原标题 | AI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo Restoration
这篇文章当中，我将讲述我们如何为老军人的照片创造一个基于AI技术的照片修复项目。 原标题 | AI-Based Photo Restoration 作 者 | Fedor Kitashov 翻 译 |
很多同学都对可视化都非常感兴趣，但等自己去画图或者制作数据分析报告时，配色可能亮瞎狗眼。
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
我们在利用Python进行数据可视化时，有着大量的高质量库可以用，比如：Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看，配色占一半。如果没有良好的审美观，很容易做出来的东西辣眼睛……
photoshop8.0是由adobe公司开发的最为出色的图像处理软件之一，全称adobe photoshop 8.0，简称PS8.0。它对前面的版本进行了精心的研究，做出了重大的升级。所以，从这代软件开始，PS被重新命名为Photoshop CS,而不是我们传统意义上说讲的Photoshop 8.0了。
算法的主要目的是从真彩色图像所能表现的大约16M中颜色中选取最代表性或者出现频率最高的256种颜色。
截止 2021 年，全球已有 127 个国家做出了“碳中和”的承诺，能源低碳转型和实现碳中和已经成为全球共同的战略目标。根据权威机构预测，到 2050 年，可再生能源发电将占到全球总发电量的 75% 以上。作为清洁能源的典型代表，风电将满足 35% 的电力需求，并为气候目标贡献 27% 的碳减排量。
温州首个建成投产的海上风电项目实现全容量并网发电。据悉，该项目年平均发电量可达15.49亿千瓦时，年节约标准煤达45万吨，可助力缓解浙南地区电力供应矛盾，助推浙江能源结构实现绿色低碳转型。在资本的助推下，海上风力发电的装机量不断攀升。截至2022年6月底，全国风电累计装机3.42亿千瓦，其中陆上风电累计装机3.16亿千瓦、海上风电累计装机2666万千瓦。全国风电利用小时数1156小时，利用小时数较高的省区中，福建1599小时、四川1309小时、黑龙江1270小时。
2.创建完之后，我们点击右边的白色蒙版，按住ctrl i给图层做一个反相处理；色彩图层给隐藏掉，通俗来说就是搞成黑色。
聚类 (clustering) 是无监督学习中的一种任务类型，将没有标准的数据“聚”在一起，“赋予”它们标签，其过程如下面两图所示。
“画笔设置”面板允许您修改现有画笔并设计新的自定义画笔。“画笔设置”面板包含一些可用于确定如何向图像应用颜料的画笔笔尖选项。此面板底部的画笔描边预览可以显示当使用当前画笔选项时绘画描边的外观。
前言 论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com
本文继续谈《人工智能设计师》，往期可查阅： 人工智能设计师v0.0.2 DIY一个人工智能设计师_v0.0.1 「 国内首个 」设计+人工智能深度案例分析报告 DIY一个人工智能设计师v1.0之风格迁
我们经常使用颜色来区分没有顺序的离散的分组。例如地图上的不同国家或某种产品的不同制造商。在这种情况下，我们使用定性颜色标度(qualitative color scale)。这是一类特定的颜色，这一类彼此都不相同，但是每一个颜色和其他颜色比起来也不会突出自己的颜色。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于数据分析工具学习和使用，不代表任何公司。文章涉及数据分析工具相关文字、图片等，版权均属数据分析工具所属公司。
在AI绘画领域，stable diffusion模型在图像生成方面取得了显著的进步，然而，如何对画面的各个分区进行精细的上色仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们引入了regional-prompter，一种新的技术，可以帮助我们对AI绘画的各个区域进行有针对性的上色。
这个博客是自己的第一篇博客，瞎写实验中。。。 (2020年2月第一次更新，调整了一下格式，增加了常用的颜色图形式）
论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
真正值得的东西从来不会轻易得到 测试图片如下 作者：叶庭云 来源： 修炼Python 一.生成线稿 图像手绘效果的特征：黑白灰色、边界线条较重、相同或相近色彩趋于白色、略有光源效果。手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的，灰度实际代表了图像的明暗变化，而梯度表示的灰度的变化率。所以可以通过调整像素的梯度值来间接改变图像的明暗程度，立体效果则通过添加虚拟深度值来实现。 图像手绘效果实现的 Python 代码如下： 结果如下: 二.自动上色 在 Adobe 的 Se
自然界的各种色彩、人类所感知的色彩以及各种图像设备和计算机软件所使用的颜色可通过色彩空间（Color Space）来描述。
第一部分：启动一个深度学习项目 1. 应该选择什么样的项目？ 很多人工智能项目其实并没有那么严肃，做起来还很有趣。2017 年初，我着手启动了一个为日本漫画上色的项目，并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决，但却很吸引人，尤其是对于我这种不会画画的人来说！在寻找项目时，不要局限于增量性改进，去做一款适销对路的产品，或者创建一种学习速度更快、质量更高的新模型。 2. 调试深度网络（DN）非常棘手 训练深度学习模型需要数百万次的迭代，因此查找 bug 的过
箱线图一般用于可视化基因的表达情况，常化用统计学方法计算组间基因的表达差异情况。以下主要是用boxplot和geom_boxplot
这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法，包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法（后面还会重点关注特定类型的图形）以及图形组合的各种方法。
本文介绍了一种基于神经网络的图像着色方法，该方法利用全局和局部特征进行图像着色。该方法通过一个端到端的神经网络来学习图像的局部和全局特征，并将其用于图像着色。该方法在多个数据集上进行了实验，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，该方法能够有效地利用全局和局部特征进行图像着色，比传统方法具有更好的性能。"
本文共1万+字，建议阅读10+分钟。 本文将会从第一步开始，教你解决项目开发中会遇到的各类问题。
导读：在学习了有关深度学习的理论之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。
选自Medium 作者：Jonathan Hui 机器之心编译 在学习了有关深度学习的理论课程之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。 本文由六大部分组成，涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。 本文主题为「如何启动一个深度学习项目？」，分为以下六个部分： 第一部分：启动一个深度学习项目 第二部分：创建一个深度学习数据集 第三部分：设计深度模型 第四部分
在学习了有关深度学习的理论之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。
在学习了有关深度学习的理论课程之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第12部分。它增加了对高动态范围渲染，基于散射的光晕和色调映射的支持。
颜色变换是对基础颜色的相关属性的修改。 例如，透明度是与颜色相关的属性。 颜色转换被指定为任何颜色模型标签的子标签，可以在任何颜色加上颜色变换
这是有关对象管理的系列教程中的第八篇。它介绍了与多个工厂合作的概念以及更复杂的形状。
在全球碳中和目标下，风、光、水等新能源将逐步替代化石能源，风电、光伏发电正成为清洁能源的绝对主力，装机量持续高增。截至 2022 年 3 月底，我国可再生能源发电装机达 10.88 亿千瓦。随着新能源装机占比不断提高，适配新能源风力发电三维可视化的需求也逐渐增加。为了使风力发电得到集中化管控，提升用户企业数字化、智能化水平，实现数据可视化管理，打造一套适配新能源的三维可视化集中管理模块就成了新的主流趋势。
色彩分类（Color Classification）用于根据样本的颜色信息对其进行分类识别。与单色目标的分类识别类似，色彩分类过程也包括训练和分类两个阶段。
颜色的选择是创建有效图表的主要因素。一组好的颜色将突出您希望数据讲述的故事，糟糕的颜色会隐藏或分散可视化数据的目的。
图像分割是个很大的话题，这里，我们重点研究 OpenCV 中的几种专门实现分割方法的技术实现或者后面要用到的形态学策略。
颜色是增强数据可视化的一种非常有效的工具。与此同时，糟糕的颜色选择也会破坏原本优秀的视觉效果。颜色的使用必须是基于某一个目的的，而不是用来分散注意力的。
出门在外，是不是才觉得妈妈的唠叨分外可爱又令人怀念。母亲节到了，翻箱倒柜想找出一张妈妈的老照片，却因为早已泛黄褪色而触碰不到回忆的信号，记不得哪年哪月哪天，找不回那条曾经以为可以一直走都走不到尽头的童年街巷。弯弯的月亮，摇在手里的蒲扇，是回不去的流逝光阴，但能不能至少将这些回忆镌刻在相片，然后紧紧攥在手里？
常用的数据扩充方式有：图像水平翻转（horizontally flipping）和随机扣取（random crops），随机抠取操作一般用较大（约 0.8 至 0.9 倍原图大小）的正方形 在原图的随机位置处抠取图像块（image patch/crop），每张图像随机抠取的次数决定了数据集扩充的倍数。其他的数据扩充方式还有尺度变换（scaling）、旋转（rotating）等，从而增加卷积神经网络对物体尺度和方向上的鲁棒性。 在此基础上，对原图或已变换的图像（或图像块）进行色彩抖动（color jittering）也是一种常用的数据扩充手段。色彩抖动是在 RGB 颜色空间对原有 RGB 色彩分布进行轻微的扰动，也可在 HSV 颜色空间尝试随机改变原有的饱和度和明度（即，改变 S 和 V 通道的值）或对色调进行微调（小范围改变该通道的值）。 在实际项目中，往往会将上述几种方式叠加使用，将图像数据扩充至原有数量的数倍甚至数十倍。
0，图像上色及其分类 图像上色一般分为两种：无引导上色和有引导上色。 顾名思义，无引导指的是全交由算法进行自动化上色，而有引导则在上色过程中有人为（其它参照）干预，比如给出一幅风格参考图像或指定某一区域为特定颜色。 图像上色的主要难点比如：1）数据集获取；2)上色的语义辨识性，前背景、各目标实例独立色彩效果；3）合理统一的评估方法等 结合GAN的上色方案一般具有一些优点是：1）GAN生成模型擅长图像转换任务，而图像上色也属于图像转换；2）训练效果引入判别器判定，对抗损失可视作一种”学习出来“的loss，减免
柱形图 简介 英文：histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中，通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
图片情感分析，重点是颜色特征的提取，将每一个像素点的颜色特征转换成一个值，最终效果是把一个图片转换成一个二维矩阵，矩阵中每一个值都代表该像素点的颜色特征。概括来说就是将每个像素点的RGB值转换为HSV，然后对HSV三个值进行加权求和，得出一个值来表示颜色特征，RGB值转换为HSV有标准公式，对HSV三个值进行加权求和时权值的选择参考自一篇对服装图像进行分类的论文。具体过程如下：
今天分享一篇 设计过程 的入门~ 其中也包含一些有用的 设计网站。如果你你想知道如何完整设计一个项目，可以一起来看下~
我们知道，对于图像处理中，滤镜效果是一种最普遍也最有效的图像优化方式。通过对图像进行不同的滤镜效果的处理，可以得到各种绚丽的图片。
之前我们通过YUV数据格式的处理知道，只要保留Y的数据，就是灰度的图片。但是OpenGL中处理的是RGB格式的数据，我们要如何去取得灰度图呢？ 我们可以通过公式，计算出新的RGB值，就是灰度的图片了。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是分类绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
霓虹之下的机械义肢，孤独黑客的代码觉醒，隐匿于雨夜的反叛灵魂…这些具有独一无二锐利感的画面，让“赛博朋克”这个起源自80年代的文化命题已经从小众文化火出圈，渗透至主流社会跃升为审美时尚。
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