前几天52CV发布了一篇图像修补（Image Inpainting）的文章：AI魔法手！ 用算法修复老照片，引起了不少朋友关注，有位朋友问有没有图像修补的最新进展，今天就跟大家分享一篇前天新出的图像修补论文：Image inpainting: A review。 论文作者信息： ?
论文已上传，文末附下载方式 本文作者：Kuma https://zhuanlan.zhihu.com/p/156893265 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载 Rethinking Image Inpainting https://arxiv.org/abs/2007.06929 https://github.com/KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE Image inpainting 但是这些都是基于image level上，我们的工作想把纹理和结构的修复放在feature上，从而达到更好的效果并且在单阶段网络中实现，因为图像本就是纹理和结构组成，两者紧密相连互相影响。
Github项目链接： https://github.com/1900zyh/Awesome-Image-Inpainting ? Image inpainting. In SIGGRAPH (pp. 417-424). Simultaneous structure and texture image inpainting. TIP, 12(8), 882-889. Foreground-aware Image Inpainting. CVPR. PEPSI: Fast Image Inpainting With Parallel Decoding Network.
本文继 去雨去雾去模糊篇 和 图像增强与图像恢复篇 之后，继续盘点CVPR 2020 中低层图像处理技术，本篇聚焦于图像修复（Image Inpainting）。 示例如下图： ? 图片来自 https://sites.google.com/site/gachoncvip/projects/image-inpainting 上图中被污损的图像（左）被修复为图像（中），右图为参考图像 华为提出的超高分辨率的图像修复方法 Contextual Residual Aggregation for Ultra High-Resolution Image Inpainting 也非常吸引人，代码还开源了 如果想要下载所有CVPR 2020论文，请点击这里： CVPR 2020 论文全面开放下载，含主会和workshop 基于无监督跨空间转换的多样化图像修复 [1].UCTGAN: Diverse Image 用于超高分辨率图像修复的上下文残差聚合 [2].Contextual Residual Aggregation for Ultra High-Resolution Image Inpainting 作者
---- image/gif 包的用法总结 要制作一个gif动画文件总共分两步 第一步 创建gif结构体实例,设置相关属性 type GIF struct { Image []*image.Paletted 利萨如特效 代码如下 package main import ( "image" "math" "image/color" "image/gif" "io" out.gif package main import ( "fmt" "path" "image" "image/color/palette" "image/draw " "image/gif" "io/ioutil" "log" "os" ) func main() { generateGif(". (), img, image.ZP) anim.Image = append(anim.Image, imgPalatte) anim.Delay = append(anim.Delay
文章目录 一、Image 组件简介 二、Image 构造函数 三、Image.network 构造函数 四、Image.file 构造函数 五、Image.asset 构造函数 六、Image.memory 中 Image 组件支持的图片格式 : jpeg png bmp wbmp gif animated gif webp animated webp 下面介绍 Image 组件的构造函数 ; 二、Image 构造函数 ---- Image 构造函数 : const Image({ Key key, @required this.image, this.frameBuilder, = null), super(key: key); 必须传入 image 作为参数 , 其它参数都是可选的 , image 类型是 ImageProvider ; /// The image , 那么 Image 组件就是已加载的图片的真实大小 , 这会使界面布局非常难看 ; 三、Image.network 构造函数 ---- Image.network 是命名构造方法 , 该构造方法创建的
from PIL import Image # opencv-python import cv2 # PIL from PIL import Image 2 图像读取 # opencv-python Image.open(）得到的img数据类型呢是Image对象，不是普通的数组。 因此image与plt.imshow()配合使用，opencv的方法配套使用。 6 相互转换 #1.Image对象->cv2(np.adarray) img = Image.open(path) img_array = np.array(img) #2.cv2(np.adarray )->Image对象 img = cv2.imread(path) img_Image = Image.fromarray(np.uint8(img)) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
问题：矩阵顺时针旋转90度 class Solution { public: bool dfs(vector<vector<int> > &matrix...
原课程网址：https://cs231n.github.io/classification/ 译：Colopen Image Classification Motivation. 在本节中，我们将介绍图像分类(image classification)问题。 图像分类问题的主要任务是，为输入图像(input image)从一组已有固定的分类标签集合中，选择一个作为该图像的分类标签(label)。 ---- The image classification pipeline. Example image classification dataset: CIFAR-10. CIFAR-10数据集是一个非常流行的图像分类数据集。
({#1, #2} -> hutdata[[#1, #2]]) & @@@ newpart]] newdata = synthesis[hut, mountain, edgecut, graph]; Image
这是NeurIPS 2018一篇图像翻译的文章。目前的无监督图像到图像的翻译技术很难在不改变背景或场景中多个对象交互方式的情况下将注意力集中在改变的对象上去。这...
而image stride这个概念正是描述真正每一行的像素的个数。具体的定义是：从一行的某一个像素，知道下一行相同的横坐标位置的像素，两者之间相差的像素个数值。 通常image stride 是比image width 数值要更大的。 ? 从图中我们可以看出，左边是image的width，右边阴影部分就是填充部分（padding）。
The first argument is the source image, which should be a grayscale image. The first is the threshold that was used and the second output is the thresholded image. import cv2 as with only two distinct image values (bimodal image), where the histogram would only consist of two peaks Similarly, Otsu’s method determines an optimal global threshold value from the image histogram. The input image is a noisy image.
1 Fine-grained Image-to-Image Transformation towards Visual Recognition ? 2 Reusing Discriminators for Encoding: Towards Unsupervised Image-to-Image Translation ? 3 Domain Adaptive Image-to-image Translation ? 不成对训练下的图像转换image-to-image translation (I2I)在各种应用中都取得了巨大的成功。但其泛化能力仍然是一个悬而未决的问题。 4 DUNIT: Detection-based Unsupervised Image-to-Image Translation ?
Face Inpainting https://arxiv.xilesou.top/pdf/2002.02909.pdf 006 (2020-02-6) Image Fine-grained Inpainting https://arxiv.xilesou.top/pdf/1912.12164.pdf 011 (2020-02-15) Image Outpainting and Image Modalities https://arxiv.xilesou.top/pdf/1810.06621.pdf 053 (2019-02-15) Empty Cities Image /pdf/1803.08943.pdf 071 (2018-03-20) Patch-Based Image Inpainting with Generative Adversarial Networks 1712.04120.pdf 076 (2018-08-6) Discriminative Region Proposal Adversarial Networks for High-Quality Image-to-Image
摘要：图像到图像的翻译主要学习两个视觉域之间的映射关系。主要有两个挑战：1）缺少对齐的成对的训练数据2）和对于一个输入图片的多种可能输出。这篇文章中，提出了基于...
Deep Image Prior 论文：https://arxiv.org/abs/1711.10925 https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior 你可能会有疑问，那训练出来的网络输出不应该是degraded image吗？答案是：没错，如果把网络训练至稳定或者收敛，网络就会输出和degraded image一模一样的图像。 Inpainting using different depths and architectures 优缺点分析 Deep Image Prior的优点很明显： （1）这个思路可以解决许多image Deep Image Prior向我们证明了一个神经网络和的degraded image(待修复/超分/复原/去噪的图片)就足以解决以上的问题。在这篇工作的视角下，神经网络相当于是Prior。 修复inpainting：drop certain pixels。 采样随机编码 ? 作为网络的输入，需要注意两点：第1是 ? 在整个过程中是不变的；第2是 ? 的维度和输出是一样的。
Github代码： https://github.com/satoshiiizuka/siggraph2017_inpainting ECCV 2018的Image Inpainting for Irregular jiahui Yu 后续还有个工作: Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution。 Github代码： https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting ECCV 2018的Shift-Net: Image Inpainting via Github代码： https://github.com/Zhaoyi-Yan/Shift-Net_pytorch ECCV 2018的Contextual-based Image Inpainting Image Inpainting with Adversarial Edge Learning, 采用边缘推断信息的思路进行重建。
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/84834185 Parallax-Tolerant Image Stitching ) https://github.com/gain2217/Robust_Elastic_Warping https://github.com/kushalvyas/Python-Multiple-Image-Stitching https://github.com/MenghanXia/CoColour Color Consistency Correction Based on Remapping Optimization for Image Stitching https://github.com/MenghanXia/AutoStitching Natural Image Stitching with the Global Similarity Prior https://github.com/nothinglo/NISwGSP Fast and robust seam estimation to seamless image stitching
为了在其他图像中可以明确匹配（如图像校准任务），我们需要选取非寻常的特征。但是如何定义非寻常？
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