首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    人像转漫画

    在网上,以及一些视频软件里面,我们都可以看见将人像转变为漫画的软件,那我们可不可以自己来做一个呢!...思路分析 实现,我们需要人像转漫画,似乎我们自己写一个,以目前的能力来说,还不太现实,那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料,以及确定范围,于是,找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。...''' 人像动漫化 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" # 二进制方式打开图片文件...img= base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上,我们就完整搞定了人像转漫画的过程...'''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

    1.3K30

    文本识别系统是怎么“看”的

    让我们来看看文本识别系统的神经网络“黑匣子”内部发生了什么 用神经网络实现的现代文本识别系统的性能令人惊叹。他们可以接受中世纪文献的训练,能够阅读这些文献,并且只会犯很少的错误。...第二个实验:平移不变性 翻译不变文本识别系统能够正确地识别独立于其在图像中的位置的文本。图5显示了文本的三个不同水平翻译。我们希望神经网络能够识别“to”的所有三个位置。 ?...结论 文本识别系统学习任何有助于提高其所训练的数据集准确性的内容。如果一些随机的像素有助于识别正确的类,那么系统将使用它们。如果系统只需要处理左对齐的文本,那么它将不会学习任何其他类型的对齐。

    1.2K10

    Android OpenGL 实现“人像背景虚化”效果

    VIVO 手机人像模式效果 人像模式的一般实现原理是,利用双摄系统获取景深信息,并通过深度传感器和图像分割技术准确分离主题与背景,随后应用人像增强处理和背景虚化算法,例如美颜、肤色优化以及基于深度信息的虚化等...,最终提供清晰突出的人像照片。...所以,人像模式的实现对于软件层面来说,关键还是有能精确输出带有深度(景深)信息的图像分割算法。...VideoMatting Demo:https://github.com/githubhaohao/AndroidVideoMatting 接下来,本文将教您如何利用人像分割和 OpenGL 的滤镜来实现人像背景虚化效果...照例先上效果图,OpenGL 实现的“人像背景虚化”效果 实现原理 “人像背景虚化”效果实现,首先获取到人像的 mask 图,然后基于这个 mask 图对人像进行保护,对背景做一些模糊(虚化)和一些高光的

    80811

    人员徘徊识别系统

    人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为,当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域(危险区域)附近出现人员来回反复停留时,系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台,...这种情况下,人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析,一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况,人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录,有利于之后调查取证,进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准,将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。

    72720

    【论文复现】Modnet 人像抠图

    Modnet 人像抠图 论文概述 论文地址 论文GitHub 人像抠图(Portrait matting)旨在预测一个精确的 alpha 抠图,可以用于提取给定图像或视频中的人物。...简单来说,MODNet 是一个非常强的人像抠图模型。下面两幅图展示了它的抠图效果。 论文方法 下图展示了 ModNet 的结构。...语义预测主要作用于预测人像的整体轮廓,但是仅仅是一个粗略的前景 mask,用于低分辨率监督信号。...两个相结合便可以实现整体的人像分离。 语义预测模块(S)中使用 channel-wise attention 的 SE-Block。.../temp.png' 运行之后得到结果,可以看见模型很好的得到了人像 WebUI 在原项目的基础上,构建了一个 WebUI 方便大家进行操作,界面如下所示 拖拽你想抠图的人像到左侧的上传框中,点击提交

    73910

    定「睛」一看,果然是GAN生成的!华人团队利用瞳孔形状判断「真假」人像

    ---- 新智元报道 来源:arXiv 编辑:好困 【新智元导读】定「睛」一看,就能区分照片真假?...近日,来自纽约州立大学的华人研究员提出了一种全新的检测方法,可以根据眼睛形状判断人像的真假。不过,前提是你能把图放得了这么大才行。 现在,利用GAN生成的人脸几乎真实到让「肉眼」检测都达到了瓶颈。...真实的人像(左),GAN生成的人像(右) 最近的研究表明,基于深度学习模型的检测方法确实可以提供了不少可行的方案。...论文地址:https://arxiv.org/pdf/2109.00162.pdf 结果表明,从两只眼睛中提取瞳孔并分析它们的形状,可以有效区分GAN生成的人脸和真实的人像照片。

    1K30

    《白皮书》:人脸识别系统的组成及面临的安全风险

    人脸识别系统由六部分组成人脸与指纹、虹膜等生物特征均具有唯一性、难以复制性,采集和使用上具有非接触性、非强制性、多并发性、隐藏性和简单易用性等特点。...人脸识别系统主要由人脸采集、人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取、人脸图像匹配、人脸图像识别等六部分组成。人像采集:主要是通过设备或模块,自动搜索、跟踪并拍摄人脸图像、视频流等。...人像检测:主要在采集到的图像、视频流中,准确标定出人脸的位置、大小、五官形象,并将有用的信息挑出来,用于人脸识别的预处理。人像预处理:基于人脸检测结果,对人脸图像进行处理并预特征提取。...人脸识别系统基于人脸的视觉、像素统计、图像变换系数以及图像代数等特征,对人脸器官特征数据进行提取,然后对人脸进行特征建模。...顶象最新发布的《人脸识别安全白皮书》显示,当前阶段人脸风险主要集中在人脸信息泄露、人脸识别算法不精准和人脸识别系统不安全等三个方面。人脸信息泄露。

    90740
    领券