今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
现在，当变换任意图层类型时，拖动角手柄默认情况下会按比例缩放图层，这是由选项栏中处于“开”状态的保持长宽比按钮（链接图标）来指示的。要将默认的变换行为更改为不按比例缩放，只需关闭保持长宽比按钮（链接图标）即可。现在，按下 Shift 键可用作保持长宽比按钮的切换开关。如果“保持长宽比”按钮处于“开”状态，按下 Shift 键则会处于“关”状态，反之亦然。Photoshop 会记住您的最后变换行为设置（按比例或不按比例缩放），当您下一次启动 Photoshop 时，它将是您的默认变换行为。
大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。
最近手上有一批图片需要去水印，同时也要对于大图中某个小部分做替换。之前网站的很多图片水印的处理方式都比较简单粗暴，确定水印加在图片上的大致位置，然后做一个不透明度100%的图片覆盖上去，完美解决问题，但是不理想的地方也显而易见，用户观感特别不好。所以，借着这次处理的机会，想把问题根除掉。本文会分四部分，零部分(你没有看错！)主要是自己尝试的路径，如果想简单直接，不失为一种有效方式。第一部分把可以应用的计算机视觉领域可能会用到的算法或者对思路有拓展的算法进行总结，同时对于有些算法的使用过程中遇到的问题，结合我自己的实战经验给出一些实践避坑指南。第二部分，对应第一部分的总结，会给出通用的实现demo，第三部分，会对本文进行总结，相信你在图片匹配替换或者去水印领域遇到相关问题，我的文章都能给你些许思路。
窗口——工作区——复位基本功能：让软件界面恢复到默认的标准状态 所有的控制面板都在窗口菜单中，可以对其进行隐藏和显示 按下TAB键可以隐藏或显示工具箱，属性栏，控制面板 按下SHIFT+TAB键，可以只隐藏控制面板 新建文档： 基于互联网设计（屏幕显示）：单位：像素，分辨率：72，颜色模式：RGB 基于印刷设计时：单位：毫米MM，分辨率：300，颜色模式：CMYK （一）矩形选框工具（椭圆选框）M 按SHIFT键可以强制为正方形（正圆） 按ALT键可以保持中心点不变 同时按下SHIFT+ALT键，可保持中心不变强制为正方形（正圆） （二）背景色 前景色填充：ALT+DELETE(删除) 背景色填充：CTRL+DELETE(删除) 按D键，恢复到默认的黑白色 按X键，前背景色的切换 （三）移动工具V 功能：移动对象 复制：按下ALT键用移动工具进行拖拽 （四）图层 新建图层：CTRL+ALT+SHIFT+N 图层编组：CTRL+G （五）保存和打开 保存：CTRL+S 可以把内容存储起来 另存为：CTRL+SHIFT+S,把文件重新保存一份 默认的格式：PSD（源文件格式） 打开的方式：CTRL+O 把文档拖拽至软件中也可以打开 （六）：移动选取与移动内容的区别 移动选区：绘制选区后，用矩形选框工具指在选区内，会出现白色箭头，可以移动选区。（属性栏中必须选 中的新选区） 移动内容：绘制选区后，用移动工具指在选区内，会出现黑色箭头，可以移动选区内的内容。 （七）选区的修改 边界：会得到有一定宽度的环形区域，会有羽化效果 平滑：把直角选区变成圆角选区 扩展：均匀的扩大选区 收缩：均匀的缩小选区 （八）自由变换CTRL+T 按下SHIFT键，保持比例不变 按下ALT键，保持中心不变 调整四个角点可以调整整体比例，调整四个边点可以调整宽度和高度 按下SHIFT加工具本身的快捷键，可以切换选中的工具 CTRL+k:首选项 （九）羽化SHIFT+F6 羽化：让边缘变得柔和，半透明 选区的布尔运算：加选区，减选区，与选区相交 载入选区：按下CTRL键，点击图层缩略图可得到相应的选区 （十）常用快捷键 取消选区：CTRL+D 第一步撤销CTRL+Z,第二步以上的撤销CTRL+ALT+Z)默认撤销步数为20步。 放大：CTRL+”+” 缩小：CTRL+”-” 抓手工具：空格 CTRL+J：通过拷贝的图层（复制图层） 橡皮擦工具：E
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
大家好，在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中，我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
论文链接: 2017 Background Matting: The World is Your Green Screen 代码：http://github.com/senguptaumd/Background-Matting
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。
“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。
第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。
可以通过OpenCV函数cv.add（）或简单地通过numpy操作添加两个图像，res = img1 + img2.两个图像应该具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以是标量值.
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
Python编程语言允许我们执行各种任务，所有这些都是在简单模块和短小精悍的代码的帮助下完成的。在Python的帮助下进行屏幕截图就是这样一项任务。
从作者给出的 demo 可以看到，他们的方法效果非常惊艳，即使视频中的人疯狂甩头发也没有影响合成效果：
最早小程序在微信平台上成名，手握 10 亿月活用户的微信，很快成为小程序创业者的掘金之地。巨头的嗅觉敏锐，支付宝、百度随即跟进，今日头条也开始内测小程序，几大平台纷纷出手，让小程序赛道更加拥挤，小程序生态多元化的背后，是巨头新一轮跑马圈地。
绿幕是影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不在绿幕前拍摄，我们还能完美地转换背景吗？华盛顿大学的研究者最近就上传了这样一份论文，不在绿幕前拍摄也能完美转换视频背景，让整个世界都变成你的绿幕。
计算机视觉现在很流行，世界各地的人们都在从事某种形式的基于深度学习的计算机视觉项目。但在深度学习出现之前，图像处理技术已被用来处理和转换图像，以获得有助于我们完成任务的见解。今天，让我们看看如何实现一种简单而有用的技术，即透视投影来扭曲图像。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库，有进行物体识别、图像分割、
adobe ps 2023版本内置的画笔工具极为丰富，成千上万的精致像素、动态和矢量画笔可以满足你的各种绘图需求。Photoshop 2022的重大更新还包括许多用于增强和修饰图像的新功能，如基于 Sensei 的 Neural Filters（AI滤镜） 和天空替换、详细的云文档历史记录、对形状的重大改进、面向主流文件的架构改进、稳定改进、功能能改进和漏洞修复。绝对是平面设计、创意和成、UI界面设计、图标以及LOGO制作、绘制或者是美工设计的必备工具。
第七课：局部重绘的应用 *喜欢的话可以一键三连 笔记下载看这篇专栏cv25267334 🚩00:01前言
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~
最近我拜访了我的表妹，她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情，她的老师不能外出，他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴的想法，她的老师和她都可以用它来学习音乐。想到这里，我在想，为什么不跳出键盘呢？让我们尝试凭空创作音乐？让我们的创意思维流动，进行这样的互动，让一个人只需在空中移动手就可以弹奏钢琴？！那时我决定制作“Air Piano”。
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
Mac版详情：Photoshop 2023 (ps 2023) for Mac 支持M1
ON1 Effects 2023 for Mac是Mac平台上一款包含了上百种专业滤镜的图像滤镜调色软件，ON1 Effects 2023具有HDR外观、黑白、镜头模糊（倾斜移位）、发光、色彩增强剂、色调增强剂、纹理、边框、胶片外观、分割色调等强大内容。ON1 Effects还自带图像编辑器和查看器，支持实时调整和预览等。
ON1 Effects 2023也提供了Mac版，可以在Mac系统上使用。它的功能和Windows版基本相同，同样基于人工智能技术，提供了丰富的滤镜、效果和调整选项，可以帮助用户轻松地增强照片的色彩、明暗、对比度等方面，实现更加出色的照片效果。同时，ON1 Effects 2023还支持多种图片格式，如JPEG、RAW、PNG等，并且可以自动识别照片中的主体，从而为用户提供更加准确的后期处理效果。此外，ON1 Effects 2023 Mac版同样具有简单易用的界面和直观的操作方式，可以让用户快速上手并完成高质量的照片后期处理。
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的，当时是用的迭代的方式，记得似乎效果不怎么样，没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序，我说Opencv已经有了，可以直接使用，他说opencv的框架太大，不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山，看能否做个脱离那个环境的算法出来，当时，觉得工作量挺大，就没有去折腾，最近年底了，项目渐渐少了一点，公司上面又在搞办公室政治，我地位不高，没有参与权，所以乐的闲，就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来，做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐，前前后后也折腾进半个月，这里还是做个开发记录和分享。
Adobe Photoshop 中的绘图包括创建矢量形状和路径。在 Photoshop 中，可以使用任何形状工具、钢笔工具或自由钢笔工具进行绘制。在选项栏中可以使用每个工具的选项。
详情见之前的笔记 matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描，卡通，黑白等等，今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
上期介绍了 AI 生成内容的神器 playgroundai ，不仅支持用户0学习成本创作图像，也提供了简易上传底图蒙版，指定AI生成区域的功能。
时装业是人工智能领域很有前景的领域。研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣，在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 抠图，一直是一件体力活，它需要大量的操作与时间。而传统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景，并在小数据集上完成，而这就造成了传统算法的局限性。在 Ado
3、现在我们把这个图层复制一个。点击菜单栏:图层-复制图层-确定. 。快捷键:Ctrl+J
在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。
不好不好，这可是限量版24k纯金足球纪念勋章挂坠的唯一存世照片，要是没了，就只能飞8个航班越过54座山丘穿越25000公里拿出我逆光也清晰的R213重新拍一张了……
当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。
上期我们介绍了通过运用图标来快速提高幻灯片的品质感，并送上了图标合集福利（后台回复“图标”就可获取下载链接），这期我们来说一说如何亲手打造一枚图标。
这两年，计算机视觉似乎火了起来，计算机视觉的黄金时代真的到来了吗？生物医学、机械自动化、土木建筑等好多专业的学生都开始研究其在各自领域的应用，一个视觉交流群里三分之一以上都不是计算机相关专业的。当然，我也是其中一员。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。我们队伍“石碑村”，队员有华仔、致Great，最终决赛取得第五名成绩，下面主要给大家分享下我们队伍的建模思路和方案，希望能够对大家有所帮助。
新的ON1 Photo RAW 2023已推出，它装载了新的AI编辑技术，会让你大吃一惊。ON1 Photo RAW 2023激活版中的每一项新功能和技术都将消除更传统的编辑方式带来的陡峭学习曲线。摄影师在处理照片的特定区域时，不再需要处理繁琐的蒙版、分层、刷涂或调整方法。最令人难以置信的新编辑工具是 Super Select AI。它将改变您编辑照片的方式。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样，这是一个非常有趣的项目，而对此进行了大量工作。
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