一、 背景 1. 现状 歌词浏览已经成为音乐app的标配，展示和动画效果也基本上大同小异，主要是单行的逐字染色的卡拉OK效果和多行的滚动效果。当然，我们也不例外。 2. 目标 我们的目标十分明确，一是提升歌词的基础体验，二是在此基础上，能提供差异化的VIP特效，来吸引用户开通VIP。 二、探索技术方案 经过多次的需求评审和沟通讨论，各方在需求的目标和细节上也达成了初步的统一。 产品的希望 ：效果炫酷，能实现逐字动画(位移，翻转，渐隐渐现，模糊，粒子特效等)，可配置等。开发的思考: 技术架构方案，性能挑战等
注：这两张图仅用了两个强大的View完成的。【从未如此惊艳！你好，SuperTextView (v1.1) - http://www.jianshu.com/p/1b91e11e441d】，你值得拥有！
达夫 ) 在 1984年 发表的一篇具有重大意义的论文 , 其名称是 “Compositing Digital Images” ( 组合数字图像 ) ;
区域 ( 源图像素 不透明区域 ) : 该区域的 透明度 与 颜色值 与 源图像一样 ;
① 创建画笔 : 注意 , 绘制 源图像 和 目标图像 , 以及设置 Xfermod 图形组合模式 , 使用的都是这个画笔 ;
在腾讯地图上发一张自定义的手绘地图，由于手绘地图像素都比较高，加载一整张图速度极慢。将手绘地图按照地图的瓦片规则切片分开加载。
来自弗吉尼亚理工大学、台湾清华大学和 Facebook 的研究者提出了一种将单个 RGB-D 输入图像转换为 3D 照片的方法，利用多层表示合成新视图，且新视图包含原始视图中遮挡区域的 hallucinated 颜色和深度结构。
Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进，包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
点击视频：一分钟告诉你如何进行面部合成 这篇教程将教大家如何用OpenCV做面部合成，把一张脸演变为另外一张脸。 ◆ ◆ ◆ 图片合成 图片合成首次在电影《Willow》（《风云际会》）中得到大量运用，这是由工业光魔（译者注：Industrial Light and Magic/ILM，电影特效制作公司）开发的一项技术。下面是电影的一个场景片段。 点击视频查看电影片段 这个图片合成背后的想法相当简单。给定两张图片I和J，通过混合而成一张中间图M。图片I和J的混合程度由参数α控制，α的值在0和1之间（0≤α≤
openCV 是使用 Mat 进行存储图片，记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢？
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 合成视频达到了新的高度，来自德国埃尔朗根 - 纽伦堡大学的研究者提出了一种新的场景合成方法，使合成视频更接近现实。 合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。每种表示法都有不同的优点和缺点。为了有效渲染不透明表面，通常会选择三角形网格，体素网格常用于体绘制，而隐函数可用于精确描述非线性分析表面，另一方面，点云具有易于使用的优点，因
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
AI 科技评论按：视频内容消除的关键在于对视频缺失区域的填充，但由于视频相比图片多了时间维度，因此难以保持视频内容空间与时间的一致性，当前该项技术仍极具挑战性。但本文将展示由香港中文大学的周博磊等研究学者们，提出的一种新型 Deep Flow-Guided 方法进行视频内容消除。该技术不再是直接填充每个帧的 RGB 像素，而是将其转化为像素点扩充问题，这项研究成果被选入 CVPR 2019 论文之列。
如果仅仅是普通的合成，例如一个底图和一个PNG水印图片合成，直接使用canvas的drawImage()方法即可，语法如下：
基于深度图像的渲染(Depth-image-based rendering, DIBR)是一种广泛使用的视图合成技术。DIBR 包含 3D warping 和孔填充技术。在三维扭曲中，通过将给定的参考彩色视频映射到相关深度视频所需的虚拟视点来生成扭曲视频。在这个过程中，由于可以看到被前景遮挡的背景，所以在扭曲的视频中可能会出现孔洞区域，接下来是填充扭曲视频的洞区域。
光栅化：决定哪些像素被集合图元覆盖的过程（Rasterization is the process of determining the set of pixels covered by a geometric primitive）。经过上面诸多坐标转换之后，现在我们得到了每个点的屏幕坐标值（Screen coordinate），也知道我 们需要绘制的图元（点、线、面）。但此时还存在两个问题。
众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。
沉浸式媒体在今天得到了广泛的关注，学术界已经做出了巨大的努力来探索和解决其技术挑战。ISO/IEC MPEG 牵头的沉浸式音频、图像和视频信号编码表示的标准化工作已经得到了非常积极的发展。MPEG Immersive Video（MIV）旨在压缩由多相机捕获的3D场景表示。MIV标准通过播放摄像机拍摄的3D场景，实现高保真的身临其境体验，为观众观看的位置和方向提供六个自由度（6DoF）。随着MIV标准在2021年7月实现技术层面的完成，越来越多的工作希望探索实时沉浸式视频播放和流媒体的能力。
二年前，我写了《相似图片搜索的原理》，介绍了一种最简单的实现方法。 昨天，我在isnowfy的网站看到，还有其他两种方法也很简单，这里做一些笔记。 一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（
每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。
本文略长，需一定耐心看完！不当处望指出。 前言 扩散模型(DMs)将生成过程顺序分解，基于去噪自动编码器实现，在图像数据和其它数据上实现了先进的生成结果。此外，它们可以添加引导机制来控制图像生成过程而无需再训练。 然而，由于这些模型直接在像素空间中操作，优化扩散模型DM消耗数百个GPU天，且由于一步一步顺序计算，推理非常昂贵。为在有限的计算资源上进行DM训练，同时保持其质量和灵活性，本文应用了预训练自动编码器的潜在空间。与之前的工作相比，在这种表示上训练扩散模型，可以在复杂性降低和细节保留之间达到一个接近最
WDR是wide dynamic range 的缩写，意思是宽动态范围。 根据百度百科，当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的“动态范围”。而宽动态范围正是致力于解决此类场景中的问题。
python的PIL库简直好用的不得了，PIL下面的Image库更是封装了很多对图片处理的函数，关于Image库的介绍和使用，看这里：http://effbot.org/imagingbook/image.htm
提到浏览器不得不说Chrome，Chrome是Google发行的商业产品，而Chromium是一个开源版本的Chrome，两者很像但是不完全一样。
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
1、只采集HR图像的数据集，如DIV2K，DIV8K等数据集，对于此类数据集可采用不同的退化方式获取相应的LR图像，从而构造匹配的LR-HR训练图像对，以这种方式获得的训练数据集一般被称为合成数据集。
近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
在缺少额外信息的情况下，必须借助光流（optical flow）进行一阶近似（first-order approximations），但这种方法能够建模的物体运动类型比较少，从而可能导致在高度动态的场景下插帧错误的情况。
近年来，在深度卷积神经网络（CNNs）的帮助下，图像和视频监控在智能交通系统（ITS）方面取得了长足的进步。作为最先进的感知方法之一，检测视频监控每帧中感兴趣的目标是ITS广泛期望的。目前，在具有良好照明条件的日间场景等标准场景中，物体检测显示出显著的效率和可靠性。然而，在夜间等不利条件下，物体检测的准确性会显著下降。该问题的主要原因之一是缺乏足够的夜间场景注释检测数据集。在本文中，我们提出了一个框架，通过使用图像翻译方法来缓解在不利条件下进行目标检测时精度下降的情况。 为了缓解生成对抗性网络（GANs）造成的细节破坏，我们建议利用基于核预测网络（KPN）的方法来重新定义夜间到日间的图像翻译。KPN网络与目标检测任务一起训练，以使训练的日间模型直接适应夜间车辆检测。车辆检测实验验证了该方法的准确性和有效性。
选自arXiv 作者：Xiaodan Liang、Lisa Lee、Wei Dai、Eric P. Xing 机器之心编译 对于自动驾驶系统而言，准确预测驾驶场景的未来情况对于驾驶安全而言至关重要。卡内基梅隆大学和 Petuum 的一项研究试图通过对偶对抗学习机制来解决这一问题，他们提出的对偶运动生成对抗网络在合成逼真的视频未来帧和流上都取得了很好的表现。机器之心对该研究的论文进行了编译介绍。 尽管用于监督学习的深度学习架构取得了很大的进展，但用于通用和可扩展的视觉任务的无监督视频表征学习仍然很大程度上仍未
因为以前 UI 相关的东西写的不多，今天看了下 Android 中图像合成的部分。顺便写了几个 demo 踩坑。内容比较简单，简单总结一下，分享给大家。
Alpha通道技术是非曲直图像合成的最基本技术，目前其应用多局限于多媒体课件作品开发中的个别环节，未能从整体上给予Alpha通道功能以足够的重视。如：对通用图像处理软件PHOTOSHOP中的Alpha通道及其运用有较深刻的理解，而疏忽了Alpha通道在动画、视频和多媒体集成工具中的应用。本文通过对Alpha通道的综合分析，以期使Alpha通道技术在多媒体课件作品开发中的应用形成一个相对完整的理论体系，并在多媒体课件作品开发实践中起到具体的指导作用。 一、Alpha通道的概念与功能 在计算机图形学中，一个RGB颜色模型的真彩图形，用由红、绿、蓝三个色彩信息通道合成的，每个通道用了8位色彩深度，共计24位，包含了所有彩色信息。为实现图形的透明效果，采取在图形文件的处理与存储中附加上另一个8位信息的方法，这个附加的代表图形中各个素点透明度的通道信息就被叫做Alpha通道。 Alpha通道使用8位二进制数，就可以表示256级灰度，即256级的透明度。白色（值为255）的Alpha像素用以定义不透明的彩色像素，而黑色（值为0）的Alpha通道像素用以定义透明像素，介于黑白之间的灰度（值为30-255）的Alpha像素用以定义不同程度的半透明像素。因而通过一个32位总线的图形卡来显示带Alpha通道的图形，就可能呈现出透明或半透明的视觉效果。 一个透明或半透明图形的数学模型应当如下： 为了便于下面的分析，设Alpha值[0，255]区间映射为[0，1]区间相对应的值表示，即Alpha值为0—1之间的数值。则图形文件中各个像素点可表示为： Graphx（Redx，Greenx，Bulex，Alphax） 屏幕上相应像素点的显示值就转换为： Dispx（Redx*Alphax，Greenx*Alphax，Bluex*Alphax） Alpha通道不仅用于单个图形的透明或半透明显示，更重要的是在图像合成中被广泛运用。 下面是如何根据Alpha通道数据进行图像混合的算法： 事实上，我们把需要组合的颜色计算出不含Alpha分量的原始RGB分量然后相加便可。如：两幅图像分别为A和B，由这两幅图像组合而成的图像称为C，则可用如下四元组表示图A和B，三元组表示图像C： A：（Ra，Ga，Ba，Alphaa） B：（Rb，Gb，Bb，Alphab） C：（Rc，Gc，Bc） 根据上述算法，则： Rc=Ra*Alphaa+Rb*Alphab Gc=Ga*Alphaa+Gb*Alphab Bc=Ba*Alphaa+Bb*Alphab 这就是两图像混合后的三原色分量。如果有多幅图像需要混合，则按照以上方法两幅两幅地进行混合。 Alpha通道技术是非曲直图像合成的最基本技术，目前其应用多局限于多媒体课件作品开发中的个别环节，未能从整体上给予Alpha通道功能以足够的重视。如：对通用图像处理软件PHOTOSHOP中的Alpha通道及其运用有较深刻的理解，而疏忽了Alpha通道在动画、视频和多媒体集成工具中的应用。本文通过对Alpha通道的综合分析，以期使Alpha通道技术在多媒体课件作品开发中的应用形成一个相对完整的理论体系，并在多媒体课件作品开发实践中起到具体的指导作用。
由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而，由于合成域与真实域之间存在域间的差异，用合成数据训练的模型很难推广到真实数据中去。在本文中，我们考虑到两个域之间的根本区别作为纹理，提出了一种适应目标域纹理的方法。首先，我们利用风格转换算法对合成图像的纹理进行多样性处理。生成图像的各种纹理防止分割模型过度拟合到一个特定的(合成)纹理。然后通过自训练对模型进行微调，得到对目标纹理的直接监督。我们的结果达到了最先进的性能，我们通过大量的实验分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。
但每年研究关注的内容都有所变化，有学者整理了2020年中最重要的、最有意思的人工智能相关论文，其中人工智能伦理 、模型偏见等都受到了比以往更多的重视。
计算机视觉社区一直渴望找到一种方法，让计算机和人类都能够理解室内场景的复杂性。通过交互式模拟环境创建了没有真实标签的逼真合成数据集，推动了对这些环境的整体理解的快速进展。
近年来，在深度卷积神经网络(CNNs)的帮助下，图像和视频监控在智能交通系统(ITS)中取得了长足的进展。 作为一种先进的感知方法，智能交通系统对视频监控中每一帧感兴趣的目标进行检测是其广泛的研究方向。 目前，在照明条件良好的白天场景等标准场景中，目标检测显示出了显著的效率和可靠性。 然而，在夜间等不利条件下，目标检测的准确性明显下降。 造成这一问题的主要原因之一是缺乏足够的夜间场景标注检测数据集。 本文提出了一种基于图像平移的目标检测框架，以解决在不利条件下目标检测精度下降的问题。 我们提出利用基于风格翻译的StyleMix方法获取白天图像和夜间图像对，作为夜间图像到日间图像转换的训练数据。 为了减少生成对抗网络(GANs)带来的细节破坏，我们提出了基于核预测网络(KPN)的方法来细化夜间到白天的图像翻译。 KPN网络与目标检测任务一起训练，使训练好的白天模型直接适应夜间车辆检测。 车辆检测实验验证了该方法的准确性和有效性。
本来呢，最近在规划一篇关于浏览器的文章，但是在做文章架构梳理和相关资料查询的时候，发现「浏览器在渲染页面」的过程中，也别有洞天。索性，就单独将其作为一篇文章来写。
现有方法的生成外观，特别是在遮挡区域，逼真性很差。我们认为现有方法的性能不佳是由于训练数据的有限多样性导致的。然而，扩展现有的2D服装人类数据集还需要大量的人工注释。为了解决这个限制，我们提出了一种简单而有效的算法，可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类，而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克！ 视图合成（view synthesis）是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题，指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图，一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息，比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场（NeRF）模型以来，这个问题也受到了越来越多的关注，大大推动了新视图合成的性能。 其
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NeRF的泛化性难题再被Google攻克！ 视图合成（view synthesis）是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题，指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。 要准确地合成一个场景的新视图，一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息，比如详细的三维结构、材料和光照等。 自2020年研究人员提出神经辐射场（NeRF）模型以来，这个问题也受到了越来越多的关注，大大推动了新视图合成的性能。 其中一个超级大玩家就是Goog
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 考眼力：你能分出下面哪张图是电脑合成的吗？ 是这位神似年轻时莱昂纳多的神秘男子—— 还是这位卷发碧瞳女士—— 难以分辨。 但事实是，上面两张均为
为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化），有效地降低图像局部的阴影和光照变化。
deepfakes 技术可以用于图像和视频换脸，但它能否用于大制作电影和电视节目中呢？迪士尼最新放出的一则视频 demo 展示了这种可能性。
机器之心报道 机器之心编辑部 为了让 AI 生成的图像里带有真正的文字，人们想尽了办法。 近来，文本生成图像领域取得了很多意想不到的突破，很多模型都可以实现基于文本指令创建高质量和多样化图像的功能。虽然生成的图像已经很逼真，但当前模型往往善于生成风景、物体等实物图像，但很难生成带有高度连贯细节的图像，例如带有汉字等复杂字形文本的图像。 为了解决这个问题，来自 OPPO 等机构的研究者们提出了一个通用学习框架 GlyphDraw，旨在让模型能够生成嵌入连贯文本的图像，这是图像合成领域首个解决汉字生成问题的工作
本期分享如何Google Earth Engine实现地区年度最大NDVI值的影像合成，相比于传统方法，GEE方法简单、高效且对电脑硬件要求较低！
Java实现多张图片合并一张，这个还是挺常用到的。 public class ImageUtil { public static boolean merge(String[] imgs, String type, String mergePic) { int dstHeight = 0; int dstWidth = 0; // 获取需要拼接的图片长度 int len = imgs.length; // 判断长度是否大
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