如果对当今人工智能的主流技术——深度学习没有了解,可能真的会有人觉得,当前的科学家们在创造无所不能、无所不知的电影AI形象。
文章:STD: Stable Triangle Descriptor for 3D place recognition
本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。我们首先使用C#的“换脸”程序将另外一张脸叠加到布拉德利的脸上,然后用数字得到方式将其插入到布拉德利奥斯卡自拍照中。
三角剖分最早是俄国数学家Delaunay提出来的,而他获得博士学位时候的老师是Georgy Voronoy,是维诺图概念的提出者,而且维诺是马尔可夫的学生,就是很难懂的马尔可夫链的鼻祖。所以三角剖分又常常被冠以Delaunay Triangulation。其基本思想就是对任意多的点,分割为多个三角形,任意一个三角形的外接圆都不应该包含其它顶点,如果包含则继续寻找组合,直到所有点满足此条件,最终得到的多个三角形就是三角剖分,三角剖分在人脸特征迁移、人脸合成与交换、图像合成与分割等方面应用广泛,最常见的就是通过三角剖分实现合成显示如下:
在这个多逝之秋,禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗,顿感无比感慨。金庸先生的武侠,影响了好几代人。沧海一声笑,滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝,先生一路走好!
只需输入“a drawing of cat(一张猫的画像)”,一只棱角分明、散发着冷酷气息的抽象猫就生成了。
在上一部分,我们介绍了两种简单形变的GPUImage实现方式,包括自定义FragmentShader,和自定义顶点数组。这一部分,我们将介绍更为复杂的一些图像形变的实现。 Part3:基于自定义vertices的局部图像形变设计 区别于Part2中的自定义vertices和fragment数组的简单图像形变,这里的自定义vertices数组不仅仅局限于图像4个顶点,而是可以任意指定的,从而可以达到对图像的局部区域进行细微的形变调整。这里,我们以调整用户的脸型,从而达到蛇精脸的效果为例,如下图所示: 对
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
代码地址:https://github.com/ShichenLiu/SoftRas
特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式
大宝上初一了,先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总,提前学着,看起来整理的有模有样的,先不管整理的对不对了。
Games101 Lecture5-6-7 在M(模型)V(视图)P(投影)变换之后,得到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3,接下来就是将其映射到屏幕空间上去。 M变换:https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106880754 VP变换:https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106934622
但是人工智能系统就不一样了,即使级别SOTA,能完成无数人类完成不了的任务,但也有很多对人类来说轻而易举的事情,它却搞不定,比如,让金毛换个角度:正面、侧面、前面、后面,人工智能可能会识别地很挣扎。
给以一个三角形的三边长a,b和c(边长是浮点数),根据三角形三边关系定理以及勾股定理为基础,使用if函数判断三角形的形状。若是锐角三角形,输出R, 若是直角三角形,输出Z, 若是钝角三角形,输出D, 若三边长不能构成三角形,输出W.
本文主要讲解三角形绘制算法的推导和思路(只涉及到一点点的向量知识),最后会给出代码实现,大家放心的看下去就好。
编译 | AI科技大本营 参与 | 孙士洁 编辑 | 明 明 【AI科技大本营按】胶囊网络是什么?胶囊网络怎么能克服卷积神经网络的缺点和不足?机器学习顾问AurélienGéron发表了自己的看法。营长将文章内容翻译如下。 胶囊网络(Capsule networks, CapsNets)是一种热门的新型神经网络架构,它可能会对深度学习特别是计算机视觉领域产生深远的影响。等一下,难道计算机视觉问题还没有被很好地解决吗?卷积神经网络(Convolutional neural networks,
作者:SATYA MALLICK 编译:HAPPEN、Chloe、钱天培 请紧盯这张照片5秒钟,你能否看出任何异样呢? 照片中的女性同时拥有白人血统、西班牙人血统、亚洲人血统以及印度人血统。 她皮肤光
最近这几篇OpenCV相关的文章都是与人脸有关,其实最主要是就是想做人脸替换的小试验,大概流程是:
1013. 识别三角形 (Standard IO) 时间限制: 1000 ms 空间限制: 262144 KB 具体限制 题目描述 输入三个正整数,判断能否构成三角形的三边,如果不能,输出“NO”。如果能构成三角形,判断构成什么三角形?按等边、直角、一般三角形分类,依次输出对应的三角形类型“Equilateral”、“Right”、“General”。 输入 输入一行三个用空格隔开的正整数a,b,c,表示三角形的三条边长。 输出 输出对应三角形的类型,如果不能构成三角形,输出“NO”,如果是等边三角
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如今,随着技术的不断进步,“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。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。人脸融合的效果我们先看视频。
之前说接下来要写下机器学习的总结,但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要,往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
M变换:https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106880754 VP变换:https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106934622
在几何课上,你学的所有东西都是关于空间里的形状和尺寸。一般来说你先学习一维的直线,然后学习二维的圆、正方形或三角形,然后学习三维的物体如立方体和球体。当今时代,利用很多先进的技术和免费的软件可以很容易地创建几何图形,但是要处理和改变你的图形,可能就有点挑战性了。
点击视频:一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成,把一张脸演变为另外一张脸。 ◆ ◆ ◆ 图片合成 图片合成首次在电影《Willow》(《风云际会》)中得到大量运用,这是由工业光魔(译者注:Industrial Light and Magic/ILM,电影特效制作公司)开发的一项技术。下面是电影的一个场景片段。 点击视频查看电影片段 这个图片合成背后的想法相当简单。给定两张图片I和J,通过混合而成一张中间图M。图片I和J的混合程度由参数α控制,α的值在0和1之间(0≤α≤
最近愈发觉得时间紧迫,毕业后参加工作以来,按键精灵断断续续学习了好多年,属于三天打鱼两天晒网这种类型,所以高不成低不就。so,最近必须加快步伐,赶赶进度,不能在踟蹰不前了。
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的: 也有针对政要明星合成的,例如这张,韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行,但是,其实平均脸的历史
彩色顶点网格的顶点分辨率和色彩分辨率一样,当网格顶点比较少的时候,色彩信息会损失很多,如下图2所示。彩色贴图网格的色彩分辨率取决于纹理贴图的分辨率,与网格顶点分辨率无关,如图3所示,同样的网格,纹理贴图方式可以存储高于网格分辨率的色彩信息。
文本信息总是在新建,传播,每天每个人至少会发出十条信息,由于频繁使用致使它们并未被加密。因此人们并不能通过短信交换机密信息。本文中,我们开发出了一款新的加密算法,它利用了帕斯卡三角和谢尔宾斯基三角相关的概念。要论述的做法是利用帕斯卡三角做替换和利用谢尔宾斯基三角做置换。这个方法在现实生活中简单、易行。而且攻击者很难从密文中破译。但此方法在暴力破解和词频攻击中依然很脆弱。
经常能够看到一些用CSS3绘制的精致图形,它们通常由矩形,圆形,椭圆,三角形,梯形等组合而成。要想绘制我们自己的图形,就要先了解下基本图形的绘制方法了。
在你的渲染大冒险中,你可能会遇到模型边缘有锯齿的问题。锯齿边(Jagged Edge)出现的原因是由顶点数据像素化之后成为片段的方式所引起的。下面是一个简单的立方体,它体现了锯齿边的效果:
在计算机图形学中,「三角形网格」是 3D 几何物体的主要表现形式,也是游戏、电影和 VR 界面中主要使用的 3D 资产表示方法。业界通常基于三角形网格来模拟复杂物体的表面,如建筑、车辆、动物,常见的几何变换、几何检测、渲染着色等动作,也需要基于三角形网格进行。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后,图元被裁剪并设置为光栅化,如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定,即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域(第5.4.2节)。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
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据外媒Venturebeat报道,Nvidia正在加利福尼亚州圣克拉拉市建设其新总部,整幢大楼的外观呈三角形状,建成后这里将成为该公司的核心。这座造价3.7亿美金的建筑反映了硅谷的发展趋势,最成功的科
杨辉三角形是根据二项式的系数在三角形中的一种几何排列。9行的杨辉三角形图像如下:
三维重建作为环境感知的关键技术之一,可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析、安防监控和重点人群监护等。现在每个人都在研究识别,但识别只是计算机视觉的一部分。真正意义上的计算机视觉要超越识别,感知三维环境。我们活在三维空间里,要做到交互和感知,就必须将世界恢复到三维。所以,在识别的基础上,计算机视觉下一步必须走向三维重建。本文笔者将带大家初步了解三维重建的相关内容以及算法。
光栅化(Rasterize)就是将一些矢量形状转换为位图(Raster Image)形式。经过这样的变换后,这些形状才可以在屏幕上进行显示,也可以被打印机打印出来。
该文介绍了如何通过自定义View和动画实现圆形进度条的绘制,主要利用了Canvas、Path、Paint等类进行实现。同时介绍了如何实现圆形进度条在Canvas上的动画展示,包括自定义动画、ObjectAnimator、属性动画等。同时,还介绍了如何实现圆形进度条和圆形图片的切换,主要利用了自定义属性动画和ObjectAnimator进行实现。该文还介绍了如何实现圆形进度条的长度调节和点击调节,主要利用了自定义调节器和动画监听器进行实现。最后,该文介绍了如何将圆形进度条应用到圆形图片的展示上,主要利用了自定义圆形图片控件和圆形进度条组件进行实现。
这个也叫走样,是采样不够的结果,如下这个周期函数,如果我们每隔一定间隔对函数进行采样,最后发现我们采样出来的结果(就是图中这条黑色的线)和我们想要的(蓝色的线)差别非常大,这就是采样率不够所导致,也就是走样,采样的频率跟不上信号变换的频率
图形管线描述的是从图像输入到呈现在显示器上的一个流程。在这一篇里就会看到这个流程中间涉及的一些内容。 中间涉及的流程可以参考下图:
的立方体内,那么下一步所要做的事情(把立方体画在屏幕上,即光栅化)就是这一节所要介绍的。
前言:现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念:权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描,每次滑动1格(步长为1),
上一节主要介绍了漫反射,由下图我们知道着色点(shading point)的明暗程度与相机(观测)角度无关。具体的光线强度计算公式:
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