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手绘风格图像

0,255) im=Image.fromarray(b.astype('uint8'))#重构图像 im.save('C:/Users/xpp/Desktop/result.png') print("图像手绘化已完成 ") 算法:手绘风格图像是将像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构,根据灰度变化来模拟人类视觉的远近程度,设计一个位于图像斜上方的虚拟光源 ,光源相对于图像的俯视角为Elevation,方位角为

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Python实现手绘功能

手绘图确实很好看,但对于手残党的我,只能呵呵一笑,今天就用代码来实现手绘功能,把普通的图片转换为手绘图片。

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    python-转手绘

    (100/255)*a+150 b = 255*(a/255)**2 im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save('result.jpg') 转手绘效果 手绘效果其实就是由立体效果和明暗效果叠加而成的。 灰度表示的是图像的明暗变化,而梯度表示的是灰度的变化率,所以可以通过调整像素之间的梯度值来改变明暗程度。 立体效果则通过添加虚拟深度值来实现。 手绘效果: ?

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    CSS手绘图形

    就会这么点儿东西,1024全教给你们,程序员日快乐!感谢每一个努力奋斗的人,努力不一定成功,但失败了不会觉得惋惜,最难的不是开始,是日复一日的坚持。

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    Android实现手绘功能

    本文实例为大家分享了Android实现手绘功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 布局文件如下 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?

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    UWP 手绘视频创作工具技术分享系列 - 手绘视频导出

    手绘视频最终的生成物是视频文件,前面几篇主要讲的是手绘视频的创作部分,今天讲一下手绘视频的导出问题。主要以 UWP 为例,另外会介绍一些 Web 端遇到的问题和解决方法。 如上所述,手绘视频在创作后,最终会导出为视频文件,如 MP4,WMV 等,我们目前的选择是 MP4,整个导出大致分为几个步骤: ? 1. 后台渲染手绘视频 后台渲染我们借助的还是 Win2D,前面几篇介绍过,创作绘制过程也是借助 Win2D 来完成动态渲染的。 ,而导出时间一般和视频分辨率,渲染元素的复杂度有很大关联,目前 720P 视频的导出时间大概是手绘视频时长的 2 倍左右。 这样一来,视频导出的时间消耗就可以接受了,同时我们还有 Web 端平台,它同样也具备手绘视频创作和导出的功能,它的导出功能是在服务器端完成的,服务器是 Linux,它并没有 UWP 这么幸运,它的导出工作运行起来比较缓慢

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    Python实现图片手绘效果

    图片手绘 概述 在家闲来无事看了会MOOC上的数据分析相关视频,以下部分内容来自于北京理工大学MOOC上的《Python数据分析与展示》。 项目综述 其实就是利用numpy对图片进行操作。 手绘效果图 ?

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    WPF 手绘对称图形控件

    FlipDrawingCanvas x:Name="FlipDrawingCanvas"></wpfFlipDrawingCanvas:FlipDrawingCanvas> 现在尝试运行代码就可以看到界面上有一个可以手绘的控件

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    UWP 手绘视频创作工具技术分享系列 - 有 AI 的手绘视频

    AI(Artificial Intelligence)正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式,图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中发挥着越来越重要的作用 那么当手绘视频遇到 AI,有 AI 的手绘视频领域,有 AI 的 UWP 手绘视频创作工具,会发生些什么呢?我们从12月23日的一次发布会开始讲起吧: 2018年短视频新生态峰会暨来画新品发布会 ? 手绘素材 在中国,有数亿的手绘爱好者,大家渴望用手绘视频的方式来表达自己的感受。但是苦于绘画基础的差异,很多人没办法很顺利的完成手绘视频的创作。 在技术实现方面,智能识别是图像识别的深度学习,具体说是手绘草稿的识别范畴;在算法模型的训练方面,我们对接近 400 个分类的 4000w 个 SVG 数据进行了数据清洗和标注、训练,目前算法对于常见图形的识别效果很好 ,随着这一功能的上线,后面也会加强更多分类的数据采集和训练工作;而智能优化和智能生成,除了对于草稿的图像识别,还有对于绘制图形的路径理解和目标图形的路径理解,这也是后面突破的重点方向。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    如何实现直播中手绘礼物?

    前言 在上一篇直播APP常用动画效果中介绍了各种常用的动画效果,但是在直播APP中还有一种特别常用的礼物——手绘礼物。 这篇就是介绍如何实现这一个好玩的礼物。 正文 手绘礼物:简单来说,就是观众可以通过手指在屏幕绘制形状、文字等形成特殊的礼物,主播收到后除了钻石奖励,还会显示观众绘制的礼物。 手绘礼物的实现,大致分为以下几个部分: 1、绘制准备; 2、手绘记录; 3、消息传输; 4、解析并显示; 效果展示: ? 绘制区域 2、手绘记录 手绘的记录可以通过UIResponder的方法来实现: 由touchBegan开始,记录touchMove的位置,touchEnd结束; - (void)touchesBegan 为了缩短手绘图案的显示时间,绘制的点信息里面并没有时间; 显示的时候,按照绘制的先后顺序,在固定的时间间隔进行显示。

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    PPT手绘利器——布尔运算

    调整一下整体的比例和局部细节 最后Ctrl+G组合 一枚漂亮的安卓技巧人就诞生了 ---- 用PPT的布尔运算功能可以轻松制作我们平时要用到的各种图标 即便是复杂一点儿的扁平人物、动物手绘也不在话下

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    UWP 手绘视频创作工具技术分享系列 - 手绘视频与视频的结合

    App 对于视频的处理,主要集中在:滤镜、美颜、贴纸、视频剪切和拼接、视频变速、音轨合成,这些实现基本都是基于 OpenCV、OpenGL 和 FFMpeg 的实现,这里我们不多做介绍,本篇主要介绍的是手绘视频中插入视频文件的处理和视频中加入手绘视频元素的处理 这两种形式的应用场景很多,例如手绘视频中有一个电视机框,视频在框内播放;再比如视频为天气预报,周围加上手绘视频的人物元素,形成人物解说的形式;再比如最常见的在视频中加入一些手绘视频元素,做成动态特效或字幕 上面例子的结合方式分别是: 1) 黑板部分为插入的视频,周围是手绘人物和手势,字幕等; 2) 电视机框内是插入的视频,周围手绘视频元素营造一个观看电视的场景; 3) 电视框内是插入的视频,手绘视频元素营造播报新闻的场景 ; 4) 这个是我临时做的,在视频中插入手绘视频元素,主体还是视频,做出一些特效等。 接下来是视频中插入手绘视频元素的处理: 这种情况以第四张图为例,这种方式,我们认为视频会维持原本的尺寸和帧率,而手绘视频元素,在指定时间,以指定的速度角度和指定的起始终止位置出现,动画播放完成后,或维持在原位置

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    手绘图说DFS与BFS

    深度优先遍历简称DFS(Depth First Search),广度优先遍历简称BFS(Breadth First Search),它们是遍历图当中所有顶点的两...

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    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    手绘设计模式结构图

    GoF的设计模式一共23个,可以分为3大类:创建型、结构型和行为型,这篇文章主要讨论创建型。

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    漫画家Pat Lee现场手绘

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    绘图-简单手绘板的实现

    前言 本文实现一个简单的手绘画板的效果,主要是记录下实现原理,虽然很简单,但是这可以是实现复杂效果的基础。毕竟t他山之石可以攻玉。 ? 手绘板.gif 原理思路 在touchesBegan 方法中,每次都创建一个CAShapeLayer加载在当前视图的layer上,在touchesMoved方法中改变该 CAShapeLayer 基于UIBezierPath contextInfo{ NSLog(@"image = %@, error = %@, contextInfo = %@", image, error, contextInfo); } 小结 这篇记录实现的手绘板效果

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