，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。...所以本文主要是介绍用 OpenCV 实现一些基本的图像处理操作，本文的目录如下所示： 安装 旋转图片 裁剪图片 调整图片大小 调整图片对比度 模糊图片 高斯模糊 中值模糊 边缘检测 转为灰度图 形心检测...10.对彩色图片采用蒙版（mask） 图像蒙版就是将一张图片作为另一张图片的蒙版，或者是修改图片中的像素值。...本例中将采用HoughCircles() 方法来应用蒙版，这个方法可以检测图片中的圆，然后对这些圆应用蒙版。 本例采用的图片为： ?...移除图片的背景 移除图片背景的实现思路是这样的： 检测图片主要物体的轮廓； 为背景通过np.zeros 生成一个蒙版 mask； 采用 bitwise_and 运算符来结合检测轮廓后的图片和蒙版 mask
对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”...现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...用于提取我们的ROI的蒙版 在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者） 然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ?
对段轮廓进行质心检测需要在轮廓上应用OpenCV “ moments（）”函数，然后使用以下公式计算中心 X，Y坐标： center_x，center_y =（int（M [“ m10”] / M [”...现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
通过手动分割来创建蒙版，如下图所示，简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例 最后一步，我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。 这张照片表示了原始图像的相关特征。...我们的目的主要是分离背景，皮肤和连衣裙，因此这个图像非常适合！ ? 最终蒙版 我们对数据集中的每个图像重复这个过程，为每个原始图像提供三维的对应蒙版。...我们使用UNet建立该模型，它经常用于类似的分割任务，而且很容易在Keras中实现。 ? 在开始训练之前，要对所有的原始图像进行均值标准化。...结果和预测 在预测期间，当遇到高噪声的图像（背景或皮肤模糊等）时，模型开始动荡。 这种问题可以简单地通过增加训练图像的数量进行解决。 但我们也开发了一个巧妙的方法来避免这种问题。...我们使用 OpenCV 提供的 GrubCut 算法。 该算法利用高斯混合模型分离前景和背景。 通过它可以帮助我们找到图像中的人物。 我们只实现了简单的功能。 假设感兴趣的人站在图像的中间。
在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。 使用OpenCV进行实例分割 ?...使用实例分割，可以更加细致地理解图像中的对象——比如知道对象存在于哪个（x，y）坐标中。此外，通过使用实例分割，可以轻松地从背景中分割前景对象。 本文使用Mask R-CNN进行实例分割。...instance_segmentation .py：背景模糊脚本，本文的核心内容， 将详细介绍该代码并评估其算法性能。 使用OpenCV实现实例分割 下面开始使用OpenCV实现实例分割。...本文使用的OpenCV版本为3.4.3。如果个人的计算机配置文件不同，需要对其进行更新。强烈建议将此软件放在隔离的虚拟环境中，推荐使用conda安装。...对实例分割管道进行简单而有效的更新可能是： 使用形态学操作来增加蒙版的大小； 在掩膜本身涂抹少量高斯模糊，帮助平滑掩码； 将掩码值缩放到范围[0,1]； 使用缩放蒙版创建alpha图层； 在模糊的背景上叠加平滑的掩膜
很酷对吧？我将使用OpenCV库，通过计算机视觉，引导你进入车道检测和自动驾驶这一领域。当然，在本教程中我们还将讲解Python代码。...什么是帧蒙版（Frame Mask）？ 4. 用于车道检测的图像预处理 5. 在Python中使用OpenCV进行车道检测实战 车道检测的概念 那么什么是车道检测？...在本文中，我将向你展示如何在不使用任何深度学习模型的情况下做到这一点。我们将在Python中用到广受欢迎的OpenCV库。 以下是我们将要处理的视频中的一帧： ?...此外你还将了解一些必要的图像预处理操作。 什么是蒙版（Frame Mask）? 在这里，蒙版不过是一个NumPy数组。...这是一种非常简单但有效的方法，可以从图像中删除不需要的区域和对象。 车道检测的图像预处理 我们将首先对输入视频中的所有帧应用蒙版。然后，我们将应用图像阈值处理，然后进行霍夫线变换来检测车道标记。
通过手动分割来创建蒙版，如下图所示，简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例 最后一步，我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。这张照片表示了原始图像的相关特征。...我们的目的主要是分离背景，皮肤和连衣裙，因此这个图像非常适合！ ? 最终蒙版 我们对数据集中的每个图像重复这个过程，为每个原始图像提供三维的对应蒙版。...我们使用UNet建立该模型，它经常用于类似的分割任务，而且很容易在Keras中实现。 ? 在开始训练之前，要对所有的原始图像进行均值标准化。...结果和预测 在预测期间，当遇到高噪声的图像（背景或皮肤模糊等）时，模型开始动荡。这种问题可以简单地通过增加训练图像的数量进行解决。但我们也开发了一个巧妙的方法来避免这种问题。...我们使用 OpenCV 提供的 GrubCut 算法。该算法利用高斯混合模型分离前景和背景。通过它可以帮助我们找到图像中的人物。 我们只实现了简单的功能。假设感兴趣的人站在图像的中间。
一、照片怎么磨皮美白效果好 肤色蒙版功能是portraiture的进阶功能，在默认情况下，portraiture会自动创建肤色蒙版，并依照该蒙版范围进行磨皮处理。当然，我们也可以自己绘制肤色蒙版！...构建了肤色蒙版后，在调整人像的增强效果时，就可以利用肤色蒙版定义增强效果的范围，实现局部的调色。对人像进行磨皮处理后，还需要进行肤色的美白。...接着，再通过自然饱和度（图像-调整-自然饱和度），提升图像的颜色饱和度，让皮肤有红润的效果。 2.磨皮 简单美白处理后，复制刚才美白后的图层。...如果不复制图层，直接在原图层处理的话，在添加蒙版时会将美白效果去除。 接着，选中新复制的图层，依次点击滤镜-高斯模糊。...选中添加的图层蒙版，如图10所示，使用黑色的画笔工具在蒙版上涂抹眼睛、鼻子、嘴巴、手等区域，避开脸部皮肤，以去除五官等细节的模糊效果。
具备一些基本的OpenCV知识会很好。如果没有，请不要担心，我将尝试解释我将使用的OpenCV函数，并为你提供参考，以更详细地检查它们。 本文的每一节将介绍一个最终将在程序的主要部分中使用的函数。...创建一个与原始图像相同形状的黑色图像 创建蒙版:然后使用cv2.fillPoly()将我们的三角形(带白色线条)放在我们的黑色图像的顶部，创建一个蒙版。 ?...创建一个面具 在我们的原始图像上应用蒙版，得到只有我们的ROI的裁剪图像。 ? 原始图像+蒙版=具有ROI的最终图像 这一步的输出类似于: ?...getROI ()之后的输出 在得到感兴趣区域之前进行边缘检测是很重要的，否则边缘检测也会检测出我们感兴趣区域的边界。 步骤3：获取图像中的所有直线 下一步是通过ROI得到图像中的所有直线。...对所有内容进行排序并使其适合图像后，你便知道如何将其用于视频。你可能已经意识到你可以如何巧妙地使用非常基本的计算机视觉操作来实现如此有用的东西。
、 首先，分割网络自动从前景图像中提取对象蒙版，然后蒙版细化网络将图像和蒙版作为输入以细化蒙版边界，最后将重新定义的蒙版和前景背景图像一起传输到多流融合网络以生成合成结果。...为了解决该问题并生成无需人工干预就能进行大规模图像合成的数据集，该研究提出了一种使用自学式方案且易于处理的数据扩展方法。基本思想是使用 MLF 网络生成更具挑战性的数据以提升自身性能。...该论文提出的方法与传统基于混合的合成方法（如拉普拉斯金字塔混合法）进行了比较。该研究还使用了 SOTA 抠图方法评估基于抠图的图像合成方法。...为了公平比较，所有被比较的方法都使用与该方法相同的细化蒙版。对于羽化（feathering）方法，研究者采用σ=2 的高斯模糊来软化蒙版。对于拉普拉斯金字塔混合方法，该研究使用 OpenCV 实现。...由于基于抠图的方法需要三元图（trimap），因此研究者对细化模板进行了二值化处理，然后通过将宽度为 16 的窄边界带标记为未知边界来生成伪三元图。 样本三元图以及各种方法的生成效果如下图 7 所示。
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。...首先将彩色图转换成灰度图； 对灰度图进行求其反色的操作； 对第2步得到的结果采用一个高斯模糊的操作； 采用颜色亮化(color dodge)的技术将第一步的灰度图和第三步操作后的图片进行混合。...事先准备，首先是安装好 opencv，可以直接通过 pip 进行安装： pip install opencv-python 接着准备一张图片，最好是颜色鲜明一点的图片，方便对比转换的效果。 ?...第三步：高斯模糊 高斯模糊操作是一个有效减少图片噪音以及对图片进行平滑操作的方法，在数学上等价于对图像采用高斯核进行卷积的操作。...在现代图像编辑工具，比如 PS 可以实现上述说的两种技术。比如对于颜色亮化技术，给定一张图片 A 和 蒙版 B，那么实现做法如下所示： (B[idx] == 255)?
安装与基础使用 2. Opencv与pillow，base64的转换 3. 维度与通道 4. 颜色空间 5. 图像二值化 6. 图像运算与二值运算 7. 缩放，裁剪与旋转 8....使用蒙版 完整的notebook文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb...在opencv中处理成二值图像的方法有好几个，具体网上有很多现成的文章，如：https://blog.csdn.net/bugang4663/article/details/109589177 上图所示的方法...使用蒙版 ---- 使用一个图像作为蒙版（mask），来控制另一个图像展示。使用蒙版可以实现很多叠加的效果。...logo = cv2.imread('images/test.png') display(cv2_pil(logo)) logo.shape 我们把上面这个logo作为蒙版： 上面的蒙版是一个灰度图
通过这种方式，将在此处对噪声进行完整的量化分析及选择其最适合的滤波器。 过滤图像数据是几乎每个图像处理系统中使用的标准过程。 过滤器用于此目的。 它们通过保留图像的细节来消除图像中的噪声。...这个小窗口也称为蒙版或核。 ? 用均匀权重过滤的过程也称为相关或相关过滤。 ? 图7均匀权重的相关函数。...src：Udacity 在具有非均匀权重的相关滤波中，函数被用作非均匀权重，其也被称为蒙版或核（小滑动窗口的像素值的函数）。 其中使用的过程称为互相关。 ?...图 9 滤波器的分类 虽然有许多类型的滤波器，但在本文中我们将考虑4个主要用于图像处理的滤波器。 1. 高斯滤波器： 1.1 使用OpenCV和Python实现高斯滤波器： ?...图10通过滑动窗口计算平均值 2.1 使用OpenCV和Python实现均值过滤器： ?
让我们看一些可以使用OpenCV执行的示例： （1）灰度缩放 灰度缩放是一种将3通道图像（如RGB、HSV等）转换为单通道图像（即灰度）的方法。最终的图像在全白和全黑之间变化。...Scikit-Image使用Numpy数组作为图像对象。让我们看看如何在scikit图像中执行活动轮廓操作。活动轮廓描述图像中形状的边界。...它提供了其他库通常不提供的特殊功能，如过滤、打开操作和保存图像。这个库支持多种文件格式，这使它更高效。PIL还支持图像处理、图像显示和图像存档等功能。...，如散点图、条形图、直方图等，但我们也可以将其用于图像处理。...但是NumPy也可以用于图像处理任务，例如图像裁剪、操作像素和像素值的蒙版。
1.若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章（曾上过csdn综合热榜的top1）： python进阶——人工智能视觉识别_lqj_本人的博客-CSDN博客 2.基于opencv的人工智能视觉实现的目标实时跟踪功能...的图像灰度转化方法 gray = cv2.cvtColor("图像", cv2.COLOR_RGB2GRAY) 2.opencv检测图像边缘 高斯模糊图像 cv2.GaussianBlur(gray,...(5, 5), 0) 获取精明图像 canny = cv2.Canny(blur, 50, 150) 3.matplotlib绘制图像库的使用 项目详情 我们先拿到实时摄像的某一帧的图像 导入库 import...检测图像边缘""" #高斯模糊图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #获取精明的图片 canny = cv2.Canny...封装好的函数cv.HoughLinesP函数，使用到的参数如下： image：输入图像，通常为canny边缘检测处理后的图像 rho：线段以像素为单位的距离精度 theta：像素以弧度为单位的角度精度
我选择以顺时针方式对点进行排序，即从左上到右上，再到右下然后到左下，这是通过如下所示的sort_pts()方法实现的。我们使用以下事实：x 和 y 坐标的总和在左上角最小，在右下角最大。...)] sorted_pts[3] = points[np.argmax(diff)] return sorted_pts sorted_pts = sort_pts(points) 对点进行排序后...我们确保生成的图像具有基本图像的尺寸。使用生成的矩阵，我们可以使用cv2.warpPerspective()方法扭曲图像，如给定的代码片段所示。...mask = cv2.bitwise_not(mask) 倒置蒙版 现在我们使用cv2.bitwise_and()方法获取蒙版和基础图像并执行按位与运算。...蒙面基础图像 最后一步是使用cv2.bitwise_or()方法获取变形图像和蒙版图像并执行按位或运算，这将生成我们想要完成的融合图像。
我们想能否创建一个自己的图像编辑软件？ 开源计算机视觉库（如OpenCV）和开源应用程序框架（如Streamlit）的出现使这一想法得以实现。...接下来，我们使用高斯模糊对图像进行模糊处理。模糊灰度图像，实际上是在平滑图像，减少图像的噪点。另外，模糊也是我们检测图像边缘的必要步骤。...核数越大，标准偏差将越大，因此模糊效果越强。下面是内核大小不同时的模糊结果示例。 ? 基于不同内核大小的模糊效果 最后一步是将原始灰度图像除以模糊后的灰度图像。...然后，根据蒙版的值合并细节增强的结果，以创建具有清晰边缘的清晰效果。 以下是“细节增强”过滤器的示例结果。 ?...首先，我们将图像转换为灰度图像。接下来，我们使用大小为25的内核对图像进行模糊处理。 接下来，我们应用拉普拉斯滤波器来检测边缘。根据内核的大小，拉普拉斯滤波器中的值可以不同。
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