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基于matlab的图像中心差分处理

最近一直在讲matlab的图像处理，其目的是让大家后边更好的对比与fpga处理的过程，matlab图像处理相对简单，只需要调用相应的函数。fpga需要对每个函数的处理过程以及每个步骤都要了解。...后续我还会讲到matlab的人脸识别算法的实现，也将尝试fpga的人脸识别，希望大家鼓励。 在处理图像的时候，特别是处理视频流图像的时候，往往会用到图像差分的方法。...顾名思义，图像差分，就是把两幅图像的对应像素值相减，以削弱图像的相似部分，突出显示图像的变化部分。例如，差分图像往往能够检测出运动目标的轮廓，能够提取出闪烁导管的轨迹等等。...中心差分源码： I = imread('lena1.png'); figure; imshow(I); forward_dx = mipforwarddiff(I,'dx'); figure, imshow

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如何将数字转换成口语中的文本串

尝试 因为我是在写完最终版本, 回过头来整理的这篇文章, 所以中间很多尝试的步骤会有所遗漏. 以下简单整理一下. 如果不想看, 可以直接拉到最后, 看最终的成品....数字的念法: 零一二三四五六七八九 每一位都有一个对应的权重: 个十百千万 所以我的初步想法是, 将数字的每一位都转成中文然后拼上对应的权重, so easy....四位数的时候, 0应该是要跳过的. 第三次尝试 我们对thousand_list_num_to_str函数进行简单的改进, 遇到零的时候直接跳过, 不进行处理....我的零呢?...在写的过程中, 初版只是个很简单的版本, 但是在自己尝试的过程中总是发现各种各样的问题, 甚至有的时候解决了这个问题, 回头一测, 发现原来已经改好的问题有出现了, 唉, 果然还是功力太浅啊. too

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如何将标签上的文本转换成黑底白字

大家在使用条码软件制作标签时，添加的文字内容一般都是白底黑字的，或者是其他颜色的，但是有一些用户需要实现黑底白字的效果。下面我们就用一个例子来介绍如何将标签上的文本转换成黑底白字。 　　...首先打开条码打印软件，点击新建，新建一个标签，设置标签的尺寸，标签的尺寸要和打印的标签纸的尺寸保持一致。...点击软件上方的“设置数据源”，在弹出的界面中点击“选择文件”，将保存有数据的Excel文件导入到软件中。...这样制作的二维码扫描后就会显示这三项信息。 02.png 　　点击软件左侧的“单行文字”按钮，输入一个文本框，在弹出的界面中点击“插入数据源字段”，选择“姓名”这一项字段。...同样的将文本颜色选择为白色。这样文本就转换成黑底白字了。

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使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别

本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。

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CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里

CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里 1....然而，这些方法受到数据集特定要求的严格限制，降低了它们的普适性。 为了促进更普遍的设置，我们从最近大规模生成模型的进展中汲取灵感，例如文本到图像系统。...这迫使模型学习给定上下文下可能的场景可供性以及实现连贯图像所需的重新姿态和协调。在推理时，可以使用不同的场景和人物图像组合提示模型。...任务设定 我们模型的输入包含一个遮罩的场景图像和一个参考人物，输出图像包含在场景上重新调整姿势的参考人物。...这可能限制了该方法在实际应用中的可扩展性和实用性。 生成结果的控制性较差：本文中所提出的方法是无条件生成人物-场景交互图像，即无法直接控制生成图像中的人物和场景属性。

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CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里

CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里 1....然而，这些方法受到数据集特定要求的严格限制，降低了它们的普适性。 为了促进更普遍的设置，我们从最近大规模生成模型的进展中汲取灵感，例如文本到图像系统。...这迫使模型学习给定上下文下可能的场景可供性以及实现连贯图像所需的重新姿态和协调。在推理时，可以使用不同的场景和人物图像组合提示模型。...任务设定 我们模型的输入包含一个遮罩的场景图像和一个参考人物，输出图像包含在场景上重新调整姿势的参考人物。...这可能限制了该方法在实际应用中的可扩展性和实用性。 生成结果的控制性较差：本文中所提出的方法是无条件生成人物-场景交互图像，即无法直接控制生成图像中的人物和场景属性。

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CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里

CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里 1....然而，这些方法受到数据集特定要求的严格限制，降低了它们的普适性。 为了促进更普遍的设置，我们从最近大规模生成模型的进展中汲取灵感，例如文本到图像系统。...这迫使模型学习给定上下文下可能的场景可供性以及实现连贯图像所需的重新姿态和协调。在推理时，可以使用不同的场景和人物图像组合提示模型。...任务设定 我们模型的输入包含一个遮罩的场景图像和一个参考人物，输出图像包含在场景上重新调整姿势的参考人物。...这可能限制了该方法在实际应用中的可扩展性和实用性。 生成结果的控制性较差：本文中所提出的方法是无条件生成人物-场景交互图像，即无法直接控制生成图像中的人物和场景属性。

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CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里

CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里 1....然而，这些方法受到数据集特定要求的严格限制，降低了它们的普适性。 为了促进更普遍的设置，我们从最近大规模生成模型的进展中汲取灵感，例如文本到图像系统。...这迫使模型学习给定上下文下可能的场景可供性以及实现连贯图像所需的重新姿态和协调。在推理时，可以使用不同的场景和人物图像组合提示模型。...任务设定 我们模型的输入包含一个遮罩的场景图像和一个参考人物，输出图像包含在场景上重新调整姿势的参考人物。...这可能限制了该方法在实际应用中的可扩展性和实用性。 生成结果的控制性较差：本文中所提出的方法是无条件生成人物-场景交互图像，即无法直接控制生成图像中的人物和场景属性。

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内容分栏设置：如何将PPT文本框中的文字设置分栏

当提到将PPT中的文字进行分栏时，大家都是比较陌生的，通常情况下，我们都是在word中将文字内容进行分栏的，并且实现文本内容进行排序排版是很简单的，但是如果是在PPT中，我们想对文本内容实现分栏效果，应该如何进行操作呢...https://www.pptbest.com/jiaocheng/2019-09-27/268.html 首先，进入到需要拆分为幻灯片中文本框的文本内容的文档中; 1.jpg 进入文档后，我们编辑文本框中的文本内容...，然后选择文本框并单击鼠标右键弹出右键菜单; 2.jpg 在弹出的菜单栏中选择“设置形状格式”以打开“设置形状格式”弹出窗口，然后在弹出窗口顶部的菜单栏中选择“文本选项”菜单; 3.jpg 接下来...在弹出的窗口中，我们将“数量”设置成自己需要的，在设置好分栏的“间距”，最后点击“确定”即可; 5.jpg 在确认并返回到ppt文档后，我们可以看到所选文本框中的文本内容就自动按设置进行了分栏;...6.jpg 以上就是今天给大家带来的ppt文本框文本内容分栏步骤，相信认真阅读的小伙伴们都看明白了吧，动手试试吧!

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CVPR2023 Tutorial Talk | 文本到图像生成的对齐

在这个教程环节中，我们将重点放在所谓的对齐视角上，看看如何获得与人类意图一致的数据，使得这些数据更有用。...从文本到图像的基础开始，文本到图像生成试图基于文本输入生成高保真图像，这是条件图像生成下的一个特殊问题，它试图不仅生成高质量的图像，而且希望它在语义上与无限条件相关。...图1 基础知识 文本生成图像 图2 文本到图像生成是一个条件生成问题，它将文本作为输入条件并试图产生既具有良好视觉质量又与图像输入文本提示自动对应的图像，这通常是通过使用带有图像文本数据来完成的。...文本位于右侧，是一个句子输入，然后通过固定的文本 CLIP 编码器，产生一套文本特征。然后在中心产生与视觉相关的信息或潜变量，因为稳定扩散实际上在潜变量空间上操作，这个潜变量包含与视觉相关的信息。...这样，通过查看自然语言描述，模型会自动找到要编辑的区域作为遮罩，并更改该区域的视觉外观。另一个趋势是使用大型语言模型作为中心，训练不同的工具，这样它可以知道应该进行哪种编辑操作。

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. | 基于医学文献的图像-文本模型实现医学图像的智能分析

在本研究中，作者提出了一种基础模型方法，名为MONET（医学概念检索器），它学习如何将医疗图像与文本连接，并在概念存在上密集地评分图像，以支持医疗AI开发和部署中的重要任务，如数据审核、模型审核和模型解释...MONET能够准确地在皮肤科图像中注释概念，这与以前在临床图像的皮肤病学数据集上构建的有监督模型相抗衡。...作者通过识别具有最高概念存在分数的图像来评估MONET的概念注释能力，使用的是两种广泛使用的皮肤病学图像类型：临床图像和皮肤镜图像。...在排除具有少于30个正例的概念后，测试包括1,635个临床图像中的21个概念和1,011个皮肤镜图像中的7个概念。...作者将MONET的性能与使用基于真实概念标签的ResNet-50模型进行了比较，并与一种未专门针对皮肤病学图像训练但在网络上可用的4亿个图像-文本对的对比性图像-文本模型CLIP进行了比较。

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控制图像中的文字！AIGC应用子方向 之 图像场景文本的编辑与生成

此外，引入了对比图像级提示来进一步细化文本区域的位置并实现更准确的场景文本生成。 实验证明，方法在文本识别准确性和前景背景融合的自然度方面优于现有方法。...（STE）旨在替换图像中的文本，并保留原始文本的背景和样式。...然而，目前的技术在生成编辑后的文本图像时面临着一个明显的挑战，即如何展示高度清晰和易读的编辑后的文本图像。这个挑战主要源于各种文本类型之间的内在多样性和复杂背景的复杂纹理。...最后，通过融合网络合成来自文本交换网络和背景修复网络的结果，最终创建精心编辑的最终图像。...先前的研究已经探索了基于从现实世界观察得出的规则在二维和三维表面上生成合成文本图像。

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人脸识别 | 基于深度学习以人类为中心的图像理解

在现实生活中，可以通过很多路径产生图像，比如以上的所有设备，都可以迅速以及实时的采集图像，所以现实中图像数据最为常见，所以针对人脸识别有一个比较好的优势，就是可以通过一些设备进行监查，时刻在手机数据样本...特别是使用现成的三维人脸模型作为模拟器来生成不同姿态的轮廓人脸图像，Da-GAN利用FCN作为发生器，利用自动编码器作为Dual-Agent的判别器，除了新的结构外，还对标准GAN进行了几个关键的修改，...提出的SSNAN是端到端可训练的，SSNAN可以集成到任何先进的神经网络中，以帮助在不同的位置和尺度上聚集关于重要性的特征，并从全局的角度整合关于人类关节结构的丰富的高级知识，从而提高解析结果。 ?...如姿态、年龄、化妆、表情、模糊等)/大规模/低命中人脸识别 视频监视、安全场景(例如，防、活性检测等)、Mobile、人机交互分析与多人分析：自上而下、多任务学习方法OE-商业、群体行为分析、人-再识别、图像编辑...、视频监控、自主驾驶、虚拟现实 Human 人类分析和多人分析：自上而下和自下而上，多任务学习方法 E-Commercial，群体行为分析，行人-再识别，图像编辑，视频监视，自主驾驶，虚拟现实

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文本生成图像工作简述5--对条件变量进行增强的 T2I 方法（基于辅助信息的文本生成图像）

一、基于场景图的文本生成图像基于场景图的文本生成图像方法是一种利用场景图信息来生成图像的图像生成方法。...三、基于属性驱动的文本生成图像基于属性控制的文本生成图像是一种基于属性描述生成图像的图像生成方法。...在公共空间将图像与句子和属性对齐，属于同一样本的属性图像和句子图像对被拉得更近，而不同样本的对被推得更远。四、基于边界框标注的文本生成图像基于边界框的文本生成图像是一种根据边界框信息生成图像的方法。...具体来说，基于边界框的文本生成图像方法一般包括以下几个步骤：边界框定义：首先，需要定义边界框的位置和大小，可以通过指定物体的左上角和右下角坐标、中心点和宽高等方式来定义。...六、其他基于辅助信息的文本生成图像除了上述提到的之外，还有很多模型在做文本生成图像任务时，引入条件变量或者说辅助信息额外帮助模型生成图像，比如草图、多标题、短文本、风格、噪声等等：风格迁移：风格迁移是一种常见的基于辅助信息的图像生成方法

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DiffusionGPT：大规模语言模型驱动的文本到图像生成系统

然而，当前的文本到图像系统仍然存在一个重大挑战，通常无法处理不同的输入，或者仅限于单一模型结果。目前的统一尝试往往分为两个方面：i）在输入阶段解析多样化的提示；ii) 激活专家模型进行输出。...介绍 近年来，扩散模型在图像生成任务中盛行，彻底改变了图像编辑、风格化和其他相关任务。DALLE-2和Imagen都非常擅长根据文本提示生成图像。然而它们的非开源性质阻碍了广泛普及和相应的生态发展。...第一个开源文本到图像扩散模型，称为稳定扩散模型（SD），它迅速流行并广泛使用。为SD量身定制的各种技术，例如Controlnet、Lora，进一步为SD的发展铺平了道路，并促进了其与各种应用的集成。...图 1 这项工作的贡献可以概括为： 新见解：DiffusionGPT 采用大型语言模型 (LLM) 来驱动整个文本到图像生成系统。大语言模型充当认知引擎，处理不同的输入并促进专家选择输出。...目标是将反馈直接纳入LLM的优化过程中，从而实现更精细的解析和模型选择。 候选模型的扩展。为了进一步丰富模型生成空间并取得更令人印象深刻的结果，将扩展可用模型的库。 超越文本到图像任务。

39610

中秋专题：火爆艺术圈的文本图像生成是什么？

最近文本生成图像AI又火爆了起来，并且频频上热搜，在知乎热榜上都会看到相关的问题出现： 游戏设计师利用AI工具作画拿到一等奖：说的是美国的一位画师利用AI工具进行作画，并拿到了一等奖，从而惹来了大量的争议...由于AI图像生成软件Midjorunery的爆火，导致大量的日本画师纷纷进行抵制 而伴随着Stable Diffusion，DALLE-2，Imagen等AI文本图像生成模型的出现，作画这个行业“...在8月22日左右，AI文本生成图像圈又开源了一个比较火爆的项目：Stable Diffusion；其一推出，github累积星星数已经到达3.6k。...Stable Diffusion 这个模型大体框架主要用到扩散模型，之前我也有一篇文章介绍过： 文本图像生成：谷歌Imagen硬杠OpenAI的DALL.E 2 扩散模型有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程...但是一般的扩散模型，需要在像素级别上进行重建任务，这样会导致训练的时候成本比较昂贵。因此这篇文章主要是把图像压缩到较低维度的潜在空间中进行表示，然后利用上下文（NLP语言），进行去噪操作。

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基于图像视觉词汇的文本分类方法(完整项目)

调整图像大小 调整的目的是为了让图像中文字的尺寸保持大致相同的像素尺寸。这里做了一个简单假设，即：图像基本是一段完整的文本，比如一个段落，或者一页文档，那么不同的图像中，每行文本的字数相差不会很大。...提取特征 这里的思路是，首先通过形态学处理，可以分割出文本行（的图像），再从文本行中分割出词汇（的图像），然后从"词汇"中提取特征。...提取文本行 由于预处理过程中已经将样本的图像尺寸基本调整一致，所以可以比较容易的利用形态学的处理方法，分割出文本行。...提取特征(视觉词汇) 裁剪出单行文本图像后，我们可以将图像中各列的像素的值各自累加，得到一个一纬数组，此数组中的每个局部最小值所在的位置，即为文字间的空隙。...聚类后，计算每个一级分类的中心，然后以所有中心为样本再用DBSCAN聚类，得到二级分类。完成后，原一级分类中心的新分类，即代表其原一级分类下所有元素的分类。

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