点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 授权转载自雷锋网 在观看岛国教育片的时候，往往在不可描述的部位打上了马赛克，固然呈现了朦胧美，但部分观众依然希望变得更加清晰。...他们已经成功将 8*8（毫米）网格的像素马赛克转换成为肉眼可辨识的人物图像。 而真正能够提升低分辨率照片细节的最佳突破口就是神经网路。...接下来，两个神经网络的最佳猜测就会进行整合，最终形成的图像如下： 下面也是一些通过超像素技术变化的样本： 在你开始思考：「这并不准确，这个人工智能是愚蠢的」，那么请记住人类同样也是愚蠢的。...分析型人工智能和图像技术的结合，在未来必然会经历一段漫长的调试过程。 via gizmodo
今天我们就来给大家分享一个可以将图片转为“像素风”的一个项目。 在这个名为 tiler 的 GitHub 开源项目里，你可以自动实现这一切。它在 Github 上已收获 4400 星，广受好评。...另外还有一组万圣节主题 icon，包括各种南瓜灯、小鬼头、蝙蝠、猫头鹰： ? 这些不同的 “瓦” 都可以设定大小颜色和角度，以适应不同的画面规格。...另外，你还可以设定整个画面中由多少种颜色构成和 “瓦片” 的大小，也就是马赛克的模糊程度。 你可以用不同材质和大小的 “瓦片”，拼接出各种图案。...OVERLAP_TILES：如果构成图像的 “瓦片” 可以重叠； RENDER：渲染图像； POOL_SIZE：多处理池大小； IMAGE_TO_TILE：图像到瓦片（如果作为第一个参数传递则忽略）；...TILES_FOLDER：瓦片文件夹（如果作为第二个 arg 传递则忽略）； OUT：结果图像文件名。
另外还有一组万圣节主题 icon，包括各种南瓜灯、小鬼头、蝙蝠、猫头鹰： ? 这些不同的 “瓦” 都可以设定大小颜色和角度，以适应不同的画面规格。...另外，你还可以设定整个画面中由多少种颜色构成和 “瓦片” 的大小，也就是马赛克的模糊程度。 你可以用不同材质的 “瓦片”，拼接出各种图案。...：旋转列表，以度为单位，应用在原始图像上 (ex: [0, 90])。...OVERLAP_TILES：如果构成图像的 “瓦片” 可以重叠； RENDER：渲染图像； POOL_SIZE：多处理池大小； IMAGE_TO_TILE：图像到瓦片（如果作为第一个参数传递则忽略）；...TILES_FOLDER：瓦片文件夹（如果作为第二个 arg 传递则忽略）； OUT：结果图像文件名。
RGB 值然后将它们加起来，再除以总像素数得到）； 将目标图片克隆一份用于绘制马赛克图片； 将目标图片按照指定尺寸（用户上传）平均切分为多个小区块； 循环遍历每个小区块，对于每个区块，假设平均颜色是当前区块左上角像素的...（将三元组的平均颜色值转化为距离值）； 从嵌入图片数据库中移除该嵌入图片，从而保证马赛克图片中的嵌入图片都是唯一的（这里的数据库是从初始化数据库克隆出来的，删除操作只影响当前图片马赛克生成，不影响其他图片马赛克处理...float64{r / totalPixels, g / totalPixels, b / totalPixels} } 计算方法是遍历图片每个像素的 RGB 值，将它们分别累加起来，再分别除以总像素数得到三元组的平均颜色值...以及在 tiles 目录下准备好用于构建嵌入图片数据库的图片（你可以将本地任意图片目录下 的图片拷贝过来）： ?...下篇教程，我们将演示基于协程对本项目进行并发重构，然后再看看马赛克效果和耗时情况。 （全文完）
该研究采用了地图到图像的方法来检测变化，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值处理和背景红树林变化掩码进行更新。...这种方法适用于所有图像-日期对，在每个纪元产生10张地图，这些地图被汇总以产生全球红树林时间序列。...误差的来源包括SAR马赛克数据集的错误登记，这只能被部分纠正，但也包括红树林的零散区域的混乱，如水产养殖池塘周围。...全球红树林观察3.0版代表了迄今为止全球红树林变化的最全面的记录，预计将支持一系列广泛的活动，包括对全球沿海环境的持续监测、确定和评估保护目标的进展、保护区规划和全球红树林生态系统的风险评估。...预处理 栅格瓦片被打上了马赛克，这样所有的外延和相关的栅格都可以放入单个集合。日期范围后来被添加到栅格和矢量层中。
项目简介 Tiler 是一个使用使用图像构建图像的开源项目，使用 Python 开发。...不同于其他的马赛克工具，Tiler 可以使用不同形状和尺寸的小图像来绘制图片，比如圆圈、线条、波浪、十字绣、乐高积木、我的世界积木、回形针、字母等等。...tiles：文件夹下保存了几类预置的图块，可以直接使用这些图块来生成图片 conf.py：配置文件，可以调节生成图像的参数 gen_tiles.py：用于自定义生成图块 tiler.py：图像生成主程序...，一个命令就搞定了： python3 tiler.py 原始图片文件路径 图块文件夹路径 比如，我要使用乐高图块将文件 Starry_Night.jpg 处理为像素风的图片，： python3 tiler.py.../tiles/lego/gen_lego_h 稍等一下就好了，两张图效果对比如下： 不要问了不起为什么和文章开始的星月夜不太一样，因为了不起没有找到对应的原版图片o(╥﹏╥)o 了不起继续恶搞一下，
TensorFlow 和地球引擎 TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。.../导出图像的方法。...有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。...这是一个ee.Model将 Earth Engine 数据打包成张量的对象，将它们作为预测请求转发到 Google AI Platform，然后自动将响应重新组合为 Earth Engine 数据类型。...图像预测 predictImage(image) Make predictions from pixel tiles of an image.
以上结果返回的是一组0和1的数组，用于表示该像素点是否属于人。 身体部位细分 BodyPix的segmentPersonParts方法可以预测所有人的24个身体部位分割。 ?...把结果输出到图像上 BodyPix还包含其他实用程序功能，可以将输出结果与原始图像合成，得到你所需的渲染图像。 bodyPix.toMask可以给人和背景加上一层蒙版，指定渲染像素的颜色和不透明度。...利用BodyPix识别出身体不同部位的功能，可以调用bodyPix.blurBodyPart给人脸打上马赛克。 ? 此外还有更多的图像绘制API，在此就不一一列举了。...图像通过MobileNet网络馈送，并且使用S型激活函数将输出转换为0到1之间的值。 ?...这将产生一个二维图像，每个像素都包含一个整数，该整数表示该像素属于哪个身体部位。通过将值设置为-1，可以把不属于人体的部分剔除掉。 ?
遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，因此，可以借用GDAL对遥感图像进行读写，本文就来记录一些相关操作。...[255 255 255 255 255] [255 255 255 255 255] [255 255 255 255 255] [255 255 255 255 255]]] 输出四组5x5...方案一：拉伸变换 图像无法加载的主要原因是加载图像时，需要将图像的每个像素点信息加载进内存，如果将每个像素点所需内存体积减小，就可能能够直接进行加载查看。...0-255之间，然后将处理后的数据保存进一个新的字典tiles_dict_show def stretch_extremum(self, array): """ 影像拉伸-将影像值拉伸到...= 0 for key, value in self.tiles_dict_source.items(): # 显示光学影像 # 将需要显示的保存到tiles_dict_show
AI 研习社按：本文由雷锋字幕组编译，原标题 New AI Imaging Technique Reconstructs Photos with Realistic Results，作者为 Nvidia...为了提高图像重建的准确度，根据马赛克形状的相对大小把这些图像进一步分成了六类。 ?...为了训练生成的马赛克例子 团队通过将生成的马赛克图案覆盖在 ImageNet，Places2 和 CelebA-HQ 数据集的图像上，使用 NVIDIA Tesla V100 GPU 和经过 cuDNN...在训练阶段，将空白或缺失部分引入上述数据集完整的训练集中，使神经网络能够学习复原缺失的像素。在测试阶段，将与训练阶段不同形状的马赛克图案应用于测试集的图像中，从而提高复原精度的范化能力。...使用一组损失函数来训练模型，匹配 VGG 模型的特征损失和风格损失以产生逼真的输出。 研发人员也在论文中引用到，相同的网络框架可以来完成高分辨率图像的处理任务。
率先实现了在不规则的受损像素区域中，基于深度学习方法的图像修复功能 AI 科技评论按：本文由雷锋字幕组编译，原标题 New AI Imaging Technique Reconstructs Photos...为了提高图像重建的准确度，根据马赛克形状的相对大小把这些图像进一步分成了六类。 ?...为了训练生成的马赛克例子 团队通过将生成的马赛克图案覆盖在 ImageNet，Places2 和 CelebA-HQ 数据集的图像上，使用 NVIDIA Tesla V100 GPU 和经过 cuDNN...在训练阶段，将空白或缺失部分引入上述数据集完整的训练集中，使神经网络能够学习复原缺失的像素。在测试阶段，将与训练阶段不同形状的马赛克图案应用于测试集的图像中，从而提高复原精度的范化能力。...使用一组损失函数来训练模型，匹配 VGG 模型的特征损失和风格损失以产生逼真的输出。 研发人员也在论文中引用到，相同的网络框架可以来完成高分辨率图像的处理任务。
类型 仅图像 单行文本（可带图标） 两行文字（可带图标） 操作 垂直滚动 筛选 替代 Lists Cards ---- 用法 网格列表最适合呈现同类数据，通常为图像，并且针对视觉理解和区分类似数据类型进行了优化...Lists：针对阅读理解进行了优化，特别是在比较一组包含多种数据类型的数据时。 Cards：用于格式不一致的内容，例如带有可变长度标题的照片或具有异质内容的数据集，例如照片，视频和书籍的混合集合。...---- 内容 Tiles中的内容 Tiles中的内容由主要内容和辅助内容组成。 主要内容是主要的区分元素，通常是图像。 次要内容可以是操作或文本。 为缺少主要内容图像的tiles提供默认图像。 ?...例如，单个grid list中所有tiles的主要操作可能都是查看图像的详细信息。...Grid lists展示图像优先于文字，Lists展示文字优先于图像。 要在整个网格列表中保持一致的节奏，请截断过长的文本内容。或者，增加grid的大小，以便tiles可以容纳较长的标题。
将原图与图片组进行适当的分割 2. 进行色差比较，用色差最相似的图片进行替换 第一步我们通过画图就能看懂了，如下图： ? 第二步大家也都能理解，我就不扯淡了，如下图： ?...这个函数有5个参数 image输入图像，传入时应该用中括号[]括起来 channels:：传入图像的通道，如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0，如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2...3.4融合图片 其实到上面一步，我们的马赛克图片就做出来了，我自己觉得这样就够了，但是那个老哥还加了这一步就是将原图与我们的马赛克图进行了混合，但是说实话混合之后的确更像了，但是说实话不怎么看的出来是有马赛克合成的...(): print("正在融合图片：") # 马赛克图像 image1 = cv.imread("D:/test/img3.jpg") # 原图修改后的图像 image2...一开始我们先看的图片组的原图，之后看的是图片组修改成马赛克大小后的图片： ? 之后我们看的是先是原图，接着是原图修改大小后的样子 接着就是原图的马赛克图，最后就是融合形成的图。 ?
---- 图像信号处理芯片设计原理——13 图像锐化 本系列主要介绍图像信号处理器中各核心算法模块的设计以及相关的前沿研究，以典型的相机成像系统为基础，涉及的内容包括各类缺陷校正，去马赛克，去噪，3A...本文介绍图像清晰度密切相关的图像锐化操作。 基于深度学习联合去噪和去马赛克 本文介绍的是一篇发表于2020年CVPR上基于深度学习联合去噪和去马赛克的论文。...在这个例子中，我们将编写一个简单的代码，借助 ArUco 标记来增强视频流上的图像。 AR与VR技术如何影响品牌与用户的互动方式？...Google 辟谣放弃 TensorFlow，它还活着！...不知道是不是之前“TensorFlow 将死”的谣言传得过盛，Google 于日前紧急发文广而告之，TensorFlow 没有“死”，现如今发展地非常好，与此同时，Google 也没有放弃继续开发 TensorFlow
他自学深度学习（Deep Learning）技术，综合 Keras、TensorFlow 等开源库，外加搜集网络公开的女明星脸部数据信息，训练他自己搞的深度神经网络。...（合成视频中部分片段） 去马赛克的 deeppomf 相信一提起马赛克这个东西，不少小伙伴都痛心疾首，虽然最近几年也频繁传出有在研发去除马赛克的软件，一直没有成品问世。...他做的 DeepCreamPy ，是一个基于深度学习的工具，可以去除马赛克！其 GitHub 主页上有示例图，如下。 ? （左侧是标识需要处理的部分，右侧是处理后） 网友测试，效果感人 ?...黑白图/单色图像弄不了，动图和视频也不行…… ? 疯狂的 DeepCreamPy ? DeepCreamPy 这个项目的 star 增长很快，目前已有 4300+。
从 2.0 版开始，GeoTrellis 加入了流水线（pipeline）功能，用户可以使用 json 或者 AST 将数据的处理过程配置成处理的流水线过程，这样只需要执行此流水线，系统便会自动的将输入数据处理成最终结果...Pyramid 将数据切割成金字塔。...整个原理很类似最近很火的 TensorFlow、Keras 等神经网络框架，首先定义一个神经网络节点处理模型，其实就是数据处理模型，二者是一致的，只不过神经网络更关注数据的状态，比如维度、尺寸（节点数量...再比如我们可以将遥感数据的其他处理也封装成流水线，如不同的模型计算、匀光匀色、正射纠正等等。...凡是这种涉及到前后因果关联或是需要一步步进行操作的过程都可以封装成流水线，使得在后续处理的时候更加的规范化并且代码更精简，更方便使用。这也正是福特汽车为整个汽车工业带来的革命性巨变。
之前写过很多图像处理的内容， python做骰子图像 python图像处理-字符画风格图片 python 将图像转换为乐高积木风格图片（下） python 马赛克-像素图 打算将它们封装成模块，找素材时...测试发现生成图像的时候还是比较慢的，多进程处理，电脑瞬间拉满，电脑配置低可能需要好久才能生成一张图片。
1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。 ... 退出环境： source deactivate tensorflow 然后我们在 tensorflow 环境下基于 pip 来安装 TensorFlow： 安装 TensorFlow： pip...install tensorflow 安装完 TensorFlow 后我们试着进入 Python 环境来运行 TensorFlow 测试是否安装成功： 输入一个例子： ? ...至此，我们 TensorFlow 便安装成功了。 ...安装： pip install jupyter --upgrade (4) scikit-image scikit-image 有一组图像处理的算法，可以使过滤一张图片变得很简单，非常适合用于对图像的预处理
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