前言 最近想设计个公众号的头像, 但是自己内心总是找不到半点灵感, 于是在网上找啊找, 找了半个多小时, 到两张图片我是比较喜欢的. 这个时候就是鱼和熊掌的取舍了. 但...但是..我都想要, 小孩子
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
欢迎大家关注。话不多说,直接上张图,看看一笔画完游戏是什么样的,我们需要将灰格子都走完且只走一遍 Z
又拍图片管家当前服务了千万级用户,管理了百亿级图片。当用户的图库变得越来越庞大时,业务上急切的需要一种方案能够快速定位图像,即直接输入图像,然后根据输入的图像内容来找到图库中的原图及相似图,而以图搜图服务就是为了解决这个问题。
我想大多数人和我一样,第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念,特别像我这样一个平凡的前端,和大部分人一样,都觉得人工智能其实离我们很遥远,我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法,这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分,但自从Tensorflow发布了JS版本之后,这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代,发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中?
这两天,ZAO 太火了。而它的背后却是 Deepfakes,作为程序员,我们很有必要来体验一把 Deepfakes !
前言 距离七夕节还有2天了,想好怎么“杀狗”和去哪玩了吗 今天来教大家做一个“七夕照片墙”,可以把她/他的照片,合成一张你指定形状的图片 没有对象照片的,就自己想办法吧 Python从零基础入门到实战系统教程、源码、视频、在线一对一解答,可以加群:1039649593 前言 距离七夕节还有2天了,想好怎么“杀狗”和去哪玩了吗 今天来教大家做一个“七夕照片墙”,可以把她/他的照片,合成一张你指定形状的图片 没有对象照片的,就自己想办法吧 第一步:导入所需的模块 import os import random
概要:在爬虫中我们时常会碰见登录时候需要识别验证码的问题, 当然,验证码有很多,本篇文章只说最普通的图片验证码。 1、首先需要下载OCR OCR,光学字符识别,作用是通过扫描图片,将其转换为文本。 百
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图,左图带有椒盐噪声,右图为使用中值滤波处理后的图片。
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git
转载:https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html
新学期伊始,年度抢课大戏同步上映,学校的正方教务系统也迎来了前所未有的流量冲击。教务系统这个跑在 Windows 2003 的上古时期的 ASP.NET 程序的服务器自然也承受不住,在选课高峰期频频崩溃,从而也导致了用户登录的账户在选课期间频频掉线的问题。
我们在编写一些网站或应用时,可能需要一些透明背景图片,一点点地去抠图很浪费时间,而用python可以很快地实现,代码如下:
深度优先&广度优先 图片 图片 动画过大,点击查看 bfs:适用于层序遍历或者寻找最短路径的问。 //bfs伪代码模版 function bfs(graph, start, end) { queue = []; queue.append([start]); visited.add(start); while (queue) node = queue.pop(); visited.add(node); process(node); nodes = generate_re
大数据文摘作品 编译:HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦,输出的图片不仅很清晰,而且文件大小只有100多KB! 先来看一个例子: 左:输入扫描件(300 DPI,7.2MB PNG/790KB JPG.)右:输出图片(300 DPI,121KB PNG)。 如果你急于上手操作,可以直接查看Github repo中的代码,或跳到本文结果
在 Office 中,如 PPT 和 Word 可以不对原图修改的前提下,通过叠加特效的方式,提供对图片的视觉输出进行修改的方法,本文将介绍 ECMA 376 里面的 第 20.1.8.11 章的 Bi-Level (Black White Effect) 的用法和功能
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件,然后对图像文件进行分析处理,自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下,对于字符型验证码的识别流程如下:主要过程可以分解为五个步骤:图片清理,字符切分,字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境,使用Tesseract平台对验证码进行识别。
Contours:轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘,边缘有些未连接在一起。
其中黑色的像素他们相互连接,也就是说,图片中只会有一片连在一块儿的黑色像素(像素点是水平或竖直方向连接的)。
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。
在视频监控系统中,计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来,连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。
地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
这次不比上次了,我搜罗了一堆资料,全是什么人工智能领域的图像识别,AI识别之类的,没有能够符合我需求的,看来CV大法这次是失策了。
预备知识分为两块,分别是:软件+硬件。相应的知识体系在下面的思维导图中有所体现。
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题,并没有深入的研究,设计图形图像的东西,水很深,神经网络,机器学习,都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过,前几天一个家伙要这个demo看下,我把一堆东西收集,打包给他了,他闲太乱了,我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业,里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show
所见不一定即所得 眼睛是心灵的窗户,也是蒙蔽你的一种途径。 假设,我给你一张图片,你觉得肉眼可以观察到全部的细节吗? 屏幕上一张清晰的图片 肉眼在屏幕上看到图片的清晰度由三个因素决定,一是图片像素本
相信小伙伴们在matlab编程中肯定最不愿意遇见的就是“Error”了吧,前几天帮忙一位小伙伴写代码,其中需要使用到一个圆形区域去逐行扫描矩阵,以确定每个矩阵元周围元素的分布情况。
在上篇文章——系列篇|结构光三维重建基本原理中,笔者介绍了单目结构光三维成像系统把投影仪“看成”相机的模型。基于这个模型,单目结构光三维成像系统可以像双目三维成像系统那样来获取空间中物体的三维信息。不过,要真正计算出物体的三维解,需要对单目结构光系统进行精确的标定。
对于移动端开发而言,为了做到页面高清的效果,视觉稿的规范往往会遵循以下两点: 1.首先,选取一款手机的屏幕宽高作为基准(现在一般选取iphone6的375×667)。之前项目中也用到过iphone5的320×568。 2.对于retina屏幕(如: dpr=2),为了达到高清效果,视觉稿的画布大小会是基准的2倍,也就是说像素点个数是原来的4倍(对iphone6而言:原先的375×667,就会变成750×1334)。
这是一篇有趣的弱监督语义分割算法,最有趣的在什么地方呢?它通过将图片中最重要的、最具有判别性的部分擦除了,从而来得到次判别性区域,不明白他为什么会舍弃最好的而求其次吧?其实只是因为具有判别性的区域的存在遮盖住了其他的地方,而我们需要的是完整的物体区域,所以先委屈他被舍弃一小会,而帮助我们得到完整的区域啦!
在图像处理中,用RGB三个分量(R:Red,G:Green,B:Blue),即红、绿、蓝三原色来表示真彩色,R分量,G分量,B分量的取值范围均为0~255,比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为:255,0,0。
1. 文本组件(Text) 概述: 文本(Text)是用来显示字符串的组件,在界面上显示为一块文本区域。仅仅作为展示数据使用,用户不能在App中修改文本组件中的内容。 Text组件是最基本的组件,后面还会学习其他的子类组件,比如Button,TextField都是从这个类衍生而来的。 在右侧登录页面中,用户名和密码是用文本框实现的 [在这里插入图片描述] 文本框所用到的一些属性: 常见的属性: 这些属性不用去背,用着用着就熟了,想要对文本进行一个设置,如果忘记属性,可以直接到笔记中找,或者到华为开发者文档中
最近基于 Android StackBlur 开源库,根据自己碰到的需求场景,封装了个高斯模糊组件,顺便记录一下。
如前“开发笔记(一)”所说,MLX90640 可能存在不超过 4 个像素的损坏或者不良像素,在温度计算过程完成后,这些不良像素点会得到错误的温度数据,对于处理这些不良数据 MLX 也给出了推荐方法和具体的函数。(其实就是找相邻的正常的温度数据取平均来代替不良数据)
css 样式重置实质上就是对不同浏览器的样式使用一个统一的标准,他的目的在于减少 css 的样式代码。css reset 也有比较常见的“库”,比如,normalize.css 或者是 meyerweb.css。在早期的一些简单的项目开发,css reset 直接可以了引用这样的文件,因为这是一些比较标准的写法。
首先,这篇文章的最终的效果不是很成功。记录一下我在这个失败过程中遇到的问题和尝试过的技术。
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记(三)工作流程和操作MLX90640 的一般步骤
左半边为(单通道)源图片; 右半边为(阈值设为150,填充色设为100)在 不同阈值类型 的取值下生成的(单通道)阈值处理图片。
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
作为客户端开发,在应用交付之前,一般都会有 UI 走查这一环节。一方是对颜色不敏感的开发,另一方是对颜色十分敏感的视觉,是否经常出现下列对话:
官网:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/index.html
格雷码是一种特殊的二进制码,在结构光三维视觉中,常常被用于编码。比起我们常见的二进制码,格雷码具有相邻数字的编码只有一位不同的优点,这个优点对于解码而言十分重要,可以减少光解码的错误率。下面我们可以看下如何对结构光用格雷码编码,并如何对编码的结构光进行解码。
在上一篇中记录了,如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
Canvas 真的是一个神奇的东西,不仅能够绘制各种图形、文本和位图,还能够对位图进行复杂的像素运算和处理。因此像滤镜这些东西,其实 Canvas 也可以来实现。接下来,是见证奇迹的时刻。
" 像素 " 的英文全称是 " Picture Element " , 又称为 " Pixel " , 是 计算机图形学 中的一个基本概念 , 是图像的最小单位 ;
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