这里需要使用Pillow库(Python Imaging Library),使用pip命令安装:
哈喽,努力赚钱买生发水的大灰狼又来了,今天和大家分享一个简单又好玩的Python项目–“图片转字符画”。废话不多说,先上一个效果图迷惑一下众生。
左边部分的矩形比较好实现,通过设置宽高可圆角就可以,但是右边的不规则三角不好用代码实现了。
这是有关创建自定义可脚本渲染管道的系列教程的第13部分。这次,我们将添加各种用于颜色分级的工具。
这是渲染系列的第三篇文章,上一节介绍了着色器和纹理。我们已经看到了如何使用单一的纹理制作一个用平坦的表面完成的复杂显示的例子,现在我们更进一步,一次同时使用多个。
用 MozJPEG 压缩 jpeg 1.npm install imagemin-mozjpeg 2.以下内容添加到 imagemin.js 中
(温馨提示:本系列知识是循序渐进的,推荐第一次阅读的同学从第一章看起,链接在文章底部)
我们常见的RGB图像通常只有R、G、B三个通道,在图像处理的过程中会遇到往往需要向图像中添加透明度信息,如公司logo的设计,其输出图像文件就需要添加透明度,即需要在RGB三个通道的基础上添加alpha通道信息。这里介绍两种常见的向RGB图像中添加透明度的方法。
这是关于渲染的系列教程的第十一部分。之前,我们使着色器能够渲染复杂的材质。但是这些材质一直都是完全不透明的。现在,我们将添加对透明度的支持。
本文介绍了OpenCV Image Watch插件的安装与使用,该插件可以为图像处理任务提供实时反馈,并支持多种图像格式。作者还分享了在Visual Studio中如何使用该插件进行图像处理任务,包括图像查看、图像监视、图像保存等功能。
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream,风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具,并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
在 CSS 中有一种实现融合效果的技巧,使用模糊滤镜(blur)叠加对比度滤镜(contrast)使两个接近的元素看上去“粘”在一起,如下图所示:
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件,然后伤心地发现只能搞定人脸,而且还没正式推出,现在能看到的
每张图像都包括RGB三个通道,分别代表红色、绿色和蓝色,使用它们来定义图像中任意一点的像素值,红绿蓝的值在0-255之间。
前两天朋友圈里面刷屏的“我想要一个圣诞帽,@微信官方”这个活动你们中招了吗?后来大家都知道这只是一个用了P图工具的小玩笑,但大家纷纷玩得不亦乐乎。现在有许多p图小工具也可以实现“戴圣诞帽”,但作为一个程序猿,其实也可以写一个小程序让自己“戴上圣诞帽”,大家快来看! 📷 驯鹿逃跑了,我还有自己的圣诞老人。 用到的工具 OpenCV dlib 用到的语言为Python 素材准备 首先我们需要准备一个圣诞帽的素材,格式最好为PNG,因为PNG的话我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。我们用到的圣诞帽如下图:
现如今,将图片彩色化是通常用Photoshop处理的。一幅作品有时候需要用一个月的时间来着色。可能单单一张脸就需要20层的粉色、绿色和蓝色阴影才能让它看起来恰到好处。为了了解这一过程,你可以看看下面这
引言 大家纷纷@官方微信 给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 用到的工具 OpenCV(毕竟我们主要的内容就是OpenCV...) dlib(前一篇文章刚说过,dlib的人脸检测比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。) 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本,时间有限,就不写了。有兴趣的小伙伴可以拿
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型,例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型,并介绍这几种模型之间的数学转换关系,以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
来源:量子位 本文长度为7970字,建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络,来给黑白照片上色的教程,在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司,号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具,用户可以按时长租用,训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间,
这是有关创建自定义可编程渲染管道的系列教程的第八部分。通过增加对遮罩,细节和法线贴图的支持,可以创建复杂的表面。
颜色空间转换是图像及视频中常用的解决方案,涉及hsv-rgb、rgb-ycrcb等一些常见的颜色空间互相转换,今天带来几种常见的颜色空间转换IP,主要如下:
色深用 2 的幂指数来表示,bit 数愈高,色深值便愈高,影像所能表现的色彩也愈多。
“ 看过大神冰不语的文章《圣诞节,用Python给自己加顶“圣诞帽”》,文章很棒,但是对于刚入门的我来说,讲解的不够太细,这里做了详细的分析,也分享给大家”
刚刚入了Image Matting的坑,后续会更新系列相关的文章。这个坑目前还没有人满为患,好的文章没有很多,综述文章也没有囊括比较新的方法。
【导读】图像抠图(Image Matting)是一个无论在工业界或者视觉研究领域都有非常重要价值的研究课题。从2000年开始,在进行图像抠图及相近研究问题的研究过程中,诞生了类似GrabCut、Guided Filter、Closed Form Matting、Poisson Matting、Bayesian Matting等等对各计算机视觉以及计算机图形学研究都有深远影响的工作。在好莱坞的动作大片、迪士尼的动画巨作、Office以及Adobe PhotoShop的一些功能中都能够看到抠图算法的身影。
选自freecodecamp 作者:Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法,仅需 100 行代码,你也可以搭建自己的神经网络,几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月,Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面,用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
图像增强是图像处理中的重要技术之一,它可以改善图像的亮度、对比度和颜色等视觉效果,使图像更加清晰、鲜明。Retinex是一种经典的图像增强算法,它通过对图像进行多尺度高斯模糊处理和颜色恢复操作来改善图像的视觉效果。本文将详细介绍Retinex算法的原理,并给出了Python实现的示例代码和测试结果。
圣诞将至,虽然咱不过这洋节,但是热闹还是要凑一下的,相信已经有很多圣诞帽相关的周边在流传了,今天咱们就自己动手,给头像增加一个圣诞帽
随着圣诞的到来,大家纷纷@今日头条给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 用到的工具 OpenCV(毕竟我们主要的内容就是OpenCV...) dlib(前一篇文章刚说过,dlib的人脸检测比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。) 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本,时间有限,就不写了。有兴趣的
Alpha通道技术是非曲直图像合成的最基本技术,目前其应用多局限于多媒体课件作品开发中的个别环节,未能从整体上给予Alpha通道功能以足够的重视。如:对通用图像处理软件PHOTOSHOP中的Alpha通道及其运用有较深刻的理解,而疏忽了Alpha通道在动画、视频和多媒体集成工具中的应用。本文通过对Alpha通道的综合分析,以期使Alpha通道技术在多媒体课件作品开发中的应用形成一个相对完整的理论体系,并在多媒体课件作品开发实践中起到具体的指导作用。 一、Alpha通道的概念与功能 在计算机图形学中,一个RGB颜色模型的真彩图形,用由红、绿、蓝三个色彩信息通道合成的,每个通道用了8位色彩深度,共计24位,包含了所有彩色信息。为实现图形的透明效果,采取在图形文件的处理与存储中附加上另一个8位信息的方法,这个附加的代表图形中各个素点透明度的通道信息就被叫做Alpha通道。 Alpha通道使用8位二进制数,就可以表示256级灰度,即256级的透明度。白色(值为255)的Alpha像素用以定义不透明的彩色像素,而黑色(值为0)的Alpha通道像素用以定义透明像素,介于黑白之间的灰度(值为30-255)的Alpha像素用以定义不同程度的半透明像素。因而通过一个32位总线的图形卡来显示带Alpha通道的图形,就可能呈现出透明或半透明的视觉效果。 一个透明或半透明图形的数学模型应当如下: 为了便于下面的分析,设Alpha值[0,255]区间映射为[0,1]区间相对应的值表示,即Alpha值为0—1之间的数值。则图形文件中各个像素点可表示为: Graphx(Redx,Greenx,Bulex,Alphax) 屏幕上相应像素点的显示值就转换为: Dispx(Redx*Alphax,Greenx*Alphax,Bluex*Alphax) Alpha通道不仅用于单个图形的透明或半透明显示,更重要的是在图像合成中被广泛运用。 下面是如何根据Alpha通道数据进行图像混合的算法: 事实上,我们把需要组合的颜色计算出不含Alpha分量的原始RGB分量然后相加便可。如:两幅图像分别为A和B,由这两幅图像组合而成的图像称为C,则可用如下四元组表示图A和B,三元组表示图像C: A:(Ra,Ga,Ba,Alphaa) B:(Rb,Gb,Bb,Alphab) C:(Rc,Gc,Bc) 根据上述算法,则: Rc=Ra*Alphaa+Rb*Alphab Gc=Ga*Alphaa+Gb*Alphab Bc=Ba*Alphaa+Bb*Alphab 这就是两图像混合后的三原色分量。如果有多幅图像需要混合,则按照以上方法两幅两幅地进行混合。 Alpha通道技术是非曲直图像合成的最基本技术,目前其应用多局限于多媒体课件作品开发中的个别环节,未能从整体上给予Alpha通道功能以足够的重视。如:对通用图像处理软件PHOTOSHOP中的Alpha通道及其运用有较深刻的理解,而疏忽了Alpha通道在动画、视频和多媒体集成工具中的应用。本文通过对Alpha通道的综合分析,以期使Alpha通道技术在多媒体课件作品开发中的应用形成一个相对完整的理论体系,并在多媒体课件作品开发实践中起到具体的指导作用。
图像和视频编辑操作通常依赖于精确的蒙版(matte)操作,即分离前景和背景并能够合成图像。
OpenCV 可以进行一系列的图像处理,也能够直接的绘制图片,但涉及到一些复杂的图像处理时,没有现成的 API 可以使用,这个时候需要我们自己实现代码。
最新教程下载:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第11章 GUIX Studio的使用方法 本章节将为大家讲解
原标题 | Multi-Channel Convolutions explained with… MS Excel!
PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)。
很多人开始学习OpenCV之后,接触前面几个API就包括imwrite函数,而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像,常规代码如下:
根据Github仓库页面的介绍,image-rs提供了基础的图像处理功能和图像格式转换功能。
“画笔设置”面板允许您修改现有画笔并设计新的自定义画笔。“画笔设置”面板包含一些可用于确定如何向图像应用颜料的画笔笔尖选项。此面板底部的画笔描边预览可以显示当使用当前画笔选项时绘画描边的外观。
Halcon 中 HImage 为图像的数据结构,本文记录 HALCON 中生成图像的几种方式。 创建图像相关算子 序号 算子名称 算子含义 1 copy_image 复制一个图像并为其分配新的内存。 2 gen_image1 从指向像素的指针创建图像。 3 gen_image1_extern 使用存储管理从像素上的指针创建图像。 4 gen_image1_rect 从像素上的指针创建一个带有矩形域的图像(带存储管理)。 5 gen_image3 创建一个从三个指针到像素(红色/绿色/蓝色)的图像。
https://github.com/autonomousvision/giraffe http://www.cvlibs.net/publications/Niemeyer2021CVPR.pdf 报告链接:https://www.bilibili.com/video/BV1TX4y1P7ou/
来源:机器学习那些事本文约2700字,建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
直方图在计算机视觉中应用广泛。例如,通过判断帧与帧之间边缘和颜色的统计量是否出现巨大变化,来检测视频中场景的变换。通过使用兴趣点邻域内的特征组成的直方图,来辨识兴趣点。若将边缘、颜色、角点等等的直方图作为特征,可以使用分类器来进行目标识别。提取视频中的颜色或边缘直方图序列,可以用来判断视频是否拷贝自网络。这样的应用数不胜数,直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。
注:这学期开了一门Photoshop的课程,第一节课讲了图像处理的相关知识,特将内容整理如下,方便日后学习和查阅。 软件环境:PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
摘要最多有max_output包含图像的摘要值。图像由张量构成,张量必须为4-D,形状[batch_size, height, width, channels],通道可以是:
如今,上色都是人手工用Photoshop做的,一张图片要花好几个月才能完成,需要进行大量调查研究,光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是,基于深度神经网络的自动着色机器人,可以几秒钟就实现PS几个月的效果,而且成效越来越惊人。 下面,我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。第一部分讲解核心逻辑。我们将构建一个40行代码的神经网络,作为“Alpha”着色机器人,这个代码片段实际上没有太多的魔法,但可以让你熟悉基本操作。 然后,我们将创建一个可以泛化的神经网络——“Beta”版本。Beta机器人能
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云