为了保护版权或主张所有权，各种类型的可见水印被设计并通过alpha混合叠加在背景图像上。叠加可见水印被认为是对抗攻击者的一种有效的方法。然而，利用现代水印去除技术，水印图像很可能被转换为无水印图像。...水印去除基于水印图像的背景图像，是一个开放且具有挑战性的问题。水印可以覆盖在具有不同大小、形状、颜色和透明度的背景图像的任何位置。此外，水印通常包含复杂的图案，如扭曲的符号、细线、阴影效果等。...水印定位和水印去除作为两个任务，它们共享所有五个编码器块和第一个解码器块。但它们有三个独立的解码器块，它们分别组成掩膜解码器分支和背景解码器分支。...在掩膜解码器分支中，它配备了作者设计的自校准掩膜细化（SMR）模块，并被分配来指示水印的位置。除了从最后一个解码器块中预测的掩膜外，作者还基于其他两个解码器块的特征来预测侧输出掩膜。...在后台解码器分支中，它由掩膜引导的背景增强（MBE）模块组成，并被分配来恢复覆盖有水印的损坏的背景区域。接下来将详细介绍SMR和MBE模块。
图像增强：图像增强处理可以有效去除图像噪声、增强图像边缘，突出图像中所需的重要信息，去除或弱化不重要的信息，达到改善图像的视觉质量的效果，更适合人的观察或机器的识别。 ?...图像分类：图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑，其目标是将不同的图像划分到不同的类别，并实现最小的分类误差。...如今，图像分类的应用在我们的生活中随处可见，如智能手机的相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。 ? 图像检测和定位：物体检测为许多视觉任务提供了动力，例如实例分割，姿势估计，追踪和动作识别。...它在监视，自动驾驶和视觉问答中具有下游应用。 ? 图像分割：对于一张图来说，图上可能有多个物体、多个人物甚至多层背景，希望能做到对于原图上的每个像素点，能预测它是属于哪个部分（人、动物、背景……）。...目标识别：目标识别的目的在于判断场景（二维图像、视频或三维图像）中是否存在感兴趣目标，若存在则对其位置和姿态等信息进行估计，是计算机视觉中非常重要的一个研究方向。 ? 计算机视觉的未来趋势如何？
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。...如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。 ?...从2D视觉技术开始 2D技术起步较早，技术也相对成熟，在过去的30年中已被证明在广泛的自动化和产品质量控制过程中非常有效。 2D技术根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果。...2D适用于缺失/存在检测、离散对象分析、图案对齐、条形码和光学字符识别(OCR)以及基于边缘检测的各种二维几何分析，用于拟合线条、弧线、圆形及其关系(距离，角度，交叉点等)。...有限的对比度补偿 2D传感器依赖于测量物体的对比度(边缘数据)，例如，这意味着它们无法测量黑色背景上的黑色物体，或者在没有特定光照的情况下区分部分特征来暴露边缘的存在和定义。
套装五：滑轨套装通过视觉识别物品，追踪跟随物品移动并抓取。使用Python编程，配合跨平台的计算机视觉库OpenCV，具备目标检测、图像分类和智能分析等Al能力，支持深度学习和自主训练。...形状识别抓取物体的形状识别是模式识别的重要方向，在计算机中物体的形状有多种表示方式，基于不同的形状表示方式，提出了多种形状识别方法，如基于傅里叶描述子、主分量分析、不变性距等方法。...二维码识别抓取在特征提取模块中，我们使用纹理特征提取算法从原始输入图像中提取出多分辨率直方图特征、局部二值模式特征和边缘方向直方图特征，这三种纹理特征的表达形式均为一维数组。...我们将这 3 个数组连接为 1 个一维数组，作为后续分类模块的输入。在特征分类时，我们希望保留所有属于二维条形码的图像子块，同时去除所有属于背景的图像子块。...我们将目标检测问题转换为直接从图像中提取bounding boxes和类别概率的单个回归问题，只需一眼（you only look once，YOLO）即可检测目标类别和位置。
图像分类：图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑，其目标是将不同的图像划分到不同的类别，并实现最小的分类误差。...如今，图像分类的应用在我们的生活中随处可见，如智能手机的相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。 ? 图像检测和定位：物体检测为许多视觉任务提供了动力，例如实例分割，姿势估计，追踪和动作识别。...它在监视，自动驾驶和视觉问答中具有下游应用。 ? 图像分割：对于一张图来说，图上可能有多个物体、多个人物甚至多层背景，希望能做到对于原图上的每个像素点，能预测它是属于哪个部分（人、动物、背景……）。...目标识别：目标识别的目的在于判断场景（二维图像、视频或三维图像）中是否存在感兴趣目标，若存在则对其位置和姿态等信息进行估计，是计算机视觉中非常重要的一个研究方向。 ? 计算机视觉的未来趋势如何？...从RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升，那么如何深入了解卷积神经网络、目标检测，掌握模型框架的基本操作？ ?
虽说是去水印工具，但利用它还可轻松地将图片中你觉得碍眼的任何物体变走，让您轻松摆脱照片上的水印、划痕、污渍、标志！...图片去水印利器Teorex Inpaint 是一款专业的去图片水印/瑕疵软件，可以从图片中去除不想要的部分，让您轻松摆脱图片上的水印、划痕、污渍、标志等瑕疵。...软件特点： 修复老照片 去除水印 从照片中删除不需要的人 擦除线和电源线 删除不需要的对象 数字面部修饰 删除日期戳 消除皱纹和皮肤瑕疵 从旅行照片中移除游客...填充全景的黑色区域 从图像中删除文字或图案 从照片中删除移动物体 易于使用和启动 完全非技术性 更新日志： www.theinpaint.com/download.html...#changelog Inpaint 9.1.0的新增功能 增加了批量修复功能 改进的颜色配置文件支持 版本特点： 免注册，无需序列号、禁止联网检测离线也能用 去除禁止启动时欢迎订阅优惠信息邮件询问窗口
在下一章中，我们将学习如何进行对象检测，以及如何将图像分割成不同的部分并对这些部分进行检测。...我们将学习如何隔离每个对象并检测其在图像中的位置(以像素为单位)。...如果我们具有光图案矩阵L和图像画面矩阵I，则结果去除R如下： R= 255*(1-(I/L)) 在这种情况下，我们将图像除以光图案，并假设如果我们的光图案是白色的，并且对象比背景载体带更暗，则图像像素值始终等于或低于光像素值...在这里，我们学习了如何去除背景和光线，以便更好地对图像进行二值化，从而将噪声降至最低。...在下一章中，我们将预测图像中任何物体的类别，然后呼叫机器人或任何其他系统来挑选它们中的任何一个，或者检测不在正确载体带上的物体。 然后，我们将研究如何通知一个人来取它。**
以下就是一个例子，从图中我们看到，持有小灯泡板子的人成功地逃避了检测器的检测，而持有空白板子和不带任何东西的人却被检测器检测到。 研究背景 近年来，对抗样本的研究越来越引起人们的重视。...另外，为了实现物理攻击，红外图像不能像可见光图像一样，直接通过激光打印机打印到一张纸上。因此，如何在物理世界中显示特定的图案是一件困难的事情。...有了基本的单元之后，作者就想到，可以构建一个正方形的平面，平面上有多个符合二维高斯分布的「光斑」，这些光斑的位置就可以是优化变量，通过优化，就有可能能找到一个具有对抗特性的图案。...这使得patch的鲁棒性进一步提高。 优化的目标函数包括检测器的物体置信度输出以及patch光滑度的和。通过反向传播来优化patch上「光斑」的位置，直到找到一个最优的图案。...而当数字世界验证好以后，就可以通过小灯泡将此图案在物理世界中实现，从而达到在物理世界中攻击红外行人检测器的目的。 实验结果 思路明确了，那么实验的效果如何呢？
（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 从3.0版本开始OpenCV新增了结构光(Structured-Light)模块。示例代码是一个由两台相机和一台投影仪组成的三维重建程序。...【2】将格雷码图案投影到目标物体上并拍摄 格雷码图案是一种使二进制图案光更智能的识别。...二进制模式光的粗略解释是黑白条纹。有多种类型的模式。它投影整个图案，根据是否暴露在光线下生成一个 0,1 位字符串，并根据该位字符串计算投影仪的哪些像素坐标与其对应。...阈值判断用于检查投影纯白色图案时和投影纯黑色图案时的亮度值是否存在差异。 执行时会输出解码结果的图像。有两种图像格式，exr 图像和 png 图像。输出 png 用于检查解码结果。...下图从左至右依次为主体、x坐标解码结果可视化图、y坐标解码结果可视化图。解码图像中的像素越亮，投影机坐姿图像的坐标值就越大。
相应地，有两种主流方法：边缘投影轮廓测量(FPP)和散斑投影轮廓法(SPP)。在FPP中，投影仪将一系列的条纹图案投射到被测量的场景上。...因此，散斑图案设计方法的关键思想是如何确保局部斑点相对于整个投影图案[31]是全局唯一的。...考虑到后续成本聚合中的高分辨率匹配成本将消耗大量的计算开销，并占用昂贵的GPU内存，因此有必要对特征张量执行1/4的降采样操作。...5.我们没有显著性检测网络的测量结果在背景下存在严重的不匹配，这将会影响网络在训练过程中的收敛性，并降低网络的实际性能。...我们的方法利用显著性检测子网生成的掩模，直接去除视差图中的包括遮挡和背景在内的无效像素。然后，通过计算地面真实值的绝对视差差大于1像素的有效点的数量，很容易得到误差比。
缺点：精度相对较低 2.莫尔条纹法 原理：采用两组光栅，一个主光栅，一个基准光栅，通过基准光栅来检测轮廓表面的主光栅，并根据条纹规律来推算物体的轮廓面型。 优点：过程运算量小，比较容易实现快速测量。...利用成像设备从不同位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体的三维几何信息。...优点：原理简单，对材质颜色等物面性质及背景光等环境因素要求较低，在超大型三维测量如建筑物测量中具有不可替代的优势。 缺点：系统需要预先标定，当测量环境发生变化时，相机参数需要重新调节。...优点：原理简单，精度较高，因为使用单色性好的激光使得这种方法很少受物体表面纹理的影响相对较稳定，因此激光三角法在精度要求较高、环境较为复杂的工业检测领域，应用非常广泛 缺点：由于单帧图像得到的信息非常有限...若沿着一行扫描编码结构光的数字投影条纹图案，我们会发现离散编码的图案中，码字(codeword)相同的区域其扫描轮廓线的值也是一样的，而相同码字区域的大小也很大程度上代表了重构出来的三维点云的密度；然而
而根据激光等相干光的拍摄的照片强度依赖于反射光源的物体的几何形状和相对于图像的位置，因此，拍摄具有复杂表面几何形状的物体折射的相干光，图像上会呈现复杂的、看似随机的干涉图案，即散斑图案。...顶行中的图像是来自 MNIST 数据集的手写数字的原始图像，而底行中的图像是与顶行中的数字相对应的散斑图案。在人眼看来，上图中的底行图像未免有些嘈杂，并且没有明显的模式。...另外一些离落地还较远的点有：在大部分实验场景中作者将激光设置在物体一侧而非相机一侧；实验场景较小，激光离物体和墙壁都非常近——作者也提到未来可以使用边缘发光二极管激光器等能够发射发散光束的激光器来增加面积...但本文提出的方法也有其他突出优点——因为相干源是单色的神经网络仅需要使用灰度图像，这可以减小模型大小并加快运行速度；图像中的每个区域都包含被拍摄物体的全部信息，即便部分图案被遮挡也不影响算法的工作，相对来说不像一般的...不过，从目前的发展水平来看，当前的 NAS 设计仍然非常局限于任务范围，或者说研究仅在有限种类的任务上进行。并且即使确定了搜索空间，在实际运用中仍然有许多需要人工确定的搜索条件，比如特征核的数量。
当用户在扫描一个图案后，其中的纸片人算法会把图案中的轮廓提取出来，同时通过骨骼绑定算法再给这个3D模型加上起身、跳跃、摆手等动作，如此画中人就可以“动次打次”起来了。...当用户手动预设一张或多张Marker图案，就可以通过MarkerAR算法在拍摄画面中检测预制的Marker图案，并实时估计Marker在相机中的自由度位置和姿态。...其中，自研的传统词袋模型与深度学习相结合的图像检索算法，只需几百ms就可以在上千张Marker图案中准确找到与当前图案最相似的Marker。...快速Marker跟踪算法支持实时跟踪最多10+个Marker，也就是说，MarkerAR可以快速识别并检测多张人民币，随着不同人民币的移动，各自的模型也会进行移动。...最近，腾讯微视斩获VCR榜单第一的BLENDer单模型引发了业界关注，其AI能力已经渗透到微视从图像处理、用户理解、推荐算法到运营增长的各个环节。
视差图：它是灰度图像，该图像的每个像素值代表物体表面的立体视差，立体视差是指：假如将从不同视角观察同一场景得到的两张图像叠放在一起，这很可能让人感觉是两张不同的图像，在这个场景中，针对两张图像中两个孪生的物体之间任意一对相互对应的两个像素点...深度摄像头是极少在捕获图像时能估计物体与摄像头之间距离的设备，深度摄像头是如何得到深度信息的呢？...它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线，然后在第二张图片做同样的操作，并根据同一个物体对应的线交叉来计算距离。 OpenCV如何使用极几何来计算所谓的视差图？...视差图计算StereoSGBM 使用GrabCut进行前景检测 计算视差图对检测图像的前景很有用，（OpenCV）StereoSGBM主要是从二维图片中得到三维信息。...GrabCut算法的实现步骤为： 1.在图片中定义含有（一个或者多个）物体的矩形 2.矩形外的区域被自动认为是背景 3.对于用户定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别它里面的前景和背景区域 4.用高斯混合模型来对背景和前景建模
在本文中，我们将解释我们如何选择一个模型架构，创建一个数据集，并为我们的特定的用例来训练它。 什么是物体检测？ 目标检测是一种计算机视觉技术，它允许我们识别和定位图像或视频中的目标。...目标检测可以分为两部分：目标定位和目标分类。定位可以理解为预测图像中物体的准确位置(边界框)，分类是定义它属于哪个类(人/车/狗等)。 ? 物体检测的方法 有各种各样的方法来解决目标检测任务。...有大量的人检测的数据集，但我们需要一些关于数据集的额外信息，如视角，图像质量，人的密度和背景，以捕获数据集分布信息。...标签错误的边框 图像包含非常小的边框或太多太拥挤 重复的或近似重复的帧 为了去除重复的帧，我们只从视频序列中选择稀疏的帧。...从TIDE 分析中可以看出，假阳性对错误的贡献减小了。 结论 额外的数据有助于使模型对背景干扰更健壮，但是收集的数据量仍然比总体数据集的大小少得多，并且模型仍然有一些false negatives。
许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体，这在十年前是无法想象的。...图像分析有三个层次： 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。...实例分割 在分割过程本身，有两个粒度级别： 语义分割 - 将图像中的所有像素划分为有意义的对象类。这些类是“语义上可解释的”，并对应于现实世界的类别。...因此，一个较大的峰值代表了直方图中的背景灰度。一个较小的峰值代表这个物体，这是另一个灰色级别。 边缘检测 - 识别亮度的急剧变化或不连续的地方。边缘检测通常包括将不连续点排列成曲线线段或边缘。...虹膜识别 一种能识别复杂虹膜图案的生物特征识别技术。它使用自动模式识别来分析人眼的视频图像。 人脸识别 从视频中识别个体。这项技术将从输入图像中选择的面部特征与数据库中的人脸进行比较。
在滑动屏幕投球的过程中，用户滑动的速度、距离、角度共同决定了篮球投掷的落地点，最大程度模拟真实世界投掷物体的力度、方向和重力。...纸板人算法负责对图画进行边缘检测，提取轮廓，将其变成 3D 物体，然后分析图案提出骨骼点（手肘、膝盖等），将图案的各部分绑定到对应骨骼点。...在提取算法上，腾讯应用研究中心和腾讯微视共同研发的通用物体分割网络能实时提取复杂背景，结合传统提取方式，能在适应各种场景的同时具备实时性，在中低端机型上达到 30~40FPS。...扫描人民币时，Marker AR 算法可以利用图像检索算法把人民币背后的 Maker 图案识别出来，通过特征匹配算法准确估计 Marker 的位置和姿态。...为保证多 Marker 检测实时性，腾讯微视团队在检测到 Marker 后基于连续图像帧进行 Marker 跟踪，在移动端支持实时跟踪最多 10 + 个 Marker。
比如，墙上，火车和地铁表面上的涂鸦和图案。像地毯，毛衣，和其他一些精美的工艺品包含格式各样的几何图案。...一个很有意思的现象：在不去除纹理的前提下，人类的视觉感知系统完全有能力理解这些图像。从心里学角度分析，图像的整体结构特才是人类视觉感知的主要数据，而不是那些个体细节(纹理)。...(d)为 (也就是(3)式中的规则项)的映射，而这个规则项让主要结构部分更加突出。(e)则是(a)用式(3)去除纹理后的结构图像。...当一幅物体的表面包含多重纹理形式或者可以看成非正面方向，纹理单元就可以认为是不同变化尺度的。图2和图3就是这样一类图像。...图9展示了一个例子，该幅图像中包含很明显的前景和背景的纹理，这往往导致边缘提取的失败。图9(b)和(c)使用不同参数的额Canny边缘检测提取的边缘。很明显这样的边缘是不令人满意的。
美国MIT的Lawrence Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着立体视觉技术的诞生...随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。...最后,测量系统的核心是由固态量程图像传感器(d)，由一组光探测器（像素）组成，能够直接或间接地测量光脉冲从光源到目标并返回传感器所需的飞行时间。...首先根据特定衍射图像的光学需求，设计并制作出三维母模，然后根据母模再制作出DOE光栅，光栅表面具有三维的微结构图案，尺寸都在微米级别。...在ToF的发射成像技术中主要运用的是扩散板（在下文称为Diffuser），主要是为显示器提供一个均匀的面光源，ToF投射器主要包括VCSEL + Diffuser，而ToF的VCSEL并不像结构光那样对编码图案有一定要求
PM 旨在模拟捕食中的检测过程，以从全局角度定位潜在目标对象，然后使用 FM 执行捕食中的识别过程，通过关注模糊区域来逐步细化粗略预测。...一个理想的伪装目标检测模型应该能够从给定的场景中寻找有价值的、额外的线索，并将它们合并到一个联合学习框架中，用于特征表示联合增强。...从SOD的角度讲，暂时跳出了如何提升特征融合能力上限这一研究点。...本文重新审视了这一任务，并认为对伪装物体在特定背景下的显眼程度进行建模，不仅可以更好地理解动物的伪装和进化，还可以为设计更复杂的伪装技术提供指导；而且正是伪装物体的一些特定部分，使它们能够被捕食者发现。...论文：https://arxiv.org/abs/2103.07733代码：https://github.com/csuhan/ReDet航空图像中的物体检测因方向任意分布，检测器需要更多的参数来编码方向信息
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