老板让做一个在线服装定制的网站,可合成服装的效果图遇到了难处,如果是单纯的图片叠加也比较简单,前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
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
大家应该都很熟悉 点击滑块然后移动到图片缺口进行验证 现在越来越多的网站使用这样的验证方式 为的是增加验证码识别的难度 那么 对于这种验证码 应该怎么破呢 接下来就是 打开 b 站的登录页面 http
卷积神经网络(五) ——面部验证与神经风格转换 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术,都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
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≤
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!
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
图像处理,就像是一场神奇的冒险,让我们的照片变得更有趣、更生动。而在这个冒险的旅途中,Pillow就如同一位魔法师,为我们开启了无尽的可能性。无论你是刚刚踏入图像处理领域的小白,还是已经略有基础的程序员,Pillow都将是你图像处理的得力助手。让我们带着好奇心和激情,一起踏上Pillow的奇妙之旅吧!
自动化(Automation)是指机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下,按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来,而且能扩展人的器官功能,极大地提高劳动生产率,增强人类认识世界和改造世界的能力。拍摄设备的自动化,更多的体现在后期的处理功能上,例如多张照片的综合处理,目的也是为了大大提高出片的效率。首先是,针对照片的多重聚焦,通常来讲,需要摄影师分别聚焦拍摄产品不同的位置,之后导入到PohtoShop中进行进一步处理。添加描述添加描述1、在PS中打开这两张图片,并将两张图片放在同一个图层面板中。添加描述2、同时选中选中“图层1”和“图层2”图层,点击“编辑”——“自动混合图层”。 添加描述3、弹出的窗口中,选中“堆叠图像”,点击确定。添加描述4、这时候,2张照片就堆叠出了一张清晰照的效果。我们再看看图层面板中的2个图层后面都带上了蒙版,如果觉得堆叠出来的图片局部地方不够理想,就可以利用恢复工具在蒙版上进行更加细致的修改。添加描述添加描述而自动化是简化了这个过程,通过软件的特定设置,直接针对不同部位完成对焦拍摄,拍摄结束就可以直接由软件完成多张照片的合成,达到图片清晰的效果。省去PS的过程,大大提高效率。另外一个技术是全景化图像,把相机环360度拍摄的一组或多组照片拼接成一个全景图像。全景虚拟现实(也称实景虚拟)是基于全景图像的真实场景虚拟现实技术,它通过计算机技术实现全方位互动式观看真实场景的还原展示。在播放插件(通常Java或Quicktime、activex、flash)的支持下,使用鼠标控制环视的方向,可左可右可近可远。使观众感到处在现场环境当中,好像面前就有一个实物产品一样。全景由于它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。它可广泛应用于三维电子商务,如在线的房地产楼盘展示、虚拟旅游、虚拟教育等领域。同样的,自动化摄影省去人工合成部份,并且让产品基于同一个位置,拍摄不同的角度,精准完成全景化的360度图片拼合,给出效率又高质量又好的效果。浅谈自动化摄影的一些技术
给定一组数字,表示扑克牌的牌面数字,忽略扑克牌的花色,请安如下规则对这一组扑克牌进行整理。
我们经常看到一些很奇妙的PS技术,例如下面这张,它把1928年的一位叫做Frankie Yale的黑帮老大被杀时的照片,与现在这栋房子的照片无缝融合在一起:
众所周知,在客户端向服务器发送AJAX请求时,会有一个等待服务器响应的过程,在网络环境好而且服务器负荷小的时候,业务逻辑不大太复杂的请求可能一下子就处理完并返回响应结果了,但当网络环境不理想或请求涉及到大量的运算时,服务器响应的时间或许就会比较漫长了,特别对于正在操作,正期待操作结果的用户来说,这段等待时候是无比的漫长,如果你没有过这样的操作体验,你回想一下约会时别人迟到的时候或有急事出门时在公交站苦苦等车的滋味,相信你就能感同身受了,而让用户忍受如此煎熬,对于强调用户体验的Web2.0时代,是大忌,是追求“为用户创造价值,让用户享受电子商务所带来的方便快捷”为宗旨的我所不能接受的。虽然,我不能改变客观环境因素带来的长响应时间,但我可以告诉用户系统正在做什么,让他们感受到,系统很在乎他们的感受,并愿意亲切地和他们交流的,而不是传统的软件那样,死板、霸道、冷冰冰的,好了,不多说大道理了,看看我的做法吧。
为了节省版面,我们通常会将多张图片合成一张图,在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
论文链接: 2017 Background Matting: The World is Your Green Screen 代码:http://github.com/senguptaumd/Background-Matting
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。
在上一篇文章中介绍了Pillow库的一些基本用法,参考:Python Pillow(PIL)库的用法介绍
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法的不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
业务提供一张底层图片1以及需要在底层图片上添加的图片2,两张图片大小不一致,将小图2添加到底图1中,并在其他的空白部分添加个性化的文本信息
今天我们一起学习的是OpenCV中的图像的计算,在图像计算中,分为像素级运算和代数运算这两大类,今天我们借助OpenCV中的函数一起来看看这些运算。
有一说一,这个小学生研究成果里面的统计图和组图都做得非常漂亮,值得广大硕博学习。
让AI认得图像,根据自己的理解给出一段叙述,已经不是什么新鲜事了。从图像到文字容易,把这个过程反过来却很难。
如今,随着技术的不断进步,“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法,我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合,至于融合的比例,要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致,只有你想不到的没有我P不了的,任何正经的图片在都可以变成搞笑图片(比如下图)当然也可以用ps做一点正经的事情。
大数据文摘作品 编译:蒋宝尚 Android制造商开发的应用程序能够帮助你整理手机上的数千照片。它还可以根据地点的不同,帮助你生成地域相册;可以通过面部识别把你家人、朋友、宠物的照片分类成不同的相册。如果你拍摄了一系列类似的照片,它可以把照片制作成一个小动画。 或者......它可能会把你的朋友变成一个潜伏在森林里的巨人头。 Alex Harker在班夫拍了几张风景照以及和朋友一起滑雪的照片。 一旦图片存入手机,Google相册助手就会认为这三张照片属于同一个框架。但实际上并不是。 Harker在Reddi
2016-09-2021:11:25 发表评论 322℃热度 鉴于许多人在这个途中碰到过问题,而且有一些问题是100%碰见,许多同学都问过我,每次回答大家效率也不高,耽误大家时间,所以这里我总结一下分
在古罗马作家普林尼的作品《自然史》中记述了这样一则故事:“公元前五世纪,古希腊画家宙克西斯(Zeuxis)以日常绘画和对光影的利用而闻名。他画了一个小男孩举起葡萄的作品,葡萄非常自然、逼真,竟吸引鸟儿前来啄食。然而宙克西斯并不满意,因为画上的男孩举起葡萄的动作还不够逼真,没有吓跑鸟儿。”技术高超的画家想做出以假乱真的画已经很困难了,机器可以实现这个任务吗?
当拍摄的物品较小,景深较深时,相机的焦点只能放在较近或者较远的一处,图片的整个画面就不能保证完全清晰,多重聚焦的原理其实就是拼合,在画幅的不同处拍摄聚焦图片,将各个聚焦的内容拼合在一起,形成全聚焦的图片。
动物界,不同物种之间的杂交产生出了很多新的物种。比如说马和驴杂交出现了骡子;狼和狗杂交出现了狼狗;狮和虎杂交出现了狮虎兽和虎狮兽;豹子和狮子杂交出现了豹狮兽等等。
一张较小的图片test01.jpg(小于8kb),一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb)
21 | Chrome开发者工具:利用网络面板做性能分析 页面是浏览器的核心,浏览器中的所有功能都是服务于页面的,Chrome开发者工具又是调试页面的核心工具。 网络面板 控制器 开始或停止抓包 全局搜索 禁止从cache中加载资源 模拟网络 过滤器 抓图信息:Capture screenshots 详细列表:重点内容 下载信息概要 DOMContentLoaded:页面已经构建好DOM,所需要的HTML、CSS和JS文件都已经下载完成 Load:浏览器已经加载了所有的资源(图片、样式表等) 详
号外!号外!现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了!本文将为大家介绍「face-api.js」,这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块,它实现了三种卷积神经网络(CNN)架构,用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);
PIL全称是Python Image Library,顾名思义,是用来做图像处理的。
摘要:本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景,因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性,所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分;然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法,主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程;最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目,而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目,所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门,最终的目标是不变的,将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
http://blog.portswigger.net/2016/12/bypassing-csp-using-polyglot-jpegs.html
可以看到这条SQL用内连接(INNER JOIN)把客户表(CUSTOMER)和产品表(PRODUCT)连接起来了。
化工厂液体泄漏识别预警系统通过Python基于YOLOv7网络模型架构,化工厂液体泄漏识别预警系统YOLOv7网络模型自动识别监控视频中机械管道是否存在液体泄漏行为。如检测到液体泄漏,立即反馈给后台人员及时处理,有效地提高了人工巡检的效率。
占道经营识别检测系统对市基于opencv+python 网络架构模型对政道路实时检测,当检测到有人违规摆地摊、占道经营时,马上报警。占道经营识别检测系opencv+python 网络架构模型将违规截屏和视频同步推送到有关人员,可以提升监控区域的管控效率,协助相关人员。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测,水尺监测识别系统监测到河道水位异常时,立即告警,推送给后台。水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率,既方便又节省人力。
未穿工作服识别监测系统通过Yolov+opencv 深度学习网络架构模型对现场画面中人员着装进行实时分析。未穿工作服检测报警系统实时分析和识别现场画面信息,对作业现场24小时不间断监测。当Yolov+opencv 系统检测到工人没有穿工作服时,给予预警提醒。
本节开始,我们将基于上一个项目所学到的知识,利用createjs 和 Tween两个图形绘制库开发一款新的游戏,名为欲望都市。这个游戏具备一个特点就是2.5D,它是一种经济系统构建型游戏,开始时玩家得
设备指示灯开关状态识别检测系统是基于yolo网络深度学习模型,设备指示灯开关状态识别检测系统对现场画面进行实时监测识别。自动识别仪表示数或开关状态。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
黑烟车识别抓拍系统利用利用Python基于YOLOv5通过道路已有卡口相机秒级自动识别道路上来往的黑烟车,黑烟车识别抓拍系统可以通过网络将黑烟车抓拍结果,包括黑烟车、车牌信息、车头车尾照片、林格曼黑度等级数据回传给后台监控数据平台。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
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