本文将介绍一些使用 SVG feTurbulence 滤镜实现的一些有趣、大胆的的动效。
作为一个用python的生信工程师,平时工作中除了用python来处理些文本文件和搭建流程,没事也想探索些其他有趣的功能。这几天就在网上学习了下如何用python编写验证码,感兴趣的同学也一起来学习下吧! 01 验证码的作用及干扰机制 在编写验证码之前,我们首先来了解下验证码是用来干嘛的吧: 验证码主要是为了防止暴力破解,爬虫模拟登陆以及各种键盘钩子进行登陆;验证码能起到干扰作用的机制主要是靠背景点或线条进行干扰,以及对文字进行扭曲。 02 Python编写验证码实战 我们先来看下采用python编写验
作者:熊唯,黄飞,戈扬,腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术,目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office,wps,腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多,格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富,图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时,由于图像比例,文档排版插入,对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储,然而很多
Painter中想要制作一个玻璃扭曲效果的图片,该怎么制作呢?下面我们就来看看详细的教程。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 图片素材网站为了保护版权,通常要将图片打个水印。 但最近,谷歌的研究人员发现了一种新算法,可以轻松批量将显性浮水印移除。 研究的相关论文已经在7
近年来,计算机视觉领域的生成技术越来越强,相应「伪造」技术也越来越成熟,从DeepFake换脸到动作模拟,让人难辨真假。
本文实例讲述了Android使用API实现图像扭曲效果。分享给大家供大家参考,具体如下:
图片中的动物轮廓是猫,但是猫披着大象皮肤纹理,将图片交给人识别,人会说是猫,如果给计算机视觉算法处理,它会说是大象。德国研究人员认为:人看的是形状,计算机看的是纹理。这一发现相当有趣,但它证明计算机算法离人类视觉还有很远距离。
在滤镜菜单中,选择像素化,在右侧附属工具中有彩块化,彩色半调,点状化,马赛克,碎片,铜板雕刻还有晶格化,这些都是把图片变成一些特殊的格子。
今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容,为了让大家有一个相关的概念,下面先预览一下效果图
宙浩瀚,自古以来人类对其一直抱有极大的好奇心。而作为宇宙的重要组成部分——星球,更是人类探索宇宙最直观的体现。就拿离地球最近的“月亮”来说,中国古代对其描写的诗词句赋不尽其数:“大漠沙如雪,燕山月似钩”,“明月出天山,苍茫云海间”……今天就为大家讲解如何在图片上制作星球,使‘明月’生之于‘海上’。
导读:作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架,通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术,更加完整地恢复出文档关键图表等内容,提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸,借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的,又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样,有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书,没有
在UI设计中,我们常用到照片,就要设计一个“图片详情界面”,但是因为图片太多工作量很大。那么如何快速做照片墙呢?
本文分享AAAI 2022论文『CMUA-Watermark: A Cross-Model Universal Adversarial Watermark for Combating Deepfakes』,由北大王选所提出跨模型通用对抗水印 CMUA-Watermark,主动防御多种 Deepfake模型。
前端之所以有趣,就是每年有比较多新奇的插件和工具让我们去探索和研究。我们在开发前端应用时,自然少不了去找一些第三方插件帮助我们提高开发效率。本文给大家介绍的这50款新工具,都是相当的新,都是去年的新项目,时间不会超过1年,希望通过我的介绍,你能找到适合的工具,应用到项目中。
The Foundry NUKE 13 mac版是Macos上一款影视后期特效合成软件,对于复杂的电影特效Nuke可完全满足您的需求。Nuke的节点图和与分辨率无关的处理意味着您可以处理的工作范围是无与伦比的。
验证码 是防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页的手段。验证码有 多种类型。 本项目中我们将使用图片验证码,其原理是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字,扭曲变形是为了避免被光学字符识别软件(OCR)自动辨识。由于计算机无法识别验证码的图片,所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。
前端之所以有趣,就是每年有比较多新奇的插件和工具值得我们去探索和研究。我们在开发前端应用时,自然少不了去找一些第三方插件帮助我们提高开发效率。本文给大家介绍的这50款新工具,都是相当的新,都是去年的新项目,时间不会超过1年,希望通过我的介绍,你能找到适合的工具,应用到项目中。
验证码 是防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页的手段。验证码有 多种类型。 现在我给大家实现如何使用图片验证码,其原理是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字,扭曲变形是为了避免被光学字符识别软件(OCR)自动辨识。由于计算机无法识别验证码的图片,所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。在这里$代表cmd命令行符号。
基本上大家使用每一种网络服务都会遇到验证码,一般是网站为了防止恶意注册、发帖而设置的验证手段。其生成原理是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR)。下面就详细讲解如何生成验证码。
在做ocr项目时候,会涉及到两个部分,文字区域检测与文字图像识别。在之前的文章中有
VR是借助一系列体感设备,通过计算机技术模拟人的感官,形成虚拟世界,达到身临其境的一种技术解决方案。GPU是VR 的关键技术之一。
本文实例讲述了Android编程实现扭曲图像的绘制功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
你知道ps液化工具怎么用吗?这个工具在人物精修方面用的比较多,通常用来修正身体部分,比如让模特变得更瘦更骨感。今天的ps小教程就来教大家ps液化工具怎么用,用最简单的方法把普通照片变成漫画,添加伪深度来制作3D效果,也可以用这个方法来制作自己的漫画哦~
参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达,比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的,它所嵌入的空间是三维的。凡是能通过F(u,v)来表达的曲面都是参数曲面,比如NURBS曲面。对于三角网格,如果能把它与参数平面建立一一映射,那么它也就被参数化了,这个映射就是UV展开。如下图所示,左图是右边网格在参数平面上的展开,这样每个顶点都有了一个uv参数值,这也被称为纹理坐标。
本文介绍的是CVPR2020入选论文《Towards Photo-Realistic Virtual Try-On by Adaptively Generating↔Preserving Image Content》。
布局外围专利对日后专利价值的运用具有重要作用。那么如何寻求外围专利呢,哪些思维工具可以帮助进行外围专利的挖掘?TRIZ理论中的40个发明原理能够给予我们启示。
一种简单的数码照片后期润饰 1 打开图片,执行色像/饱和度(-40)降低饱和度。 2 新建一图层,将图层模式改为柔光,用画笔工具将需要润饰的部分画几下,这里可以利用色板方便的提取颜色 3 图片色彩过渡不够柔和,再执行一下滤镜下面的高斯模糊(+85)
# -- coding: utf-8 -- 导入三个模块 import Image,ImageDraw,ImageFont import random import math '''基本功能''' 图片宽度 width = 100 图片高度 height = 40 背景颜色 bgcolor = (255,255,255) 生成背景图片 image = Image.new('RGB',(width,height),bgcolor) 加载字体 font = ImageFont.truetype('FreeSan
https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation
适用于所有人的图形设计软件 Art Text。Art Text 4 Mac版是专门针对刻字,版式,文本模型和各种艺术文本效果进行了调整的图形设计软件。提供各种即用型样式和材料,纹理,图标,字体和背景选择,特殊设计的效果和形状转换,Art Text可确保您的徽章,徽标,卡片,传单和演示文稿的外观醒目。
抓取下网页代码之后,下一步就是从网页中提取信息,提取信息的方式有多种多样,可以使用正则来提取,但是写起来会相对比较繁琐。在这里还有许多强大的解析库,如 LXML、BeautifulSoup、PyQuery 等等,提供了非常强大的解析方法,如 XPath 解析、CSS 选择器解析等等,利用它们我们可以高效便捷地从从网页中提取出有效信息。
03月16日上午,12306网站更新了自己的验证码形式,将原有的验证码从英文字符变换到8张小图片,用户必须根据问题提示来点击选中正确的图片,然后才能预定车票。紧接着,各路媒体开始发稿,《12306官网放大招:启用图片验证码所有抢票软件将失效》《12306官网推出全新图片验证码抢票软件将失效》等新闻层出不穷。作为一个程序员,看到这样的标题,十分困惑这些媒体是怎么用上帝视角这么直接断定抢票软件将全部失效的,可以想象一大波刷票公司正准备捋起袖子干活就直接听到12306宣布自己胜利了。当然,我们反对一切的黄牛党,本
选自arxiv 作者:栾福军等 机器之心编译 参与:李泽南、微胖 康奈尔大学与 Adobe 的研究者们最近发布了一项通过卷积神经网络进行照片风格迁移的研究。随后,该技术在 Torch 中的实现也已出炉。读者可以点击「阅读原文」下载论文。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.07511 项目地址:https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer 图像风格迁移的研究在人工智能领域层出不穷,作为图像处理软件的龙头,Adobe 的
可变形卷积最近在对齐多个帧方面表现出了令人信服的性能,并且越来越多地被用于视频超分辨率。尽管它有着显著的表现,但其潜在的对齐机制仍不清楚。本文仔细研究了变形对齐和经典的基于流的对齐之间的关系。贡献如下:
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
💡💡💡本文独家改进:可变形大核注意力(D-LKA Attention),采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制,来灵活地扭曲采样网格,使模型能够适当地适应不同的数据模式
在后台看到很多粉丝问cad、solidworks、 ug、 proe这几款软件哪个好用,哪个更好,哪个更易上手更易学习,哪个应用较广等等问题,很是多,不知道应该学习哪款三维软件,其实这个要根据情况而定,这几款机械类软件各有自己的优点。
在这个多逝之秋,禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗,顿感无比感慨。金庸先生的武侠,影响了好几代人。沧海一声笑,滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝,先生一路走好!
绘制发散式光芒我们用矩形工具画一个长条,填充一个颜色,按住 alt 复制,按住 shift 选中前面的两个再复制,如此重复,保证内部有 16 个这样的色块就行了,将所有图层选中,Ctrl+t 变形将它压扁,然后隔一个删一个。然后将所有剩下的四款全部选中,合并在一个图层上。
我们在使用互联网的过程中,可以看到网站往往会通过验证码来辨别用户是否是机器人,验证码实际上就是人类和计算机的一场战争。但有时候你会发现,验证码也是让人感到十分无奈,有的时候严重扭曲到不能通过人眼来识别。 随着电脑信息技术的飞速发展,有效图像识别技术已经被开发出来,但目前大部分网站使用的文本验证码还是有用的。尖端的图像识别技术需要花费大量时间金钱成本,黑客们是不会用它们来破解你的博客、窥探你中午打算吃什么的。只有那些涉及机密、金钱利益的网站,比如网上银行、购物网站等受到了较大的威胁。为了防止财产损失,这些网站
1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers,可以被模型描述的数据),也包含异常数据(outliers,偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据),即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设,给定一组正确的数据,存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。
本文介绍了如何识别微信小程序码的设计和识别过程,包括简化图片处理、定位花瓣中心点、校正二维码角度和采样识别等步骤。
本文转载:http://blog.csdn.net/zjk20108023/article/details/7836174
化妆迁移不仅是提取参考图像的化妆风格,而且是将化妆风格渲染到目标图像的语义对应位置。然而,大多数现有的方法侧重于前者而忽视后者,导致无法达到预期的结果。为了解决上述问题,我们提出了一种统一的对称语义感知变换器(SSAT)网络,该网络结合了语义对应学习来同时实现补足转移和补足移除。在SSAT中,提出了一种新的对称语义对应特征转移(SSCFT)模块和一种弱监督语义丢失模型,以便于建立精确的语义对应。在生成过程中,利用SSCFT对提取的化妆特征进行空间扭曲,实现与目标图像的语义对齐,然后将扭曲的化妆特征与未修改的化妆无关特征相结合,生成最终结果。实验表明,我们的方法获得了更加直观准确的化妆转移结果,与其他最先进的化妆转移方法相比,用户研究反映了我们方法的优越性。此外,我们还验证了该方法在表情和姿势差异、对象遮挡场景等方面的鲁棒性,并将其扩展到视频合成传输中
对于多数应用来说,在进入APP的时候使用短暂的闪屏广告来吸引用户是很常见的一个场景。但随着这种模式的频繁应用,越来越多的用户会感到审美疲劳,甚至不看就跳过闪屏了。那么,是否有形式比较新颖的闪屏,来改变这个现状呢?下面开始来介绍可互动闪屏。
Nuke 13 for mac的强大合成功能,再加上Hiero的多轨道剪辑时间线,让您可以完成素材整合、审查、剪辑,甚至从时间线上就创建和渲染合成。 Nuke为总监和艺术家们提供了更多创意控制。
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。
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