对于图片上我们一些不想明确的地方，可以进行模糊，这就要用到高斯模糊，本篇带来的是其局部的虚化。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/80454100
opencv 3.4.4 安装：pip install opencv-python
但是使用这种方法得出来的效果不理想(比如图片模糊后四周缩小)，而且不能局部控制图片
第七课：局部重绘的应用 *喜欢的话可以一键三连 笔记下载看这篇专栏cv25267334 🚩00:01前言
本文实例为大家分享了Android实现局部模糊效果展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
SIFT，一种检测局部特征算法，该算法通过求一幅图中的特征点（及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，SIFT特征具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
🎈 图生图基本参数图生图功能主要包括六大类：图生图 / img2img、涂鸦绘制 / sketch、局部绘制 / inpaint、局部绘制之涂鸦蒙版 / inpaint sketch、局部绘制之上传蒙版 / inpaint upload、批量处理 / batch而图生图的基本参数包括但不限于以下几种：Resize mode： 缩放模式，包括 拉伸/Just resize、裁剪/crop and resize、填充/resize and fill、仅调整大小（潜空间放大/just resize (latent
我们选取一种最基本的图像处理——高斯模糊来尝试实现。原理可参考高斯模糊和卷积滤波简介
对人类来说，将带有文字的图像锐化是很容易的。以图1为例。 图1：被锐化的图像 把图1恢复为图2也不是件很困难的事。 图2：原图 然而，我们太懒了的，并且不想这样做，所以我们尝试用神经网络来自动实现图
ps的功能这么强大，其美白磨皮方法当然不止一种。本文就给大家细数一下ps美白磨皮常用的几种方法。在各种方法中，插件法的操作更为简单，效果也更好，因此我们还会介绍ps磨皮美白插件哪个好。事不宜迟，一起来看看吧。
模糊处理在边沿检测和去噪声方面有较为广泛的应用。OpenCV中提供了4种模糊算法，列举如下：
你是否厌倦了最新的Transformer/MLP模型的「不灵活性」和「高空间复杂度」？
简单介绍前段时间一个工作的思想：Optimization for Arbitrary-Oriented Object Detection via Representation Invariance Loss。讨论的是旋转目标表征的问题，发表在IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters上。
以前浏览别的博主网站的时候总会在文章页末看到或多或少一些分享功能，比较常见的都是些社交平台的按钮，当时想的是功能虽好可有多少人会去用啊？心想嘛就是个摆设还不如不要占位置233
你是否厌倦了最新的Transformer/MLP模型"不灵活性"和"高空间复杂度"？
卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。例如，对于某些输入特征图，核权值是固定的，不能 适应局部特征的变化，因此需要更多的核来建模复杂的特征图幅，这是多余的，效率不高。体积膨胀，由于输出转换的接受野始终是矩形的，作为层叠卷积的累积 效应，接受野会越来越大，接受野中会包含一些与输出转换无关的背景。不相关的背景会给输出位移的训练带来噪声。
为了有效帮助大家解决图片清晰度不高的问题，今天小编将给大家揭秘图片清晰度增强的原理，并介绍目前图片清晰度增强的常用工具。
左侧若采用全连接方式进行学习，则参数量很大。而右侧只提取局部特征（对应点的周边的一些属性）进行学习，可以极大地减少参数量。
本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容（需要安装opencv-python库，参见 OpenCV-Python，计算机视觉开发利器）。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。
某一天在 B站 学习的时候，发现 B站 已经开启了秋季主题，并且在头图的这个交互上还内有乾坤。随着我们的鼠标变换位置，头图也跟随着我们的鼠标位置进行变换，配上秋季主题，显得特别治愈。（如下图）
2016除夕夜，微信除了摇一摇抢红包，同时还带来了另外一个新玩法——红包照片，而据说很多人也都卖命晒出了珍藏多年的照片! 猴年除夕活动已经落下帷幕，回头来看红包照片这一套系统，对于客户端而言，区别于普通的朋友圈图片设计差异是否大？它是否复杂？ 客户端都关注些什么？下面我从一个Android客户端开发者的角度出发，来谈谈我的看法。 首先从整体的角度来认识一下红包照片，这是红包照片的相关模块图： 从功能实现角度看，红包照片并不复杂。主要包含图中几个模块，基本就可以实现红包照片这个功能： 发表权限入口/
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一个图像去模糊方向的综述，来自澳大利亚国立大学、中山大学、美国加州大学 Merced 分校、日本乐天研究所的研究者回顾了基于深度学习的图像去模糊技术研究进展，回顾了图像去模糊的研究历史，总结了当前的研究进展，并进行了展望。该综述近期被计算机视觉旗舰期刊 International Journal of Computer Vision 接收。 链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01633-
导语 最近在做的小程序项目设计大量图片的展示，小程序已经提供了图片的懒加载功能，但是由于图片本身比较大加上要展示的图片比较多，如何以一个比较友好的方式展示未加载完成的过程就是一个必须解决的问题了。 思路 由于小程序没有提供 Image 这个 js 对象，所以在小程序中实现预加载不能直接像原生js 一样，直接使用 new Image()创建一个图片对象，只能在视图层创建图片，通过onLoad事件监听图片加载完成。 实现图片模糊加载的思路就是先加载一个目标图片的缩略图，缩略图的加载一般非常快可以忽略不
行人重识别（Person ReID）在安全部署领域有着广泛应用，当前的研究仅考虑ReID模型在干净数据集上的性能，而忽略了ReID模型在各种图像损坏场景（雨天、雾天等）下的鲁棒性。
https://github.com/androidmumo/Bing-upyun
ShapeBlurView库是一个高斯模糊（毛玻璃效果）蒙层库。Like iOS UIVisualEffectView 不知大家做需求的时候是否有这样的效果要求：
在网页开发的早期，js制作作为一种脚本语言，做一些简单的表单验证或动画实现等，那个时候代码还是很少的。那个时候的代码是怎么写的呢？直接将代码写在<script>标签中即可。随着ajax异步请求的出现，慢慢形成了前后端的分离，客户端需要完成的事情越来越多，代码量也是与日俱增。为了应对代码量的剧增，我们通常会将代码组织在多个js文件中，进行维护。但是这种维护方式，依然不能避免一些灾难性的问题。比如全局变量同名问题，看下面的例子：
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
算法：Harris角点检测是属于局部特征检测，利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，其中关键流程包括转化为灰度图像、计算差分图像、高斯平滑、计算局部极值、确认角点。
用 JavaScript 处理图像可能非常困难且繁琐。 幸运的是，有许多库可以让这些变得简单得多。 下面介绍一些图像处理的库。
本博客使用的是Hugo的LoveIt主题，本文也是基于该主题而写的，不过Hugo的美化步骤应该大同小异，版本如下：
AI 科技评论按：本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可禁止转载。 最近关于生成模型有两件事情得到广泛的讨论，其一是 Nvidia 的基于风格的 Style GAN 生成足以以
前言 在前面一文使用交叉点观察器延迟加载图像以提高性能中,已经知晓了使用该方式可以提高页面的访问速度,那在此基础上,我们还可以做得更好?,答案显而易见,如果你爬梯子访问过一些国外的图片类的网站,国内若
相信学习过Ps的人都知道渐变工具。渐变的形式给人很强的节奏感和审美情趣，因此渐变的形式在日常生活中随处可见，是一种很普遍的常见的视觉形象。包括现在流行的风景插画的配色都是使用了渐变色的。而Ps的渐变工具都是有规律性的渐变，因此在我们需要做出无规律渐变时就无能为力了，那么接下来就为大家介绍如何制作自然的无规律渐变效果。
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
AI 科技评论按：本文为兔子老大为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可禁止转载。
文本图像在图像处理中也是占用了一个比较大的空间，市面上也有着不少这方面的专业软件，其中有一个比较重要的过程就是对文本图像背景的纯化，因为背景复杂了后，对于后续的识别，包括二值化都会带来不利的影响。 本文介绍三种不同的背景纯化方式。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
在查看Print.js 文档后发现，TA可以自己设置样式。然后我就以为是没有设置打印样式问题而导致的。
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。
我们知道，对于图像处理中，滤镜效果是一种最普遍也最有效的图像优化方式。通过对图像进行不同的滤镜效果的处理，可以得到各种绚丽的图片。
好照片是个全平台的照片处理软件，功能非常强大：媲美单反的全能相机，HDR拍摄，背景虚化，一键增强等功能。
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
路由维护了 URL 地址和组件的映射关系, 通过这个映射关系, 我们就可以根据不同的 URL 地址，去渲染不同的组件。
液化功能：用来为图像修图，例如对人像进行瘦身，使用脸部工具可以对图像进行快速精准修改。
看红宝书，重新梳理JavaScript的知识。这部分主要是梳理冷门的知识点(对个人来说是冷门的)
本文将从各个角度来对动画整个体系进行分类，并且介绍各种前端动画的实现方法，最后我们将总结在实际开发中的各个场景的动画选择方案。
在 iOS上怎样快速实现图片高斯模糊？iOS开发中有的时候需要将图片设置模糊，来实现特定的效果获取更好的用户体验, iOS7之后半透明模糊效果得到大范围使用的比较大，现在也可以看到很多应用局部用到了图片模糊效果,可以通过高斯模糊和毛玻璃效果达到图片模糊效果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
