最近一个朋友发了一个效果图，是关于条纹去除的，问我有没有什么好的方法，实现这个功能，给我的参考图片如下所示： ? ...得到的结果大概如下所示： ? ? 其原理就是竖直条纹在频谱图上表现为一条水平线，我们就要把这条水平线消除，反馈到RGB空间就没有条纹了。 ? ? ...上面的处理后的图像还有些模糊，原因是ImageJ这个插件对其他位置的频谱也处理掉了一些（上面有图的Filter除水平黑线之外的其他黑色区域），如果用于工业实践，可再次适当修改下代码。 ...，研图像高度方向所有像素的平均值，然后以这个平均值和当前像素的差异作为一个特征，带入到后续的一个增强算式中，核心就是下面两句代码，这个其实是用X方向的图像信息来弥补Y方向的信息的一种手段。...对这个图的处理效果还是很不错的。不过他的通用型没有基于FFT的完美，比如上面第二个测试图像，他的结果如下所示： ? ?
使用返回值作为 rgb 三个颜色的通道，fragColor 也就是 (0,0,0,1) ，于是 x < 0.1 的区域显示出黑色。...初探矩形形状 同理，如果将结果取 step(0.1,coo.y)，在纵坐标小于 0.1 的区域内将会展示黑色： 现在问题来了，如果想要将横竖两个条纹同时存在，该怎么办呢？...，就可以得到 左上角坐标 (0.1,0,1)；边长是 0.8 的正方形，如下所示： 右侧黑色条纹，可以通过 step(0.1, 1 - coo.x) 得到，也就是 0.1 < 1 - coo.x 时,...，就可以在白色区域内展示图像。...下面将黑色区域设置为透明度 0.2 ，白色区域显示原图像： ---->[shaders/rect/r01_rect_step_5.frag]---- #version 460 core #include
，错误的编码：011： 二值码：3区域，差2个像素； 格雷码：2区域，差1个像素， 另外，在编码的最后一幅图像里，条纹都是非常细的，以上面3位编码为例，查看编码最后位，如果是： 二值码：01010101...格雷码：01100110 由于漫反射的原因，通常容易出错的地方是黑白交错的区域解码，当条纹在最后一幅很细的时候，明显格雷码编码条纹更粗，可能出错的地方更少。...参考链接：DLP LightCrafter4500投影图像步骤整理(一) 04 格雷码解码 格雷码的解码很简单，只需要把投影的结构光还原回十进制数字，我们就能知道相机中像素点 对应于投影图片的哪一列...4.2 多幅图像阈值法 虽然由于环境光、以及物体表面材料原因，一副图像中像素的灰度值通常是不均匀的，我们无法直接利用一张图像中呈现的灰度信息对结构光进行解码，但是我们可以利用结构光一连串图片来帮助获取像素点当前是亮条纹还是暗条纹...图3 五位格雷码投影图案 假设有一个编码为11011的格雷码条纹打在物体表面上，在连续投影的5张格雷码图案中，物体表面被编码照射区域，其既经历暗条纹（编码0），又经历亮条纹（1），下面这条结论式确定无疑的
ControNet 的初始版本带有以下预训练权重。 Canny edge — 黑色背景上带有白色边缘的单色图像。...Depth/Shallow areas — 灰度图像，黑色代表深区域，白色代表浅区域。 Normal map — 法线贴图图像。...Semantic segmentation map——ADE20K 的分割图像。 HED edge — 黑色背景上带有白色软边缘的单色图像。...Scribbles — 黑色背景上带有白色轮廓的手绘单色涂鸦图像。 OpenPose （姿势关键点）— OpenPose 骨骼图像。 M-LSD — 仅由黑色背景上的白色直线组成的单色图像。...目前还不支持Multi-ControlNet，开源社区有消息说正在积极开发中。这个新功能提供了可以使用多个控制网络，并将他们的输出一起用于图像生成，允许更好地控制整个图像。
这种风格的特点是以黑色、灰色为主色调，图像表现力较强，人物表情和行为也更加真实。...Depth of Field 景深 是指在摄影中，被拍摄的画面中被认为是清晰的范围，也称为焦距深度区域，通常用来描述在照片中被认为是清晰的范围...Shallow Focus 浅焦 将相机的光圈调整到一个相对较大的开口，以使摄影师可以根据需要保持相机在平面上的一个特定区域或主体清晰...，而照片中的其他区域则变得模糊不清的技术。...指当光线从透镜或镜头穿过时，透过玻璃或镜头的反光或散射使得图像出现散射光线或最终成像看起来失真的现象。
3.2 方向模板法的改进 李和平[27]等提出一种基于遗传算法的光条纹中心提取算法，首先利用遗传算法[28,29]自动选取颜色阈值从图像中分割出光条纹区域，再通过方向模板法获取光条中心线，采用人机交互的方式填充断裂的中心线...首先对图像采用中值滤波去除噪点，通过阈值法提取光条纹图像的ROI，并对ROI的高频区域进行线性增强提升图像对比度。利用极值法找到条纹截面灰度极大值作为初始条纹中心点。...先设定光条截面中心点的灰度阈值为 IT=50，选取图像中每列像素的有效光条截面区域。搭建为三层神经网络，输出层神经元个数为1，输入层个数11、隐层神经元个数设定为3。...王胜春[46]等提出了一种基于分区域多模板匹配的光条纹中心提取算法。先对图像提取结构光条纹ROI，提高光条纹在图像中的比重。...根据光条纹的灰度分布和梯度方向等特征利用ENet神经网络将条纹分割为多个区域如图8所示。传统计算条纹法线的方法是对图像全局进行梯度计算，耗时巨大。
亮度也是一个百分点;0％是黑色的，100％是白色的。 HSLA的颜色值是一个带有alpha通道的HSL颜色值的延伸 - 指定对象的透明度。...条纹背景 难题 目前在网页中实现条纹图案的方式非常繁琐，并且效果往往不够理想。 解决方案 水平条纹 使用 linear-gradient 属性可以创建基本的垂直渐变，比如： <!...可以发现，当拉近两个色标时，渐变区域越来越窄。不难想象，如果把两个色标重合在一起，得到的就是两条水平条纹。...以下是理论依据： “如果多个色标具有相同的位置，它们会产生一个无限小的过渡区域， 过渡的起止色分别是第一个和最后一个指定值。从效果上看，颜色会在那 个位置突然变化，而不是一个平滑的渐变过程。”...: 100% 45px; 垂直条纹 垂直条纹相比水平条纹，在 linear-gradient 的开头加一个额外参数来标记其渐变方向即可（在水平条纹中我们没有加这个参数，因为其默认值就是
低频位于频率变换图像的中心。 这些示例的变换图像显示实心图像具有大多数低频分量（如中心亮点所示）。 条纹转换图像包含白色和黑色区域的低频以及这些颜色之间的边缘的高频。...条纹变换图像也告诉我们这些频率有一个主导方向; 垂直条纹由穿过频率变换图像中心的水平线表示 # Read in an image image = cv2.imread('images/birds.jpg...ax1,ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(20,10)) ax1.imshow(image) ax2.imshow(f_image, cmap='gray') 此图像包含所有频率的分量...你可以在变换图像的中心看到一个亮点，它告诉我们图像的很大一部分是低频的; 这是有道理的，因为鸟类和背景的身体是纯色。...变换图像还告诉我们这些频率有两个主导方向; 垂直边缘（来自鸟的边缘）由穿过频率变换图像中心的水平线表示，水平边缘（来自鸟头的分支和顶部）由穿过中心的垂直线表示。
很难获取无纹理区域的信息。 应用：谷歌无人车 4.激光三角法 原理：线扫描法的一种，是用线光源投射到待测物体表面，然后经过一侧一维的扫描，获得整个物体的深度信息。...每次投射器投射一条光线到物体上，摄像机对带有光条纹的物体成像，图像上的光线特征恰恰对应投射器的光线。根据三角测量原理，可确定落在物体上光线的深度信息。...若沿着一行扫描编码结构光的数字投影条纹图案，我们会发现离散编码的图案中，码字(codeword)相同的区域其扫描轮廓线的值也是一样的，而相同码字区域的大小也很大程度上代表了重构出来的三维点云的密度；然而...②相位测量轮廓术 相位测量轮廓术(PMP：Phase Measurement Profilometry)的基本思想就是通过3F(F为相移法中采用的频率个数)张具有一定相位差的条纹图来计算相位，然后再结合相位...相位测量轮廓术的原理同样如图1．7所示，将正弦光栅图像投影到物体表面，同时用成像设备采集变形条纹。
三维重建8-立体匹配4中我介绍了如何获取到遮挡区域，一般可以利用左右一致性检测得到。只不过这里记住是利用参考图像和理想视差值进行计算得到遮挡区域的。 3....Cones: Teddy: 在2003年CVPR中他们发表了下面这篇文章，阐述了新数据集的制作方法： 我们从标题就可以看出，这次他们采用了结构光技术自动的计算出每组图像的高精度稠密视差图作为理想参考...这个过程可以图示如下： 你可以看到，View Dispariy中存在大量的黑色像素，这是怎么回事呢？...这种不一致的像素也会被标记为黑色像素。 很显然，这样的视差图是不足以作为理想的视差图的。我们理想中的视差图，需要绝大多数像素都有准确的视差值，那么该如何做呢？...这个数据集相比之前的数据集更加有挑战性，因为图像中包括了更大的视差，更多的平坦区域。
实现条纹 之前我们实现过黑色到红色的渐变效果，让像素颜色的 r 值根据坐标从 0~1 均匀变化即可。现在想要实现如下的 渐变条纹 ，该怎么办呢？...条纹可以指定个数，如下是 10 个条纹从黑到红的渐变效果： 对于 shader 要解决抓住一点：通过坐标控制像素的颜色信息。...下面着色器代码中通过 count 表示条纹的数量；floor 函数是一个内置函数，用于对数字取整。...count=10 count=20 count=50 下面代码中，对横坐标 x 进行运算，使得在某段横坐标区域内，取用同一横坐标值，纵坐标 y 维持原状。...这样就可以得到 count 个图片条纹，视觉上每段区域的效果是：最左侧的边线向右平移擦出的痕迹。 当 count 越大时，条纹越多，看起来图片就越清晰。这里已经有点马赛克的味道了。
其核心就在于以区块内的文字作为裁剪区域向外裁剪，文字的背景即为区块的背景，文字之外的区域都将被裁剪掉。...： 实现一个背景动画 当 hover 到文字的时候，让文字透明 让动画开始 我们首先需要实现一个会动的条纹背景动画，方法有很多，我这里利用了 repeating-radial-gradient 配合 CSS...有了上述的铺垫，我们继续进一步的尝试，CSS 有两个非常有意思的属性，滤镜 filter 与混合模式 mix-blend-mode。我们考虑把它们作用于我们的效果中。...，通过混合模式的叠加处理，文字的亮部将会保留，而暗部则会与黑色背景融合： 这里，混合模式 mix-blend-mode: hard-light 发挥了非常重要的作用，去掉的话，是这样的结果： 当然，...这里，我们继续优化下代码，我们希望能把被 grayscale() 处理过的原图的明暗部分置换，刚好，在 filter 中，存在一个 invert() 函数，能够反转输入图像的色值。
随机裁剪 随机裁剪随机选择一个区域并裁剪出来做一个新的数据样本，裁剪后的区域应该与原始图像具有相同的宽高比以保持物体的形状。...从上图中，左图表示带有真实边界框（红色）的原始图像，右图是通过裁剪橙色框内的区域创建的新样本。...下图中，剪切区域（黑色区域）内的大量的小物体被去除了，这不符合数据扩充的目的。...为了使这种方式适用于对象检测，我们可以做一个简单的修改，而不是只使用一个掩码并将其放在图像中的随机位置，当我们随机选择一半数量的对象并将断流器应用于这些对象区域时，效果会更好。...对于那些无法识别高斯噪声和脉冲噪声之间差异的人，高斯噪声的值范围从 0 到 255 ，具体取决于配置，因此，在 RGB 图像中，高斯噪声像素可以是任何颜色。
在本文中，您将学习如何使用OpenCV基于Python中的颜色从图像中简单地分割对象。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，用c/c++编写，带有Python绑定，提供了操作颜色空间的简单方法。...有这么多颜色空间，因为不同的颜色空间对于不同的目的是有用的。 在印刷领域，CMYK非常有用，因为它描述了从白色背景产生颜色所需的颜色组合。RGB中的0元组是黑色的，而CMYK中的0元组是白色的。...我们的打印机包含青色、品红色、黄色和黑色墨盒。 在某些类型的医疗领域，装有染色组织样本的载玻片被扫描并保存为图像。...使用与上面相同的技术，我们可以查看HSV中的图像图，HSV中显示图像的代码与RGB中的代码相同。...这里选择的色板是浅橙色和深橙色，几乎是红色: >>> light_orange = (1, 190, 200) >>> dark_orange = (18, 255, 255) 在Python中显示颜色的一个简单方法是制作所需颜色的小正方形图像
实现拼图滑块验证，我觉得其中比较关键的一点就是裁剪图片，最起码需要裁剪出下面两张图的样子 ? 底图 ?...$color2 = imagecolorat($background, $i, $j); } } 3.获取滑块模型图的像素矩阵，并获取矩阵中的黑色区域部分的像素点的坐标 list...分别表示的是黑色区域的像素点的x,y坐标 } } } 4.在底图像素矩阵中按照步骤3中获取的坐标结合底图的实际情况获取像素值 5.将步骤4中获取的像素值，逐个设置到步骤1生成的透明图片上...，这样滑块图就做好啦 //设置指定图像的xy坐标的颜色索引 bool imagesetpixel ( resource $image , int $x , int $y , int $color ) 整体代码...height_limit; $j++) { $color2 = imagecolorat($background, $i, $j); //判断索引值区分具体的遮盖区域
cropperjs的主要功能是图片裁剪，是一款前端常用的的图片裁剪工具，可根据相关api配置裁剪出符合自己业务需要的图片，具体使用如下： npm 引用 npm i cropperjs 1 业务中引入 import...modal: true,// 在图像上方和裁剪框下方显示黑色模态 rotatable: true,// 启用以旋转图像 scalable: true, // 启用以缩放图像 zoomable...，则不会重建裁剪器，只会更新所有相关图像的 URL。...如果画布和容器的比例不同，最小画布将被其中一个维度中的额外空间包围。 3： 限制最小画布大小以填充容器。如果画布和容器的比例不同，容器将无法在其中一个维度中容纳整个画布。定义裁剪器的视图模式。...let cas = _this.cropper.getCroppedCanvas({ width: winW, // 根据需求配置最终裁完的图片宽
image.png 在上图中，左边的图像是带有真实边界框的原始图像(红色部分)，右边的图像是通过裁剪橙色框中的区域创建的新样本。...在新样本的标注中，去除所有与左侧图像中橙色框不重叠的对象，并将橙色框边界上的对象的坐标进行细化，使之与新样本相匹配。对原始图像进行随机裁剪的输出是新的裁剪后的图像及其注释。...在下图中，删除了剪切区域（黑色区域）内的大量小对象，这不符合数据增强的精神。...image.png 为了使这种方式适合对象检测，我们可以做一个简单的修改，而不是仅使用一个遮罩并将其放置在图像中的随机位置，而是随机选择一半的对象，并将裁剪应用于每个目标区域，效果更佳。...image.png 对于那些无法识别高斯噪声和椒盐噪声区别的人，高斯噪声的取值范围取决于配置，从0到255，因此，在RGB图像中，高斯噪声像素可以是任何颜色。
多维数组 1.1 注意事项 Numpy 多维数组的切片是原始数组的浅拷贝，切片修改后原始数组也会改变。...Numpy 数组切片，当上界或下界为数组边界时可以省略，如：img[y:, :x] 表示高度方向从 y 至图像底部（像素ymax），宽度方向从图像左侧（像素 0）至 x。...（ROI） windowName：选择的区域被显示在的窗口的名字 img：要在什么图片上选择ROI showCrosshair：是否在矩形框里画十字线. fromCenter：是否是从矩形框的中心开始画...在这种情况下，你可能需要寻找其他方法来选择图像中的 ROI，例如使用固定坐标、图像分割算法等。...retval：一个新的 Image 对象,原始图像中被裁剪出来的矩形区域 3.2 注意事项 crop()函数接受一个包含四个数字的元组参数，表示裁剪区域的左上角和右下角的坐标。
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