虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景，以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。
基础操作： ctrl+0=显示全图； ctrl+=放大； ctrl-=缩小； ctrl+j：复制当前图层到一个新层 ； ctrl+1 =实际像素显示。
发布于 2017-11-04 14:51 更新于 2018-02-19 22:37
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中，我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念，例如背景减法和光流计算，然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例，以及有关代码和新功能的详细说明。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 对于艺术家和插图画家来说，这类绘图工具虽然省时省力，但如何保持自己的创作风格是一个大问题。 前段时间，来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者，与Eleuther AI、LAION 等团队合作，共同开发了一种文本转图像模型 Stable Diffusion。这项研究入选CVPR 2022 Oral。 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理。 Stabl
随着电影越来越注重CGI，电影制作人必须越来越擅长“合成”，即合并前景和背景图像，例如将演员放置在飞机或行星的顶部，或者放入《黑豹》的Wakanda这样的虚构世界。
针对图像编辑中的扩散模型，中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中，以及ISP的研究开发；请问这一方向以后的前景如何？
本文探讨了基于深度学习的图像分割算法，并分析了其优缺点。首先介绍了基于生成对抗网络（GAN）的图像分割算法，然后阐述了基于深度学习的图像分割算法在处理图像中的前景和背景之间的区别。针对前景和背景之间的区别，提出了一种基于深度学习的方法，该方法能够准确地分割前景和背景。同时，该方法也可以用于其他需要前景和背景分割的任务。
导入素材之后可以拖动窗口移动各个素材。 绘制选区：选择椭圆工具 使用选区工具选择圆形图片，使用 Ctrl+T 可以更改选取。 之后使用蒙版工具，添加图层蒙版。 然后右键装换为智
这是NeurIPS 2018一篇图像翻译的文章。目前的无监督图像到图像的翻译技术很难在不改变背景或场景中多个对象交互方式的情况下将注意力集中在改变的对象上去。这篇文章的解决思路是使用注意力导向来进行图像翻译。下面是这篇文章的结果图：
位图图像数据实际上一个像素阵列，其中每个像素代表了图像中的一个点。位图实际上只支持矩形区域的渲染，但是使用透明技术可以实现任意形状图像的渲染。开发者也可以对要进行渲染的图像进行旋转、切割等操作。
█ 本文译自 Jesse Dohmann 于2018年1月12日的博客文章：Slicing Silhouettes of Jupiter : Processing JunoCam Images. 随着
机器学习当今最令人兴奋的新技术之一。然而，毫无疑问，任何新生事物都是有争议的。目前，这一争议并不真正来自超智能机器人戏剧性地接管人类的前景;相反，这是因为像这样强大的技术既可以被犯罪分子利用，也可以被有良好意图的人利用。在这篇文章中，我想探索一下黑暗面:罪犯是如何非法使用人工智能的。
内容来源：本文转自微信公众号—— Crossin的编程教室（ID： crossincode），好文请多支持！感谢您的阅读~
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.11837.pdf 源代码： https://github.com/yzd-v/FGD 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。 01 前言 在目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，尤其是在前景和背景中。如
AI盛行的时代来临了，在这段时间，除了爆火的GPT3.5后，OpenAI发布了GPT4版本，同时微软也在Bing上开始加入了AI，也就是NewBing。
现在，在 Photoshop 中创建准确的选区和蒙版比以往任何时候都更快捷、更简单。一个新的专用工作区能够帮助您创建精准的选区和蒙版。使用“调整边缘画笔”等工具可清晰地分离前景和背景元素，并进行更多操作。
在WinForm中，Brush是用于填充绘制图形的对象，它们提供了不同的填充方式和样式。在绘制图形时，可以通过Graphics对象的Fill方法使用Brush进行填充。以下是一些常见的Brush类型：
在数字图像处理领域，图像上色 一直是一个重要的课题。传统的图像上色方法通常需要人工干预，耗时且效果有限。
Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快，从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库，常被称为“胶水语言”，能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
使用Stable Diffusion生成视频一直是人们的研究目标，但是我们遇到的最大问题是视频帧和帧之间的闪烁，但是最新的论文则着力解决这个问题。
无论是对于刚接触编程的初学者，还是已经工作的程序员，哪一门编程语言更火，更有价值和前景，似乎是永远有争议的话题。
随着新兴技术的发展，对于求职者的要求可以说是越来越高，现在不少岗位都要求相关人员掌握数据分析能力，甚至还要掌握python。加之少儿编程的快速发展，因此不少家长都想让孩子从小掌握这门超级语言。那么，编
详细介绍参考：http://blog.csdn.net/mingzznet/article/details/9172585
论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本） 原文地址： 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文
数码照片的大小和质量与其像素的大小和分辨率有密切关注。CS6在编辑图像之前，先设置图像的大小分辨率。
如果你一整天都盯着终端，自然想让它变得赏心悦目。 对美的判断因人而异，自CRT串行控制台问世以来，终端已经走了很长一段路。 因此，很有可能你的软件终端窗口中有很多选项可以使你看到的内容主题化，不管你如何定义美。
Halcon是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，其底层功能算法特点、运算性能以及编程需求等方面都具有显著的优势。然而，由于其功能强大，同时也需要一定的软件功底和图像处理理论。因此，如何快速掌握Halcon的应用技巧，成为Halcon应用者们关注的问题。
近些年，编程语言Python的热度越来越高，因为Python简单，学起来快，是不少程序员入门的首选语言。
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是周四，一周已经过去一大半啦~ 今天科技圈都有哪些好玩的事呢？ 一起来跟日报君看看吧。 今日大新闻 滴滴被处80.26亿元罚款 据网信中国消息，国家互联网信息办公室依据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《行政处罚法》等法律法规，对滴滴全球股份有限公司处人民币80.26亿元罚款。 对滴滴全球股份有限公司董事长兼CEO程维、总裁柳青各处人民币100万元罚款。 经查实，滴滴全球股份有限公司违反《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保
详情见之前的笔记 matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting
选择快速选区工具，对图像进行大致选中，并对部分区域进行减选或者加选。选好人物后，对有可能透明的空白区域进行调整边缘来涂抹。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第7篇，介绍视觉设计（Visual Design）。
“色彩范围”命令选择现有选区或整个图像内指定的颜色或色彩范围。如果想替换选区，在应用此命令前确保已取消选择所有内容。“色彩范围”命令不可用于 32 位/通道的图像。
PCL（Point Cloud Library，点云库）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源 C++ 编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等；支持多种操作系统平台，可在 Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说 OpenCV 是 2D 信息获取与处理的结晶，那么 PCL 就在 3D 信息获取与处理上具有相同的地位。PCL 是 BSD 授权方式，可以免费进行商业和学术应用。
YouTube stories 中的神经网络视频分割（加特效） AI 科技评论按：视频分割是一项用途广泛的技术，把视频的前景和背景分离之后，导演们、视频制作者们就可以把两者作为两个不同的视觉层，便于后续的处理或者替换。对背景的修改可以传递不同的情绪、可以让前景的主人公显得去了另一个地方，又或者增强这条视频消息的影响力。不过，这项工作传统上都是由人工完成的，非常费时（比如需要逐帧把里面的人描选出来）；省时的办法则需要一个专门的电影工作室，布置绿幕作为拍摄背景，从而实时替换成别的需要的内容。 不过，以往复杂
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近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
【转载请注明来源和作者】 你有没有经常看到网上有种帖子，叫做“大神帮忙p个图”，“大神帮忙p个背景"? 这种你在网上一搜可以搜出成千上万条： 可见大家对这种把感兴趣的部分从图中抠出来的应用技术很感兴趣
关注深度学习、神经网络最近几年发展的朋友一定知道，现在图像的语义分割等技术最近几年发展非常迅猛，最典型的就是像Mask R-CNN这样的神作，可以非常精准的从图像中分割出不同的物体。
Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。PS有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。
形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。
【OpenCV学堂】原创文章作者 贾志刚 推出 OpenCV Python系列视频教程，全套视频教程基于OpenCV Python语言API讲述，简单易学，内容翔实，满满干货！是入门计算机视觉与人工智能的最佳选择。整套教材分为三部分，由浅入深、循序渐进，课程主讲老师-贾志刚
本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为四个部分，分别为part I、part II、part III及part IV。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成四个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。现在，让我们开始吧！
。这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；第二个原因则是框的大小长宽都在变化，加大了我们的拟合难度）。另一个问题则是会存在一些无效的预测，比如当预测
本文详细介绍了GPT-4和chatGPT的区别，GPT-4相对于chatGPT有哪些进步和提升，GPT-4到底有哪些强大之处，GPT-4提供了哪些新功能和新变化，GPT-4具有什么特点和应用场景，GPT-4会产生哪些影响。
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