从颤动中的图像中去除影院镜头帧 - 腾讯云开发者社区

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Github项目推荐：新型深度网络体系结构去除图像中的雨水痕迹

编译：chux 出品：ATYUN订阅号雨水痕迹会严重降低图像能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此去除图像中的雨水是有必要的。...北京大学等研究团队提出了一种基于深度卷积和递归神经网络的新型深度网络体系结构，用于单图像去除。由于背景信息对于去除雨水痕迹非常重要，团队首先采用扩张卷积神经网络来获取大的感受野。...结合递归神经网络以保留先前阶段中的有用信息并有利于后期的去除雨水痕迹。团队对合成数据集和现实数据集进行了大量实验。提出的方法在所有评估指标下都优于目前最先进的方法。...模型：持有检查站 showdir：保存模型预测的图像最佳实践将每个实验保存在一个独立的文件夹中，并为其指定一个长名称。...训练，测试和展示 python main.py -a train python main.py -a test python show.py 脚本 explore.sh：在浏览器中显示预测图像 config

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梳理 | 立体视觉相机的优势

简单来说，立体视觉相机是一种至少有两个独立成像模块的相机，每个模块都使用自己的镜头和图像传感器。这自动为成像应用开辟了无尽的可能性。...03 立体视觉相机的主要优点 3.1 更宽的视野由于它有两个镜头和两个传感器，立体视觉相机可以捕捉到更宽阔的视野。这使得相机能够从两个不同的角度观察物体，并更好地观察物体的周围环境。...考虑到这一点，立体相机所产生的效果是单相机的两倍。 3.2 更少的遗漏如果两个成像模块中的一个对物体的视觉模糊，或者其中一个由于任何原因无法捕捉到物体，则另一个镜头可以接管并进行补偿。...因此，它将以更少的遗漏提供更全面的结果。它还捕捉到了物体及其周围环境的更全面的完整图像。 3.3 更高质量、更精确的输出在立体视觉相机中，当涉及到条纹感知时，所包括的成像模块相互补偿。...无论结果是单个图像还是流视频，立体视觉技术都将能够提供更生动、逼真的呈现。 3.5 连续帧之间更流畅的连接如果是拍摄视频，立体视觉的两个镜头将允许连续的帧更好地相互融合。

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人工智能在图像识别中的应用：从CNN到Transformers

人工智能在图像识别中的应用：从CNN到Transformers图像识别是计算机视觉领域的一个重要任务，涵盖了从物体检测到面部识别等多种应用。...本篇文章将探讨人工智能在图像识别中的应用，重点分析从传统的CNN到现代Transformer模型的演进，并结合代码实例展示其应用。1....图像识别概述图像识别是一种计算机视觉任务，目的是通过算法和模型识别和理解图像中的内容。...通过将每个图像切分为小块并输入Transformer模型，我们能够捕捉图像中的全局信息，达到高效的图像识别效果。4....但是随着数据量的增加，Transformer的性能会显著提升，尤其在超大规模的数据集上，Transformer往往能够从数据中挖掘出更复杂的模式。

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从39个kaggle竞赛中总结出来的图像分割的Tips和Tricks

预处理使用DoG（Difference of Gaussian）方法进行blob检测，使用skimage中的方法。...使用OpenCV进行通用的图像预处理。使用自动化主动学习，添加手工标注。将所有的图像缩放成相同的分辨率，可以使用相同的模型来扫描不同的厚度。将扫描图像归一化为3D的numpy数组。...对单张图像使用暗通道先验方法进行图像去雾。将所有图像转化成Hounsfield单位（放射学中的概念）。使用RGBY的匹配系数来找到冗余的图像。开发一个采样器，让标签更加的均衡。...对3D图像使用lossless重排来进行数据增强。 0到45度随机旋转。从0.8到1.2随机缩放。亮度变换。随机变化hue和饱和度。...Active Contour Loss 加入了面积和尺寸信息，并集成到深度学习模型中。

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从39个kaggle竞赛中总结出来的图像分割的Tips和Tricks

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超3000个特效镜头，复联4是怎么在短时间里完成的？

特效是指影视作品拍摄和制作中，利用数字技术的手段「制作」出难以完成或者有危险的画面。我们常说的「大场面」就是优秀的视觉特效了。《复联 3 》全片 2680 个特效镜头，只有4个镜头没使用特效。...在《复联 3 》中，瓦坎达之战是由工业光魔参与制作的，包括灭霸飞船、瓦坎达上的所有战斗、反浩克装甲战斗等片段，共有近 400 位视效艺术家完成了 600 个特效镜头。...瓦坎达之战中的特效如今，工业光魔正致力于使用人工智能对光线追踪产生的图像进行去噪。这将减少 CPU 的负担并大幅度地节省时间。...根据已经公布的 12 家参与制作特效公司名单阵容，加之整部电影中超过 3000 个特效镜头。可想而知，《复联 4 》绝对是顶级的制作水准。...祝愿每一个要去看电影的小可爱，都没有在观影前被强行剧透，然后在影院里看得尽兴！

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从图像中抽象出概念再生成新的图像，网友：人类幼崽这个技能AI终于学会了

同样的例子还有艺术品：铠甲小人：碗：不只是提取图像中的物体，AI还能生成特定风格的新图像。例如下图，AI提取了输入图像的绘画风格，生成了一系列该风格的新画作。...更神奇的是，它还能将两组输入图像相结合，提取一组图像中的物体，再提取另一组的图像风格，两者结合，生成一张崭新的图像。...为了应对这一挑战，研究给出了一个固定的、预先训练好的文本-图像模型和一个描述概念的小图像集（用户输入的3-5张图像），目标是找到一个单一的词嵌入，从小集合中重建图像。...具体来说，就是先抽象出用户输入图像中的物体或风格，并转换为“S∗”这一伪词（pseudo-word），这时，这个伪词就可以被当作任何其他词来处理，最后根据“S∗”组合成的自然语句，生成个性化的新图像，比如...例如下图，当提示“医生”时，其他模型倾向于生成白种人和男性的图像，而本模型生成图像中则增加了女性和其他种族的人数。目前，该项目的代码和数据已开源，感兴趣的小伙伴可以关注一下。

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Sora AI：如何生成逼真视频，推动创意界限

Sora的工作机制还包括一次生成多帧的预测，确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变，这一点与其他图像生成模型如DALL-E 3和Stable Diffusion有所不同。...Stable Diffusion和DALL-E 3都是基于文本到图像的生成模型，它们的工作方式相似，都是通过数百万或数十亿的文本-图像对进行训练。...OpenAI Sora的扩散模型通过逐步去除视频中的噪声来生成清晰的视频，与DALL-E 3和Stable Diffusion相比，它更侧重于视频生成，特别是在保持画面主体不变方面具有独特的优势。...镜头的丝滑可变：Sora还可以在单个视频中创建多个镜头，这一点对于处理复杂的物理场景非常重要。通过创建不同的镜头，Sora能够更精细地控制场景中的视觉元素，从而更好地展示物理遮挡和碰撞关系。...一次性生成视频：Sora的另一个特点是可以生成整个视频，而不是逐帧生成。这种方式避免了其他方法中的挑战，如确保即使对象暂时从视野中消失，也能保持不变。

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Pixel 3的超分辨变焦技术

本文来自Google AI博客，介绍了传统去除马赛克的方法，以及如何通过多帧画面去除马赛克的原理。但在手机上应用这一技术，需要面对不少挑战。感谢快手图像算法工程师章佳杰的翻译。...算法通常会从附近像素中的颜色进行插值, 对缺失的颜色信息进行最佳猜测, 以此来完成去马赛克的过程, 这意味着 RGB 数码照片的三分之二像素实际上是通过重建得到的!...从连拍摄影到多帧超分虽然单幅图片不能提供足够的信息来填充缺失的颜色, 但我们可以从连续拍摄的多帧图像中获取一些缺少的信息。...为了利用手震, 我们首先需要将图像对齐在一起。我们选择连拍中的单帧图像作为 "基础" 或参考帧, 并相对于它对齐其余每帧。对齐后, 图像大致组合在一起, 如前文所示。...当然，手震不太可能恰好把图像移动单个像素, 因此我们在将颜色填入参考帧的像素网格之前, 需要在每个新帧中的相邻像素之间进行插值。

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全面对标Sora！中国首个Sora级视频大模型Vidu亮相

，创造出具有深度和复杂性的超现实主义内容，例如“画室里的一艘船正在海浪中驶向镜头”这样的场景；③多镜头语言：Vidu能够生成复杂的动态镜头，不再局限于简单的推、拉、移等固定镜头，而是能够围绕统一主体在一段画面里就实现远景...通常的视频大模型，会先生成关键帧，再通过插帧的方式将多个关键帧连成视频的做法实现，本质上是在大模型图片生成基础上做的优化；更进一步的视频大模型，会提取画面中的关键信息，按照关键信息的联系，逐帧生成连续的画面内容...在插帧的步骤中，模型不知道两帧之间的内容如何连接，只是采用了类似于PPT中“平滑”的效果将线条和内容进行移动。...例如Pixeling模型以“一只柯基犬在热带毛伊岛拍摄自己的Vlog”为关键词生成的视频中[4]，在关键帧的位置，我们可以看到清晰完整的柴犬形象，但是在插帧内容中，柴犬已经发生了严重的形变。...反向过程：由一个纯高斯噪声出发，逐步地去除噪声，得到一个满足训练数据分布的图片。

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干货 | 使用FFT变换自动去除图像中严重的网纹

最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...不过这个方法还是有限制的，他能处理的对象是有非常严重网纹的图像，我们测试过对于普通的身份证照片、摩尔纹等是起不到去除作用的，从频谱上来说，就是要在频谱上能看到分布在四周处有一些很明显的独立的亮点。...这些亮点就对应着纹理的频率。　　上面的过程需要人工的参与，我们这里进行一下扩展，尝试下对这类图像进行自动的纹理去除。这里的核心是找到纹理的频率，也就是那些白色独立的亮点。...可以看出，虽然能再一定程度上去除网纹，但是也就有一些去除的不完全，这主要还是因为自动提取的滤波器还是不够准确，要想获取更为理想的结果，必须手动的予以修缮。

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【算法随记五】使用FFT变换自动去除图像中严重的网纹。

最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...不过这个方法还是有限制的，他能处理的对象是有非常严重网纹的图像，我们测试过对于普通的身份证照片、摩尔纹等是起不到去除作用的，从频谱上来说，就是要在频谱上能看到分布在四周处有一些很明显的独立的亮点。...这些亮点就对应着纹理的频率。　　上面的过程需要人工的参与，我们这里进行一下扩展，尝试下对这类图像进行自动的纹理去除。这里的核心是找到纹理的频率，也就是那些白色独立的亮点。　　...可以看出，虽然能再一定程度上去除网纹，但是也就有一些去除的不完全，这主要还是因为自动提取的滤波器还是不够准确，要想获取更为理想的结果，必须手动的予以修缮。

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在线电影资源的版式说明

CAM (枪版) CAM通常是用数码摄像机从电影院盗录。有时会使用小三角架，但大多数时候不可能使用，所以摄像机会抖动。因此我们看到画面通常偏暗人物常常会失真，下方的字幕时常会出现倾斜。...DVDSCR预览版的或者是测试版的DVD，非正式出版的版本。从预览版 DVD 中获取，通过mpeg-4技术进行高质量压缩的视频格式。能比DVDRip早发布，但画质稍差。...DVD9的容量比DVD5大，声音和图像的品质也要更好。 2....WORKPRINT版(WP) WORKPRITN(WP)是从未完成的电影拷贝转制而成，可能会缺失镜头和音乐。质量可能从最好到很差。有些WP可能和最终版本相差很远。...RECODE版 RECODE是以前已经发布过的版本，通常用TMPGenc编码过滤以去除字幕，纠正颜色等。 16.

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红巨人调色插件合集Red Giant Magic Bullet Suite 2023

通过强大的色彩调整平衡您的镜头。然后，超越色彩校正，精确模拟镜头滤镜和胶片库存。• 风格化给你的镜头看好莱坞电影的外观。...使用Magic Bullet Suite中的工具，您的素材可以立即获得电影对比度和大型预算电影的精致调色板。凭借大量基于流行电影和电视节目的完全可定制的预设，您将在几秒钟内获得美丽的结果。...MAGIC BULLET DENOISER III（新）Denoiser III为您提供轻松的视频降噪。从镜头中删除噪音和纹理，同时保留细节。立即获得一步结果。...让您的才能看起来最好的最快，最简单的方法。快速平衡肤色，减少皱纹，去除瑕疵。Cosmo已经从头开始重写，为您提供快速，美观的结果。...胶片包括精确的，测量的胶片颗粒和万无一失的晕影工具。MAGIC BULLET RENOISER（新）使用Magic Bullet Renoiser获得影院纹理和胶片颗粒。

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视频图像处理中的错帧同步是怎么实现的？

我们在做相机预览和视频流处理时，对每帧图像处理时间过长（超过 30 ms）就很容易造成画面卡顿，这个场景就需要用到错帧同步方法去提升画面的流畅度。...错帧同步，简单来说就是把当前的几帧缓冲到子线程中处理，主线程直接返回子线程之前的处理结果，属于典型的以空间换时间策略。错帧同步策略也有不足之处，它不能在子线程中缓冲太多的帧，否则造成画面延迟。...另外，每个子线程分配的任务也要均衡（即每帧在子线程中的处理时间大致相同），不然会因为 CPU 线程调度的时间消耗适得其反。 ?...错帧同步的原理错帧同步的原理如上图所示，我们开启三个线程：一个主线程，两个工作线程，每一帧图像的处理任务分为 2 步，第一个工作线程完成第一步处理，第二个工作线程完成第二步处理，每一帧都要经过这两步的处理...当主线程输入第 n + 1 帧到第一个工作线程后，主线程会等待第二个工作线程中第 n 帧的处理结果然后返回，这种情况下你肯定会问第 0 帧怎么办？第 0 帧就直接返回就行了。

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【短道速滑十】从单幅图像中评估加性噪音的均方差。

即从单幅图像中评估图像噪音的均方差，这个算子可以用于计算匹配时的最小对比度（发现新大陆了，原路模板匹配还可以用这个做自动化）、边缘检测滤波器的幅度、摄像机评估、控相机操作中的错误（例如用户过度调节相机增益...这个M算子明显就是类似一个边缘检测的算子，然后把所有这个算子的结果相加，再求某个意义下的平均值，Halcon说这个方法的好处是对图像的结构不敏感，而只完全依赖于图像的噪音本身。　　...Sigma = sqrtf(IM_PI / 2) / (6 * Width * Height) * Sum; return IM_STATUS_OK; } 　　为了简化代码，没有考虑图像周边单位像素的信息了...disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () endfor endfor 　　　　　　　　　　　　　　噪音图像...　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Halcon的结果　使用上述C的代码获取的结果为： 5.240565，和Halcon的结果基本一致。

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音视频知识图谱 2022.03

下面是 2022.03 月知识图谱新增的内容节选： 1）图谱路径：图像算法/视频防抖传统电子防抖通过分析前后帧画面的变化，建立特征点，反求出在拍摄时的手机运动，之后再通过反求出来的运动轨迹反向补偿达到稳定画面的目的...光学防抖利用手机中已经有的陀螺仪进行手机运动姿态的采集，然后通过马达驱动单个镜头或者整个镜组移动来补偿运动。陀螺仪电子防抖不再通过识别画面来反求运动信息，而是直接从陀螺仪数据读取数据。...传感器防抖传感器位移式光学图像防抖。既然镜头更重了，那么就不移动镜头，转而去移动重量更轻的传感器。这样就有可能在更小的体积内实现类似于浮动镜组方案的光学防抖效果。...有运动发生时，由于码率恒定，只能通过增大 QP 来减少码字大小，图像质量变差；当场景静止时，图像质量又变好，因此图像质量不稳定。这种算法码率稳定，对带宽的消耗稳定，适合在流式播放中应用。...通过降低那些耗费码率但是又难以用肉眼察觉的帧（高速运动或者纹理丰富）的质量提升那些静态帧的码率来达到此目的。

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如何从失焦的图像中恢复景深并将图像变清晰？

到目前为止，我已经介绍了两种用于将模糊的图像变清晰的技术，它们分别是： 35. 去卷积：怎么把模糊的图像变清晰？，我介绍了用它来解决镜头光学系统本身导致的模糊 36....是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....一、景深和失焦模糊 1.1 失焦模糊的原理说起失焦的模糊，我们就要回忆一下我的另外一篇文章31. 镜头、曝光，以及对焦（上）中的内容。...中的思想，只不过现在要求的是卷积核c，这就要求我们提前获取到失焦的图像x和清晰的图像b ?...因此，不管是从肉眼上观察，还是通过振铃效应导致的过大的卷积误差，我们都很容易判断哪个是正确尺度的卷积核。

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从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

当我们将现实世界中的对象和概念转化为向量嵌入，例如：图像：通过视觉特征的向量化，捕捉图像内容。音频：将声音信号转换为向量，以表达音频特征。新闻文章：将文本转换为向量，以反映文章的主题和情感。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...在CNN中，卷积层通过在输入图像上滑动感受野来应用卷积操作，而下采样层则负责减少数据的空间维度，同时增加对图像位移的不变性。这个过程在网络中逐层进行，每一层都在前一层的基础上进一步提取和抽象特征。...在这个过程中不断优化权重，使得相同类别的图像在嵌入空间中彼此接近，而不同类别的图像则彼此远离。

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从复活巨星到修复老电影，细数AI在电影领域的打开方式

最后，沃森从90分钟的影片中，为制作人筛选出一段长达六分钟的影片，也让预告片的剪辑时间缩减到24小时。一年之后，AI剪辑术有了更加先进的功能。...这个更加先进的AI系统会自动将所有的镜头，包括多个角度拍摄的画面按照我们的脚本进行组织，还能根据需求找到指定的内容。另外，系统还会利用面部识别和情绪识别系统，对每一帧画面进行分析。...为了在这段1896年的视频中达到与4K同样的效果，Shiryaev 还为电影填充了足够多图像，从而将“图片放映”提高到了每秒60帧。...而填充的图像利用的是DAIN帧预测技术，具体而言，DAIN能够分析并映射视频剪辑，然后在现有图像之间插入生成的填充图像。...老片变高清只是一个例子，此类的AI修复术，已经在业界广泛应用，《开国大典》、《决胜时刻》等经典老片去年重新在电影院上映的皆是AI修复之后的高清影片。

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视频图像处理中的错帧同步是怎么实现的？

【短道速滑十】从单幅图像中评估加性噪音的均方差。

音视频知识图谱 2022.03

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