展开

关键词

墨迹人物图片合成!

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 下面就为大家讲解具体的步骤 墨迹人物制作步骤: 准备墨迹素材(自行百度) ? 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 ?

54760

用Python脱掉图片人物的裤子

作者|李博Garvin 转载自CSDN博客 效果演示 本文案例使用的是开源项目instagan,是一种比较新的gan模型建模原理,来自2019年ICLR的论文,下面看下效果对照: (出于人道主义,会把人物的长裤脱掉然后换上短裙 testA和testB存放需要转换的原图,类似于“效果演示中”穿着长裤的图片,testA_seg和testB_seg需要存放mask图片。 mask文件是转换图片中的裤子样式,如下图对应实例图片左边的女生裤子(如果想转换其它部位,就不用我举例子了吧): ? mask图片还需要与被转换图片命名一致,详细规则参见源代码中的datasets,若不一致会出现以下错误:https://github.com/sangwoomo/instagan/issues/5 (2 总结 整个项目的效果还是不错的,随便传张图片都能脱掉人物的裤子。不过可能代码还没来得及优化,可能在实验的过程中有很多坑,大家需要一定的debug能力才能把工程跑起来,小白不太建议使用哈。

63720
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python 图片识别

    安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de

    56620

    python智能图片识别系统(图片切割、图片识别、区别标识)

    python flask图片识别系统使用到的技术有:图片背景切割、图片格式转换(pdf转png)、图片模板匹配、图片区别标识。 运行效果 第一组: 图片1: [在这里插入图片描述] 图片2: [在这里插入图片描述] 开始上传: [在这里插入图片描述] 上传成功、图片预览: (emmm..抱歉图片大小未处理,有点大哈) [在这里插入图片描述 ] 识别效果: [在这里插入图片描述] 成功了。。。 # os.makedirs(result_path) # 若图片文件夹不存在就创建 # # 进行图片识别并标识图片差异 result_path + '/template' + \ # str(Util().random_num() + 1) + '.png' # 识别两张图片并标识差异点

    2.3K20

    开源 | 基于Python的人脸识别识别准确率高达99.38%!

    该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。 这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别! 特征:找出下面图片中所有的人脸: ? 识别图片中的人脸:识别每张图片中的人物。 ? 首先,你需要提供一个包含图片的文件夹,且每张图片中的每个人你都认识。每个人有一个图像文件,文件名就是图片人物的名字: ? 然后,你需要再建一个文件夹,包含你想要识别的图像文件: ? 然后,你仅需要在已知人物文件夹和未知人物文件夹(或单个图像)中运行 face_recognition 命令,该程序会告诉你每个图像中的人物是谁: $ face_recognition .

    1.9K70

    GAN提高人体重识别准确率

    论文地址https://arxiv.org/abs/1701.07717内容简介 这篇文章的主要贡献是只使用原始数据集进行半监督学习,提高行人重识别的Baseline。 All in one方法不同于LSRO方法,他将生成模型产生的图片当做一个新的类别 Pseudo方法不同于LSRO方法,他将网络的softmax输出的最大概率值所对应的分类当做是生成图片的标签。 所有训练图片被resize到256x256然后随机裁剪到224x224并随机翻转。 rank-1 accuracy=83.97%, mAP=66.07% 在在CUHK03上rank-1 accuracy = 84.6%, mAP = 87.4% 如下图: 思考: 一开始并没有弄清行人重识别的概念 ,一直按照分类的思想去理解,论文有很多不能理解的地方,后来查阅资料,还有数据集了解到行人重识别一般指图像检索而不是图像分类。

    91270

    python图片识别文字

    https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 如果安装时勾选下载其他语言包,会提示下载失败,因为下载地址被墙,需要科学...

    35340

    图片文字识别(2)

    上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别,本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的,签名加密都没有涉及到。 上篇文章只介绍了第一个实用性接口:身份证识别接口,我们当时只以正面照做了示例,该接口不支持图片url,而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码: ? 但是这样操作优缺点在哪呢: 优点:相对于读取本地照片,用户可以传入指定图片的url进行缓冲数据再进 行编码为BASE64,可以达到文字识别用户想要上传的图片。 缺点:用户如果想要文字识别手机电脑本地的照片就会特别麻烦,需要先将照 片上传到服务器,(比如七牛图片服务器),然后再将图片url传入接口去 进行解析,大大降低了用户体验。 而且百度AI还提供了一系列需要申请权限的接口,很大成都方便了我们的开发,我们不必去追究底层是如何识别图片中的文字的,就可以快速接入API识别我们需要的功能。

    6.1K30

    python 3.7 识别图片

    为了把百度文档的内容弄下来,就弄了一下这个 基本环境 操作系统:win7 64位系统 python版本:3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址:https digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是:tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装,这里因为我们要识别中文字符 pytesseract.py(在这路径下 python37\Scripts) tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试(识别中文的时候 ,在剪切图片,要让数字稍微大一点,把数字放在图片中心,若识别出来,错别字比较多的话,再重新弄一次图片识别) #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract

    51710

    图片文字识别原理

    机器学习作业3-神经网络 一、算法目标 通过神经网络,识别图片上的阿拉伯数字 作业材料中提供了原始图片素材,并标记了观察的值 ? 每一张小图,宽高20 * 20,用灰度值表示。 先用逻辑回归处理数据 下面这段话非常重要,是数字识别的核心逻辑 raw_y表示结果集,存储了5000条数据的结果,单一维度的机器学习算法并不能识别出多种可能。 0.94 0.94 5000 weighted avg 0.94 0.94 0.94 5000 看上表,‘0’、‘1’、‘6’预测的准确率比较高 ,'5'、'8'、'9'准确率比较低 三、神经网络模型 上面使用普通的逻辑回归来训练模型,神经网络其实就是多层逻辑回归 这里没有对神经网络模型进行训练,直接使用了已经训练好的参数来观察预测结果,猜测可能是降低难度 0.98 5000 weighted avg 0.98 0.98 0.98 5000 对比上面的普通的逻辑回归,或者说是没有中间层的神经网络,准确率确实提升了不少

    60910

    Python 图片识别 OCR

    文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 install pytesseract pip install Pillow #4.2 Python代码 from PIL import Image import pytesseract # 指定图片路径和识别的语言

    96520

    图片识别技术原理 进行图片识别时的注意事项

    如今,越来越多的图片识别技术走进日常生活中。这项新兴的技术给人们的生活带来极大的便利。如今广泛地应用于安保、支付、甚至是如今很受人们关注的疫情防控领域。 那么计算机是如何只根据一张图片识别出如此多的信息来的呢?下面就来为大家介绍一下这项技术背后的原理以及一些注意事项。 image.png 一、原理简单实践难 实际上,图片识别的基本原理十分的简单。 计算机也是如此,对图片进行识别就是在计算机中设定程序,使得计算机也可以通过摄像头来识别问题。然而,在真正的实践中光有原理远远不够。在几代人几百年的技术发展后,这项技术才有了一定的雏形。 直到近十年,计算机学会了更加高级的神经网络图像识别。通过一层层的明确分工,对图像进行筛选,从而达到识别的目的。 二、进行二维码识别时有关注意事项 在大家的生活中,使用最多的图片识别就是二维码的识别了。 通过以上的介绍,相信大家都已经了解了图片识别技术的原理。在使用二维码时,大家应该要更加的小心谨慎,不给不法分子可乘之机。

    29520

    图片文字识别怎么操作?图片文字识别怎么传出文件?

    图片文字识别怎么传出文件?下面小编就为大家带来详细介绍一下。 image.png 图片文字识别怎么操作? 大家在日常工作或者学习的时候往往都会用到图片文字识别,很多第一次使用的时候并不知道如何操作,首先要知道图片文字识别是比较复杂的,一般来说都是借助各种工具软件来实现的,大家可以在网上下载一些功能比较丰富的图片文字识别软件 图片文字识别怎么传出文件? 图片文字识别是需要将图片上面的文字识别出来的,有些图片中的文字数量比较大所以会整合在一个文件上面,比如平时使用的文档或者Word等等,大家使用图片文字识别工具将图片中的文字识别出来,然后直接点击导出按钮就可以得到包含文字的文件了 关于图片文字识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于图片文字识别已经有所了解了,图片文字识别的使用还是很简单的,大家如果有需求的话可以选择一些好用的工具,下载安装就可以直接使用了。

    63530

    车辆检测及型号识别准确率接近90%

    车辆检测及型号识别广泛应用于物业,交通等的管理场景中。通过在停车场出入口,路口,高速卡口等位置采集的图片数据,对车辆的数量型号等进行识别,可以以较高的效率对车型,数量信息等进行采集。 需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统 评价标准 系统要求能检测任意图片并给出合理的输出,需要给出合理的评价指标,例如map等。 从任意图片网站上,随机下载一张有汽车在内的图片,送入系统进行检测。可以输出并显示图片中车辆的位置和型号等信息。没有车辆的图片可以给出没有检测到的提示。 本项目用到一个车辆分类的数据集。 推荐的输入方式有: 命令行直接指定待识别文件 搭建一个web系统,使用表单方式上传文件 搭建一个native程序,使用pyqt等GUI框架搭建GUI界面 推荐的输出方式: 将检测结果写入文件 使用matplotlib 框架搭建GUI界面 训练数据集为分类数据,在1080Ti显卡上,以inceptionv4网络,0.001的学习率,利用google提供的预训练模型,在6~8个小时的训练后可以得到top1 80%的准确率

    71010

    深度学习让人脸识别准确率不断提升

    人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。 如对常住人口、暂住人口的人脸图片进行预先建库,通过输入各种渠道采集的人脸图片,能够进行比对和按照相似度排序,进而获悉输入人员的身份或者其他关联信息,此类应用存在两种扩展形式,单一身份库自动批量比对并发现疑似的一个人员具有两个或以上身份信息的静态库查重 对持续采集的各摄像头点位的抓拍图片建库,通过输入一张指定人员的人脸图片,获得其在指定时间范围和指定摄像头点位出现的所有抓拍记录,方便快速浏览,当摄像头点位关联GIS系统,则可以进一步的按照时间顺序排列检索得到的抓拍记录 这是因为LFW的注册集和测试集规模都较小,而且图片质量较好,相对比较受控。而在安防行业中,随着数据规模的增加以及场景越来越复杂,算法性能带来的差异会更大。 例如,最近华盛顿大学公开了MegaFace测试集,包括690572个唯一ID和100万人脸图片

    994100

    C#使用OpenCV剪切图片中的人物头像

    前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图形中的人物头像。 准备工作 首先创建一个Wpf项目——OpenCV_Face_Wpf,这里版本使用Framework4.7.2。 再使用Mat类来导入图片(灰度模式)。 然后再使用人脸检测的对象的方法——DetectMultiScale进行人脸数量识别。 最后通过Bitmap类把识别出来的人脸进行剪切保存。 运行结果 点击界面中的打开图片,选中带人脸的图片进行测试。 代码中默认把剪切的图片保存到Debug文件夹下,我们打开Debug文件夹,如下图: ? 因为我选中的图片只有一个人脸,所以得到一个剪切图片——Face_1.png。 原图与剪切后的图片对比如下: ? 现在,我们换一个人脸多的图片,再测试一下。测试图片如下。 ? 运行后结果如下: ? --------------------------------------------------------------------------------- 到此C#使用OpenCV剪切图形中的人物头像就已经介绍完了

    38010

    在线图片文字识别html,识别文字在线_识别图片文字的在线方法是什么?

    识别的效果也是很不错的,准确率达到97%,甚至更高的,建议尝试一下。 在线和线下无非多了一个下载过程,其他算起来还是使用专业的软件比较方便! 图片文字识别是怎么在线识别出来的?哪个软件好用? 在云便签中可以添加图片识别图片中的文字 1、首先打开云便签后,点击时钟图标,然后在内容编辑页面点击【T】图标 2、选择好图片后,云便签就会自动识别图片中出现的文字了,完成识别后,云便签将会把识别出来的文字保存在便签 识别图片文字的软件,您说的是第三方软件吧,叫做“ocr文字识别软件”; 1、打开百度搜索“迅捷办公”,找到旗下的ocr文字识别软件; 2、打开文字识别软件,关闭上面的提示窗口,通过左上角把需要识别图片添加进去 识别结果很精准,如果我们有大量的图片需要识别的话,真的能节省很多时间,高效工具。 在线图片识别文字 在线图片识别文字其实并不难,不管在pc电脑上还是在手机上都可以轻松解决,都无需下载任何软件。 识别图片文字的在线方法是什么?

    16750

    图片文字识别实现(1)

    接下来我们看下第一个接口:通用文字识别。 通用文字识别接口 先贴下文档接口说明: ? 本接口需要用到的请求参数也顺便贴出来: ? 接口其实很简单,上传图片解析文字。 可以看到图片识别文字解析到了两句话,当然这个接口可以选传参数,我们可以再看下请求参数说明可以选择识别语言类型,检测图片朝向等。选传参数我这边不测试,有兴趣可以自行拓展。 接下来我们来看下一个接口:手写文字识别。 手写文字识别 本接口可以识别图片中手写中文或数字。首先贴下接口说明: ? 我将使用以下图片进行手写图片识别: ? 话不多说,我们直接实现代码: ? ? 身份证识别 支持对大陆居民二代身份证正反面的所有字段进行结构化识别,包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限;同时,支持对用户上传的身份证图片进行图像风险和质量检测,可识别图片是否为复印件或临时身份证 本篇文章就到这里结束了,下一篇接着讲讲剩下的文字识别接口,涉及各种类型的图片文字识别如银行卡照片识别,行驶证照片识别等。我们下一篇文章再见!

    2.3K60

    AR开发--(一)图片识别

    所以手势识别的必要性就展示出来了!我会在第二篇教程中一步一步教大家集成手势识别系统! 1、先说怎么实现这种效果: 我们使用的EasyAR SDK包。图片识别通过内置的案例进行复制,修改。 Paste_Image.png 此脚本中我自己添加了有一个bool值用来实现识别图片后,让模型的永留。 说说里面的方法: 首先根据目标寻找事件添加类似事件 在目标丢失事件中添加相关的类似事件 在目标加载事件中添加相关的类似事件 在目标不加载事件中添加相关类似事件 识别的本质实在Json中加载具体的图片 ,然后从SteamingAssets中获取里面图片的名字,这样就可以识别了! 具体的SteamingAssets中添加了我们Json中的图片 紧接着给我们的游戏对象添加如下图脚本 ?

    69720

    相关产品

    • 图像分析

      图像分析

      腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术,提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务,包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等,可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券