今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
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虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行,许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景,以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。
众所周知图像是由若干有意义的像素组成的,图像分割作为计算机视觉的基础,对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割,实现在图像像素级别上的分类任务。
分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础,该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的,允许它将零样本转移到新的图像分布和任务。该模型在 SA-1B 数据集上进行训练,该数据集在许可和尊重隐私的一千一百万张图像上包含超过 11 亿个蒙版。SAM展示了令人印象深刻的零样本分割性能,常规场合超过之前监督学习的结果。
完整的notebook文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
2、训练后的分割模型生成不同的分量作为掩码。在本例中,(C)包含轮廓蒙版,(D)包含右袖蒙版。
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主,但实际上很多时候对图片的很多处理方法,并不需要采用深度学习的网络模型,采用目前成熟的图像处理库即可实现,比如 OpenCV 和 PIL ,对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转,或者是对图片的模糊操作。
大约十年前,我瞥见了第一辆自动驾驶汽车,当时Google仍在对初代无人车进行测试,而我立刻被这个想法吸引了。诚然,在将这些概念开源给社区之前,我必须等待一段时间,但是这些等待是值得的。
时装业是人工智能领域很有前景的领域。研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣,在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。
在这篇文章中,我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像(从网络上下载或用智能手机拍照),并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声,但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。
最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能, 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀,对于灰度图,速度基本和CV的一致,但是 CV没有针对二值图做特殊处理,因此,这个函数对二值图的速度和灰度是一样的,但是这个函数,如果使用的话,估计大部分还是针对二值图像,因此,我对二值图做了特别优化,速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样,这是一个非常有趣的项目,而对此进行了大量工作。
内容来源:本文转自微信公众号—— Crossin的编程教室(ID: crossincode),好文请多支持!感谢您的阅读~
由于经常发生大面积火灾,对人类健康和安全造成影响,火灾探测作为工具的应用越来越多。当前基于电子传感器的检测方法通常依赖于热和压力传感器。然而这些方法有一个致命的缺陷,即它们只有在达到一定条件时才会起作用。在最坏的情况下,传感器损坏或配置不正确可能会在真正发生火灾时造成严重伤亡。为了解决这些问题,安装了电子监控摄像头。因此,此类设备对基于计算机视觉的火灾探测的需求不断增加。此类设备包括各种闭路电视、无线摄像头甚至无人机。
(使用用户的草图和所选颜色进行面部编辑生成对抗网络,可添加/更改耳环,眼镜,发型,酒窝等)
(使用用户的草图和颜色进行面部编辑生成对抗网络,可添加/更改耳环,眼镜,发型,酒窝等)
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像,一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像,经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤,例如图像分割、抠图、前景色彩去污,即使使用复杂的图像编辑工具,这些步骤也是非常耗时的。
OpenCV(或称为“ 开源计算机视觉”)是英特尔于1999年开发的一个库,主要针对计算机视觉和实时视频操作,它使用C ++编写,但受不同语言(包括Python)的支持。
对于所有想知道如何在一篇文章中涵盖这一概念的人,我想说,在你深入探索之前,事情听起来很复杂。我不会说这篇文章非常简单,但是它的确是建立在非常基础的计算机视觉概念之上的。
大家好,在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中,我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
计算机视觉现在很流行,世界各地的人们都在从事某种形式的基于深度学习的计算机视觉项目。但在深度学习出现之前,图像处理技术已被用来处理和转换图像,以获得有助于我们完成任务的见解。今天,让我们看看如何实现一种简单而有用的技术,即透视投影来扭曲图像。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛,业务和数据比较接近真实场景,任务比较有趣。我们队伍“石碑村”,队员有华仔、致Great,最终决赛取得第五名成绩,下面主要给大家分享下我们队伍的建模思路和方案,希望能够对大家有所帮助。
最近,FAIR 开放了 LVIS,一个大规模细粒度词汇集标记数据集,该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注,包含 164k 大小的图像。
泊松融合我自己写的第一版程序大概是2016年在某个小房间里折腾出来的,当时是用的迭代的方式,记得似乎效果不怎么样,没有达到论文的效果。前段时间又有网友问我有没有这方面的程序,我说Opencv已经有了,可以直接使用,他说opencv的框架太大,不想为了一个功能的需求而背上这么一座大山,看能否做个脱离那个环境的算法出来,当时,觉得工作量挺大,就没有去折腾,最近年底了,项目渐渐少了一点,公司上面又在搞办公室政治,我地位不高,没有参与权,所以乐的闲,就抽空把这个算法从opencv里给剥离开来,做到了完全不依赖其他库实现泊松融合乐,前前后后也折腾进半个月,这里还是做个开发记录和分享。
本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片,就能让照片里的人物动起来。
我们都看过3D电影,他们看起来都很酷,这给了我们一个想法,使用一些工具通过改变看图像视角,模拟观众的头部移动。
在这个图像和视频逐渐成为主流媒介的时代,大家早已对「抠图」习以为常,说不定还看过几部通过「抠图」拍摄的电视剧呢。然而,相比于人像抠图,长相各异、浑身毛茸茸的动物似乎难度更大。
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要说最近抖音最火的效果是什么,无疑就是上周推出的漫画效果,这里本人来对该效果进行一些技术分析。
图像分割,作为计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,也是图像处理的难点之一。
首先打开Mask_RCNN/samples notebook,运行。 出现两个错误:
参数0-用于主相机,例如在笔记本电脑网络摄像头中被视为主相机。1-代表中学,依此类推。
总是写很长的复杂的文章,目前发现真的有点无法静心去弄了,感觉写代码的动力要比写文章强大的多,所以,往后的文章还是写的剪短一点吧。
最近我拜访了我的表妹,她已经尝试学习钢琴有一段时间了。然而由于疫情,她的老师不能外出,他们正在通过zoom会议练习。那时我萌生了制作虚拟钢琴的想法,她的老师和她都可以用它来学习音乐。想到这里,我在想,为什么不跳出键盘呢?让我们尝试凭空创作音乐?让我们的创意思维流动,进行这样的互动,让一个人只需在空中移动手就可以弹奏钢琴?!那时我决定制作“Air Piano”。
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描,卡通,黑白等等,今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
2045年,现实世界令人失望,人们将救赎的希望寄托于“绿洲”,一个虚拟游戏宇宙。人们只要戴上VR设备,就可以进入这个与现实形成强烈反差的虚拟世界。在这个世界中,有繁华的都市、形象各异、光彩照人的玩家,而且各色影视游戏中的经典角色也在这里齐聚一堂。
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM),我开发了segment-anything-py[4] and segment-geospatial[5]Python 包,这些包现在可以在 PyPI 和 conda-forge 上使用。我的主要目标是简化利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程,使用户能够以最少的编码工作来实现这一目标。我从segment-anything-eo[6]存储库中改编了segment-geospatial 的源代码,其原始版本归功于Aliaksandr Hancharenka。
图像分割是个很大的话题,这里,我们重点研究 OpenCV 中的几种专门实现分割方法的技术实现或者后面要用到的形态学策略。
目标检测:识别并定位图像或视频中的物体,用边界框指定它们的位置。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的单阶段物体检测算法,以其速度和准确性而闻名。与两阶段检测器不同,YOLO 一次性处理整个图像,使实时检测成为可能。这种方法通过提供高效可靠的物体检测功能,彻底改变了自动驾驶、监控和机器人等应用。
Stirling-PDF 是一款基于 Web 的 开源 PDF 操作工具,是一个高效而强大的本地托管应用程序,可提供广泛的 PDF 文件处理功能。
文 / Google研究院软件工程师,Tingbo Hou & Tyler Mullen
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。
在本文中,你将学习图像的基本操作,如像素编辑、几何变换、代码优化、一些数学工具等。
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