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Android OpenGL 实现“人像背景虚化”效果

手机上的人像模式,也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式,也称为 Bokeh 模式,能够在保持画面中指定的人或物体清晰同时,将其他背景模糊掉。突出画面的主体部分,主观上美感更强烈。...VIVO 手机人像模式效果 人像模式一般实现原理是,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虚化等...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 滤镜来实现人像背景虚化效果...照例先上效果图,OpenGL 实现“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 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...景深信息 如果我们拿到 mask 图包含了景深信息的话,我们还可以进行更加细致处理,比如光斑近大远小,虚化效果层次感,会更加接近手机人像模式成片效果。

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图像分割应用:背景虚化!学会这招,又发现新大陆

概述 介绍我们使用深度学习模型和ReLu6 介绍如何使用深度学习生成模糊背景 介绍 ? 背景模糊效果是一种常见图像效果,主要用于拍摄特写镜头上。...在此步骤中,我们创建图像副本,然后,通过将背景值替换为0,并在已创建蒙版位置保留255,将背景和前景与分割后图像分开,此处7表示汽车类别。...在输出中,将颜色应用于图像后,它包含两个唯一像素值,即0,255。 我们将在接下来步骤中应用背景模糊。 4.1:对原始图像应用模糊处理。 接下来,让我们将背景模糊效果应用于原始输入图像。...4.2:获得背景模糊。 在这个步骤中,我们使用简单代码片段对输入图像背景进行模糊处理。 layered_image = np.where(mapping !...结论 总而言之,获得背景模糊只是深度学习可以做事情之一,随着技术进步,深度学习模型从分类到生成深层伪造模型做越来越好了,在不久未来,相信会有更大发展。

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【计算摄影】先拍照后对焦,浅析基于深度估计景深编辑与背景虚化

作者&编辑 | 言有三 1 景深与背景虚化基础 1.1 什么是景深与虚化 动植物摄影,人像摄影中常使用浅景深来虚化背景,突出目标主体,可以大幅提升作品艺术美感。...如果景深范围比较窄,很容易拍摄出主体成像清晰,背景成像模糊,即我们常说背景虚化效果,下图展示就是一些典型代表。 ?...而普通数码相机则没有保留相关信息,聚焦后聚焦区域中央部分是清晰,边缘部分是模糊。 ? 那么如何对普通相机拍摄照片进行后期景深编辑呢?...升级后版本支持对任意照片进行景深模拟,不限定于iPhone拍摄好照片,如下图展示了使用Focos处理一张照片效果。 ?...从左到右第一张图为原图,第二张图为景深估计效果,第三张图为将光圈调至最大,即编辑景深效果,实际上就是根据深度信息得到前景目标后,对背景进行虚化,所以其中关键问题就是深度估计。

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谷歌最新抠图算法:让背景虚化细节到头发丝!有单反感觉了...

看这效果,原本模糊头发轮廓,咻地一下,就变成了纤毫毕现样子! 连发丝之间缝隙也能精准抠到。 这样一来,就避免了使用人像模式拍照时人物与虚化背景割裂情况,让人物照片纵深感更加逼真。...传统方法是使用二进制将图像分割,然后对分离出背景进行虚化,在视觉上产生一种纵深感,由此也就能更加突出人物主体了。 虽然带来视觉效果非常明显,但是在细节上表现还不够强大。...相比于一般数据集,这种方法可以让人物主体光照情况与背景相匹配,由此也就能呈现更为逼真的效果。 而且这种方法还能满足人像被放置在不同场景中时,光线变化需求。...值得一提,谷歌还在这一方法中使用了监督学习策略。 这是因为神经网络在抠图上准确度和泛化能力还有待提升,而纯人工标注工作量又太大了。...由于提升摄影效果不靠硬件,谷歌也将这些功能整合到一个APP上,适用于各种安卓手机。

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谷歌AI用“深度”学习来虚化背景,单摄手机可用,Jeff Dean表示优秀

Jeff Dean说。 因为,谷歌又给Pixel相机注入了机器学习灵魂:在背景虚化任务上,学习了一下深度 (Depth) 。...△ 肉眼几乎看不出平移,请看下图 循环播放两张照片,发现人物是不动背景却平移了。这个现象就叫做视差 (Parallax) 。 ?...△ 学过 (右) 比没学过 (左) ,注意平行板 比如,图中有水平线时候,深度预测就常常出错。如上图左,几块平行板深度应当相似,可虚化程度却很不一致。...比如,生活里常见物体,我们本就粗略知道它们尺寸。用这些物体在图像里大小,来判断深度,是语义上依据。 用一个CNN把这些辅助依据,跟原本PDAF结合起来。...用一对PDAF图像,可以得出很多种不同深度图: (镜头不同,焦距不同,都会对深度判断产生影响。) 要把这一点考虑进入,就直接预测各个物体之间相对深度,秒掉镜头影像因素。

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Google Pixel 2拍照黑科技:单摄搞定背景虚化+内部潜伏神秘芯片

Pixel 2拍照“好”,有两点可以非常直观地感受到:一是虽然没有时下流行双摄像头,却可以实现背景虚化的人像模式; 二是凭借HDR+,在弱光下、或者光线强弱差异明显情况下也能还原出丰富细节。...一起来学习一下吧~ 单摄如何搞定背景虚化 和iPhone等对手一样,背景虚化应用在“人像模式”拍照中。呐,下面这张图显示就很直观了。...首先,虽然背景包含了不同景深物体,模糊程度是一致。...早在2014年,Google就在Nexus 5和Nexus 6相机App中推出了这项功能。它实现方式说起来有点简单粗暴:你按下拍照按钮,相机瞬间拍下一组照片,然后快速将它们合并成一张,存储起来。...之后,Google会第三方开发者开放Pixel Visual Core,开发者也可以通过Android Camera API,让自己App用上Pixel 2HDR+技术。

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谷歌又买算法送手机了,最新方法让背景虚化细节到头发丝,真有单反感觉了

看这效果,原本模糊头发轮廓,咻地一下,就变成了纤毫毕现样子! 连发丝之间缝隙也能精准抠到。 这样一来,就避免了使用人像模式拍照时人物与虚化背景割裂情况,让人物照片纵深感更加逼真。...传统方法是使用二进制将图像分割,然后对分离出背景进行虚化,在视觉上产生一种纵深感,由此也就能更加突出人物主体了。 虽然带来视觉效果非常明显,但是在细节上表现还不够强大。...相比于一般数据集,这种方法可以让人物主体光照情况与背景相匹配,由此也就能呈现更为逼真的效果。 而且这种方法还能满足人像被放置在不同场景中时,光线变化需求。...值得一提,谷歌还在这一方法中使用了监督学习策略。 这是因为神经网络在抠图上准确度和泛化能力还有待提升,而纯人工标注工作量又太大了。...由于提升摄影效果不靠硬件,谷歌也将这些功能整合到一个APP上,适用于各种安卓手机。

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手机中计算摄影1——人像模式(双摄虚化)

功能介绍 手机上的人像模式,也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式,也称为Bokeh模式,能够在保持画面中指定的人或物体清晰同时,将其他背景模糊掉。...这包括了画面中每一个像素虚化程度、以及虚化方式设计,还需要能够在手机这种计算量有限平台上高效实现。我们待会会看到更多技术方面的考量。...2.4 图像渲染 我们刚才讲述内容总结如下图红框所示,最后一步COC计算得到结果会送入到图像渲染模块,最终渲染出人像模式下背景虚化图像。...这个比赛要求算法输入单帧图像,然后通过运算直接输出符合真实美感背景虚化图像——这要求深度图计算,甚至最终渲染都直接是在单张图像上进行,大多数参赛队伍选择了基于深度学习方案。...在背景虚化这件事上双摄手机距离相机还有多远?

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谷歌 Pixel 4 人像模式拍照算法揭秘

媲美单反背景虚化 浅景深图像模糊背景背景虚化让很多摄影师为之痴迷。...在优质单反背景虚化画面中,最引人注意一点便是,散焦状态下,背景中面积较小高光区域会出现明亮光斑,这是由于散焦会将光线从高光区域发散开来。...右图:新版人像模式背景虚化效果与单反相近 为了重现这种背景虚化效果,我们将原图中像素逐一替换成大小会随景深变化而变化半透明光斑。...不幸是,这种处理也会导致场景中物体实际亮度信息丢失,从而使我们很难获得高对比度背景虚化光斑,结果造成背景虚化光斑和背景混杂在一起,没有单反那么自然。...此问题解决方案是先对由 HDR+ 生成、合并后原始图像作模糊处理,然后再进行色调映射。这样一来,背景虚化光斑更加明亮,效果也更加明显,同时前景和背景画面饱和度也能保持一致。

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数学和编程能力,马维英说这是字节跳动AI Lab招人首要准则

你知道怎样利用聚类算法和 CNN 从短视频从抽取最好看小姐姐么?你知道怎样用单摄手机拍出柔顺背景虚化图么?这些可能用耳熟能详算法就能完成,只不过实验室会将它们做到极致并嵌入到 APP 中。...曾经背景虚化只是单反专利,通过大光圈获得像奶油般柔滑背景。当然现在手机也可以借助双摄像头完成背景虚化,但如果只有单摄像头或单张图片,又如何借助算法实现背景虚化呢。...字节跳动 AI 实验室展示了这样一种算法,它可以预测高清图像「深度信息」,也就是从近到远区分前景与背景。有了这种深度信息,我们就能很自然地生成对应背景虚化图像。...然后我们可以根据深度图和低清输入图渲染低清背景虚化图,并在最后利用高清原图、低清输入图、深度图和低清背景虚化图构建高清背景虚化图。...这里在训练过程中起到监督作用是深度图,模型会尽可能正确预测整张图深度信息,后面根据深度信息和原图生成背景虚化图就只是合成过程了。 ?

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直播带货乱象背景下,直播app开发必须这样做

互联网营销专家刘焱飞直言:网络直播购物是一种组合型营销方式:活灵活现+体验感强+限时促销+好奇心+冲动消费+明星效应+信任背书,这七点要素,哪一项都不可少,而站在直播APP开发者角度上,如何才能贯彻这七点...一、 通过分类列表,杜绝行外人推荐 直播APP开发时,善用协议和分类,将网红区分为多种类型,如美女网红、游戏大神、生活玩家等,每种类型网红只能选择自己熟悉领域产品进行推荐和带货,比如:常年作美妆视频...只带自己专业内货,这是防止网红带货翻车与虚假宣传第一步。 二、 做好人才储备,携手MCN机构 那么,直播APP开发者如何保证网红会守规矩,不带专业外货呢?...直播卖货APP开发商家协议,从源头阻止假冒伪劣产品流入,要求商家上传店铺相关资质才可开店等方式都是切实可行。...以上是我提出一些与直播APP开发有关想法,欢迎大家与我一起共同讨论,文章为原创内容,转载请注明作者

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教程 | OpenCV Grabcut对象分割

等图像分割方法有很大不同,但是Grabcut分割速度快,效果好,支持交互操作,因此在很多APP图像分割/背景虚化软件中可以看到其身影。...- mask输入单通道图像,初始化方式为GC_INIT_WITH_RECT 表示ROI区域可以被初始化为: 1.GC_BGD 定义为明显背景像素 0 2.GC_FGD 定义为明显前景像素...1 3.GC_PR_BGD 定义为可能背景像素 2 4.GC_PR_FGD 定义为可能前景像素 3 - rect 表示roi区域 - bgdModel表示临时背景模型数组 - fgdModel表示临时前景模型数组...背景替换/虚化 使用背景图像实现替换与背景融合,首先对生成mask图像做高斯模型生成权重,根据权重对背景与前景对象实现重组生成一张新图像,代码实现如下: import cv2 as cv import...)) cv.dilate(mask2, se, mask2) mask2 = cv.GaussianBlur(mask2, (5, 5), 0) cv.imshow('mask',mask2) # 虚化背景

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iOS8新特性:简洁易用毛玻璃效果 原

对象一个frame,然后直接加到我们想要虚化背景上,总体代码如下:   UIImageView * view = [[UIImageView alloc]initWithFrame:CGRectMake...四、在虚化背景上创建颜色绚丽标签 我们先来看一个效果,我们在刚才创建虚化背景上添加一个标签,代码如下: UILabel * view2 = [[UILabel alloc]init];     ...我们换另一种虚化效果来对背景进行虚化: UILabel * view2 = [[UILabel alloc]init];     view2.text=@"注意看字体颜色!"...现在可以很明白了解,UIBlurEffect是对整个背景进行虚化,UIVibrancyEffect是对添加标签等附件进行背景虚化。...但是apple还有一个忠告:莫要泛滥使用虚化,导致很差用户体验! 最后,和大家分享一个前两天写小控件,实现效果是仿IOS8中在桌面下拉会是背景渐变虚化,从顶部会滑出搜索框。

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