保存到本地
运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。给小伙伴们展示效果如下图所示： ?...程序实现思路： 1、第一步实现人脸检测；要进行人脸的融合，且融合后两个人脸的位置应该大体一致，这要如何才能做到呢？首先便是人脸的检测，只有检测到了人脸，才能进行接下来的工作。...人脸的检测，采用的是Dlib函数库，帮助我们进行人脸的检测。...2、第二步人脸关键点检测；得到人脸的位置后，接下来就是对于人脸的关键点的定位，什么是关键点的定位呢，说的通俗一点，就是确定图片中人脸的关键特征的位置，比如眼睛，嘴巴，鼻子的位置，而这些关键点又被称为Landmark
今天给大家分享利用PPT合成墨迹人物的技巧！...▽ 利用墨迹素材与人物图像合成墨迹人物 这种风格的图片既充满古典韵味 由不乏现代气息 通常网上的做法都是利用PS或者其他专业图像软件进行来制作 其实利用ppt里的图像处理功能 再加上一些插件工具 可以很轻松的制作出墨迹风格的人物图片...剪切并复制为PNG图片（可以使用OneKey里的一键转图） 设置图片格式→图片更正→亮度：100% ? 准备图片素材 ? 将墨迹素材放置图片素材之上 ?...调整好墨迹素材使其刚好覆盖住人物主要轮廓 然后先选中背景图片素材 再选中墨迹素材 选择OneKey——图片混合——正片叠底 ? 用鼠标移开墨迹位置的图片 ? 此时墨迹图片已经制作完成 ?
，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取...最后的图片合成部分就更简陋了，先将处理好的面部画到画布指定位置，然后将抠好图的脸部透明png模板铺在上面，完成。...即便这样，合成结果还是很容易穿帮，不过纯前端处理也没有更好的办法了。 效果展示 好了，说的再多不如看个例子，示例提供三种图片输入源，分别是本地图片、远程图片、内置示例。...其中内置的图片大部分是提前在PS中纠正过角度的，而且内置图片会自动匹配到我事先调校好的参数，不出意外可以直接识别出人脸；如果选择本地图片作为图片源，最好选择头部姿态垂直的正面照，同时参考内置图片的 参数设置调节参数...，一次识别不成功很正常，需要多调几次；也可以使用远程图片识别，但因为canvas受到跨域策略影响，远程图片只能识别不能提取和合成。
String gzhPath, String qrCodePath, String text, String outPutPath) { try { // 设置图片大小...//设置图片大小 BufferedImage background = resizeImage(848,1018, ImageIO.read(new...g.setFont(new Font("微软雅黑",Font.PLAIN,40)); g.drawString(text,436 ,630); //在背景图片上添加二维码图片
直接放代码，有需要优化的地方请各自进行优化： /** * 缩放并合成图片 * @desc: 函数用途描述信息 * @author: Sindsun * @email... 来源图片，可以是远程图片 * @param $pointX 要合并在上层的图片x位置 * @param $pointY 要合并在上层的图片y位置 * @param $topWith... 指定在上层合并的图片的缩放后的大小 * @param $topHeight 指定在上层合并的图片的缩放后的高度 * @return */ public function... $baseImage = $imageCreateBaseFunc($baseImagePath); //要合成的图修复对象 //获取图片信息 ...imagecopyresampled($newImage, $fromImage, 0, 0, 0, 0, $width, $height, $bigWidth, $bigHight); //合成图片
前言：图片+音频合成-让图片说话 默认PaddlePaddle已安装 1、下载PaddleGAN代码 cd /home/aistudio git clone https://gitee.com/PaddlePaddle.../PaddleGAN 2、本地安装PaddleGAN cd /home/aistudio/PaddleGAN python3 -m pip install -v -e . 3、唇形动作合成命令使用说明...jpeg \ --audio /home/aistudio/2.m4a \ --outfile /home/aistudio/pp_put.mp4 face: 原始视频，视频中的人物的唇形将根据音频进行唇形合成...audio：驱动唇形合成的音频，视频中的人物将根据此音频进行唇形合成 outfile：参数指定的视频文件，该文件即为和音频同步的视频文件
如果你想把一些照片，合成视频，可以使用专业的视频剪辑软件，比如：剪映，另外也可以通过编写程序的方式来完成。这种方式处理起来更加的高效。接下来，我将使用代码的方式，实现图片合成视频。.../img/*.jpg") 程序主要逻辑，先读取所有图片，然后使用opencv合成视频。运行上面的程序后，就能够用图片生成视频了。支持两种格式，分别为avi和mp4。
前言 本文介绍了一个用于图片合成的 Python 代码示例。该代码使用了PIL库来处理图片文件，并通过嵌套循环将多张图片按照指定的行数和列数进行合成。最终生成的合成图片保存在本地。.../图片合成/img_f') 使用os.listdir()函数获取指定目录下所有文件的名称，并将其存储在names列表中。这里的目录是'./图片合成/img_f'。 5....保存合成的图片 new_img.save('new_img.jpg') 调用new_img.save()方法将合成的图片保存到本地，保存的路径为'new_img.jpg'。...整个代码的功能是将指定目录下的多张图片按照指定的行数和列数进行合成，并保存为一张新的图片。合成的图片大小为每张图片的宽度乘以列数和每张图片的高度乘以行数。.../图片合成/img_f/' + names[image_column * y + x]) new_img.paste(o_img, (x * w, y * h)) # 保存合成的图片
image.png # coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np #截取图片指定位置在指定位置填充 def jie_qu(t1,t2): sc=
利用MediaCodec可以录制视频，可是可以将图片合成视频吗？之前使用ffmpeg来实现。...但是，ffmpeg却是c++写的，而且非常占用内存，虽然它是非常棒的音视频处理库，但是杀鸡焉用牛刀，所以今天就讲一下：如何利用Android API中的MediaCodec来实现图片合成视频 YUV...yuv转rgb R = Y + 1.402 (V-128) G = Y - 0.34414 (U-128) - 0.71414 (V-128) B = Y + 1.772 (U-128) 颜色取样 将图片编码为...YUV格式的数据时，将对图片上的点进行采样存储。...这篇文章讲的是利用纯Android API实现的图片合成视频文件，其中我有查询到利用ffmpeg的，利用opencv/javacv的，但是这边文章介绍的方式没有引用第三方库，因此打包出来的apk文件肯定是很小的
关注文章公众号 回复"SFFAI29论文"获取本主题精选论文 论文推荐 最近，人脸图像合成技术越来越受到社会各界的关注。...人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...1 推荐理由：本文提出了PGGAN模型，并首次成功合成了视觉效果极为逼真的超高分辨率人脸图像。PGGAN的核心思想在于逐级生成图像，在训练过程中合成图像分辨率不断提高。...如图1所示，第一列是输入的30岁以下的人脸图片，右侧三列依次是转换后的31-40,41-50以及50+的人脸图片，可以看出随着年龄的增长，头发逐渐变白，皱纹出现并逐渐加深，符合人类的认知。...此外，文章提出了使用scratch图片来指导人脸姿态选择，可以实现姿态与表情同时变换，且生成了很好的细节。 Figure 5. 大图是生成的正脸/侧脸图，小图是输入的图片 Figure 6.
由上面我们可以得到图片1中关键点的和图片2中关键点的集合，以及合成图片的关键点的集合。 我们也由delaunay算法得到了确定的三角形。...接下来我们选取图片1中的三角形和合成图中的三角形进行仿射变换，也就是将图片1中的三角形对应的映射到合成图片当中去，关于仿射变换，我们可以使用opencv中的getAffineTransform函数进行。...这里需要注意的是，输入的两张图片大小不需要严格的一致，程序会自动帮大家进行图片大小的调整。 ? 一共有4个按钮，分布是打开图片1，打开图片2，人脸融合和退出软件。 ?...中间有3张图片，前2张都是原始图片，最后一个合成图片，尤其是合成图片那里是关键中关键： ?...后台的算法会把两种图片利用cv2和dlib进行处理合成，然后生成一个新的合成图片 最后我们用PIL库把图片读出来，然后显示在界面上即可。
Face Rendering for NIR-VIS Face Recognition 作者单位： 华威大学&帝国理工&华为& InsightFace&阿伯斯特威斯大学 近红外（NIR）与可见光（VIS）的人脸匹配具有挑战性...为了克服这个问题，作者提出一种新的方法来生成配对的近红外-可见光人脸图像。 具体来说，作者从一个大型的二维人脸数据集中重建了三维面部形状和反射率，并引入一种将可见光反射率转换为近红外反射率的新方法。...此外，为了促进身份特征的学习，还提出一个基于身份的最大平均差异（ID-MMD）损失，这不仅减少了近红外和可见光图像在域层面上的模式差距，而且鼓励网络关注身份特征，而不是人脸细节，如姿势和配件。...在四个具有挑战性的 NIR-VIS 人脸识别基准上进行的广泛实验表明，所提出的方法可以达到与最先进的（SOTA）方法相当的性能，而不需要任何现有的NIR-VIS人脸识别数据集。...通过对目标近红外-可见光人脸识别数据集稍作微调，所提出方法可以大大超过SOTA的性能。
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证，人脸考勤，人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。...先让我们选择一张结衣的图片试试： ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试： ? 嗨，杰伦就是不喜欢笑，微笑率0% 。。。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测，真的非常方便，识别代码只有1行而已。...Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测，还可以对多个人脸进行比对，检测是否是同一个人，这样就可以实现人脸考勤等功能了，这个下次再说吧。
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测，而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度：Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型，可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。...下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型，这个功能会放在后面讲...dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器
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