首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

天空是无限制的:基于语义的天空替换Sky is not limit:semantic aware sky replacement

第一个图片是输入图片,后面三个是不同风格的天空替换后的结果 这篇文章是给出一张输入的图片,论文中提出的方法自动的生成一组风格化天空图,我们首先使用了FCN全卷积神经网络,得到输入图片和一些参考图片的目标分割结果,然后使用我们自己设计的专门针对天空的线上分类器,分割出准确的天空区域,使用不同的天空对输入的图片的天空部分进行替换。看完这篇论文,我认为论文的重点其实在于如何找到跟输入图片相适应的天空,并产生一个让大家感觉很真实逼真的效果。 天空是图片中常见的背景,但由于拍摄时间的原因,导致通常一张照片很无趣。

09

实战角度!图片去水印及图片匹配替换几种方法分析

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。

01
领券