为了防止数据库内的表重复，导致编译问题，我们常常需要判断判断一个表是否在数据库中已经存在了，在sqlite3中，提供了一个sqlite3_exec函数，可以通过此函数的使用来判断一个表是否存在。...所以可以利用callback的使用来判断表是否存在。...要判断一个表是否存在，sql语句如下： "SELECT COUNT(*) FROM sqlite_master where type ='table' and name ='" + strTableName...通过在回调函数中对data进行赋值操作，可以获取到sqlite3_exec()的执行结果，即通过赋值的 void* 的参数值来判断一个表是否存在于此数据库中。...如果*ptr > 0 说明数据库中存在此表。
图像处理、计算机图形学和计算机视觉中的许多问题都可以归结为将输入图像“翻译”成相应的输出图像。正如一个概念可以用英语或法语表达一样，一个场景可以被渲染成RGB图像、梯度场、边缘图、语义标记图等。...卷积神经网络(CNNs)已经成为各种图像预测问题背后的常用工具，cnn学会了将损失函数最小化，这是一个衡量结果质量的目标，尽管学习过程是自动的，但设计有效损失仍然需要大量的手工努力。...已经存在大量文献考虑了这类损失，方法包括条件随机场、SSIM度量、特征匹配、非参数损失、卷积伪先验、基于匹配协方差统计的损失。...，最后作为判别器D的输入得到预测概率值，该预测概率值表示输入是否是一对真实图像，概率值越接近1表示判别器D越肯定输入是一对真实图像。...(食物上色图测试结果可在文件夹colorlization_food_test中查看，所有测试数据量过大，附件中只给出了十组对比图) 六、算法优化（可选） pix2pix能够解决一类“图像翻译”问题。
机器给漫画上色 说起漫画，大家都会想到日本，但是谁又能知道，出版漫画过程是多么费时费力的，尤其是构造漫画人物和给漫画任务上色，但是现在技术日益增长的人工智能时代，已经有很多工作再被机器所替代。...机器自己上色后的效果图 1 图像颜色转移方法 有许多现有的颜色转换方法，即使用一个图像的颜色来着色另一个颜色。...他们共同点是利用图像中预先存在的信息进行着色，例如色彩转换的颜色信息或灰度图像中的亮度被着色。 然而漫画是纯粹的形式，只有黑色和白色的二元图像，这些方法所依赖的信息是不可用的。...边缘线与单色漫画图像相似，表明使用这种方法可以实现类似的结果。 到目前为止，大量的训练数据已经被用来训练这种类型的网络并进行推广。 在原始文件中，提到最小的训练集包括400幅图像。...在图像分割之前，利用了不同核参数大小的高斯模糊，给出了改进的结果，而在内核半径为3的情况下，轮廓开始消失，从而降低了结果的质量。可以看到，有一个最佳值，从实验表明，它取决于输入图像。
所以这篇文章不是介绍如何画一个图形，写一个hello world，而是重点介绍学习mxGraph时觉得比较重要的、难以理解的或者容易被忽略的知识点。...可能是后端生成导出的位图，或者源图片已经被网站替换了。 图形交互 mxGraph除了绘制图形之外还提供了丰富的编辑功能，比如拖拽、选择、复制、调整大小等。...mxGraph的核心概念cell cell这个概念可以理解成为双向数据绑定中的数据模型，我们需要修改图形的时候，应该通过mxGraph提供的API来修改mxCell实例的属性，然后mxGraph的绘图函数来根据数据模型来修改视图...官方文档提供的beginUpdate和endUpdate函数，写法上和数据库的事务提交很像，也有文章说是进行批量处理，实际上只是为了避免多次触发而合并了change事件而已，如果不使用这两个函数不会对绘图结果产生什么影响...一个强大之处是支持在svg中插入HTML元素，官方给出的examples中有个htmllabel.html实现了类似功能。
，轮廓函数在目标函数中起到相异度度量的作用，使得那些具有相似颜色信息但是处在不同区域的像素可以被清晰地区分。...为了达成这个目标，一个聚类的轮廓函数的设计需要满足，对于这个聚类内部的像素有一个较小的值，对于这个聚类外部的其他像素有一个较大的值。...我们来看一下FCMS中相异度度量的设计，假设I是N*M的图像，由X={x1,1, …, xr,s, …, xN,M}表示，其中 ? ，是一个q维的颜色向量，用来表达位置(r, s)上的像素。...它的计算能力由CPU提供，基于模糊聚类方法，由于人脸分析器会对每一帧画面进行人脸分析，而分析所得的人脸特征点可以用来圈定一个初始的唇部区域，这比FCMS中的椭圆轮廓更加准确，可以为我们提供一个更好的初始聚类划分...迭代停止时，C1中的特征点就是唇部区域的一个更加精准的分割。分割算法可以形式化地描述为以下伪码， ? 使用常规的三角贴合的方式给唇部上色，在大多数情况下都表现良好。
对于待检测的人脸图像，分别计算眼睛，鼻子，嘴等特征同人脸模板的相关性，由相关性的大小来判断是否存在人脸。...通过设计一个可变模型，利用监测图像的边缘、波峰和波谷值构造能量函数，当能量函数取得最小值时，此时所对应的模型的参数即为人脸面部的几何特征。...这种方法存在的不足之处在于能量函数在优化时十分复杂，消耗时间较长，并且能量函数中的各个加权系数都是靠经验值确定的，在实际应用中有一定的局限性。...对了，现在不是因为图像中的人脸检测，识别都已经很出色了，很多团队都做到接近满分了，所以现在来说说未来的趋势，也许这已经不算趋势，因为现在已经有很多人在这条路上摸爬打滚，而且有些团队也有一些成就，希望接下来大家在这领域都能取得好成就...下面我来给大家提供一些公开的数据库网址： ■Annotated Database (Hand, Meat, LV Cardiac, IMM face) (Active Appearance Models
drawio项目的历史可以追溯至2005年，当时JGraph团队开始开发mxGraph，这是一个基于JavaScript与SVG的图表库，用于在Web应用程序中创建交互式图表，支持了Firefox 1.5...的图表编辑器，可以在浏览器中运行并创建图表，最初是一个内部工具，而后来mxGraph团队决定将其作为一个开源项目发布。...// ... } = mx; 在编写这个引用模块时，由于mxGraph并没有ESM的支持，我考虑到使用maxGraph来作为平替，尝试一番最后还是失败了，应该是两个包之间依然存在一定的GAP，最终还是选择使用...，但是当我们需要将其嵌入到其他应用中的时候，由于我们的滚动容器可能就是body，此时当我们已经将页面向下滚动了一部分，之后再打开流程图编辑器的话，就会发现我们没有办法正常拖拽画布或者选中图形了，并且菜单的位置计算也出现了错误...Example的流程图编辑器NPM包，但是毕竟mxGraph已经不再维护，而JGraph在mxGraph Example的基础上又扩展开发了drawio，这是个长期维护的项目，即使drawio不接受贡献
基于模板的方法 基于模板匹配的方法的思路就是通过计算人脸模板和待检测图像之间的相关性来实现人脸检测功能的，按照人脸模型的类型可以分为两种情况： ① 基于通用模板的方法，这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板...对于待检测的人脸图像，分别计算眼睛，鼻子，嘴等特征同人脸模板的相关性，由相关性的大小来判断是否存在人脸。...通过设计一个可变模型，利用监测图像的边缘、波峰和波谷值构造能量函数，当能量函数取得最小值时，此时所对应的模型的参数即为人脸面部的几何特征。...这种方法存在的不足之处在于能量函数在优化时十分复杂，消耗时间较长，并且能量函数中的各个加权系数都是靠经验值确定的，在实际应用中有一定的局限性。...现在用传统的技术已经不能再有新的突破，所以现在流行了DL架构，打破了人类的极限，又将检测，识别，跟踪等技术上升到另一个高度。 现在来简单讲讲最近几年神经网络的牛X之处。
通过观察卡通绘画行为并咨询卡通艺术家，本文提出可以从图像中分别识别三个白盒表示：一是卡通图像平滑表面的轮廓表示，二是针对稀疏色块和全局内容的结构表示，三是在卡通图像中反映高频纹理，轮廓和细节的纹理表示。...将输入图像转换为仅保留相对像素强度的图像，然后引导网络独立地学习高频纹理细节。这与艺术家素描与上色是独立的两个过程类似。...它将图像分解为轮廓表征，结构表征和纹理表征，并引入了三个独立的模块来提取相应的特征表示。GAN的框架包含了一个生成器和两个判别器。...同时定义了一个判别器D_s，用以判断真实图和卡通图的输出分布是否一致。损失函数就是经典的gan的损失函数，如下，其中Ic为输入的卡通图，Ip为真实图。 ?...在本实验中α等于0.8，而3个β值则在-1~1之间随机。此处也定义了一个D_t判别器，来判断经过F_rcs后的输出是来自生成器生成的还是动漫图。如下所示： ? 总的损失函数如下： ?
文末附项目资料领取方式 01 给黑白照片自动上色 为黑白照片添加颜色又叫做图像着色。很久以来，这项工作都是由人工完成，是一项颇为艰巨的任务。...现在人们可以用深度学习技术利用物体及它们在照片里的环境来给图像着色，和人工完成的效果几无差别。...为了解决图像着色问题，要给 ImageNet（目前世界上图像识别最大的数据库）训练一个质量很高、规模很大的卷积神经网络。...利用大型卷积神经网络在这方面已经取得了瞩目的成就。...我国08年的时候“标题党”已经初见雏形 恐怕是世界上第一个用循环神经网络生成标题的网站。
基本上，如果你给一个存储库打上星号，你就表示了你对这个项目的欣赏，同时也记录下了你感兴趣的存储库。 ? 这样，星级评定就可以成为了解最受关注项目的良好指标之一。...它为Python和命令行提供了一个应用程序编程接口(API)。它对识别和处理图像中的人脸很有用。它是使用dlib最先进的人脸识别算法构建的。该模型对野外数据集中的标记人脸具有99.38%的准确率。...它还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，让您可以在命令行本身的图像文件夹上进行人脸识别! ? 该库还可以处理实时人脸识别。 ?...05 Style2Paints — 9184 ★ 这个存储库与上面的所有存储库稍有不同，因为它已经由于缺少资金而关闭了!这是一个非常有趣的概念，人工智能被用来给图像上色。...他们声称，它不同于以往的端到端图像到图像的翻译方法，因为它是第一个在现实生活的人类工作流程中为线条艺术上色的系统。大多数人类艺术家都熟悉这个工作流程。
方栗子 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 老照片的手动着色魔法 妈妈小时候已经有彩色照片了，不过那些照片，还是照相馆的人类手动上色的。...几十年之后，人们已经开始培育深度神经网络，来给老照片和老电影上色了。...卢克说，给黑白照片上色这个问题的难点在于，它是多模态的——与一幅灰度图像对应的合理彩色图像，并不唯一。 △ 这并不是正确示范 传统模型需要输入许多额外信息，来辅助上色。...而深度神经网络，除了灰度图像之外，不需要任何额外输入，就可以完成上色。 在彩色图像里，每个像素包含三个值，即亮度、饱和度以及色调。 而灰度图像，并无饱和度和色调可言，只有亮度一个值。...数据也不难获得，卢克用了MIT Places数据集，中的一部分。内容就是校园里的一些地标和风景。然后转换成黑白图像，就可以了。
主要是两大步组成，模拟画家画素描画的两个步骤： 1,Line Drawing,先画线，描轮廓； 2,Tone Drawing 再加上色调，比如阴影。 下面详细介绍两个步骤。 1....p代表原图像素点的索引。根据公式3，我们可以知道 ? 。 文章中声称以上的方法能对抗各种的噪声。 1.2 Line Shaping 获得Ci之后，首先和对应的线段卷积核作卷积，然后再加起来： ?...因此原图像的色调是不能直接用在色调生成上的。 然后文章中提出了一种参数化模型来解决这个问题。 2.1 Model-based Tone Transfer 文中提出了一个模型来表示色调分布： ?...分析结果就是，自然图像和素描画的最大的区别 就是素描画空白的区域更大，亮度更高。 然后三中色调对应三个公式来表示： ? ? ? 然后就是如何求解公式中的参数了。...最终的结果就是把色调和轮廓结合起来，用一个矩阵的点乘操作即可： ?
经后续鉴定（包括红外检测等手段）发现，这幅画作下面，存在着至少两幅不同的作品，隐藏的形象有：弯下腰的老妇人，一个年轻母亲和一个跪在旁边的小孩，甚至还有一头牛。 ?...局部细节放大可看到一个女人的图像 X 射线让它们「露出马脚」 艺术史上，一些经典的作品也会存在此类「画中画」的情形。...工作人员对画作进行 X 光扫描检测 X 射线分析是画作检查和修复中的一项重要方法。利用不同材料对 X 射线吸收程度不同的原理，可表现出画作中的隐藏细节，比如上色的时间，所用的原料等等。...图像风格迁移示意图 将实拍图片生成梵高特色的作品 在重塑《老吉他手》隐藏绘画的过程中，先对模型提供「风格参考」的图像，让它学会毕加索同时期的风格，然后将画作中隐藏作品的 X 光片，经过处理后进行风格迁移...具体而言，研究小组先在《老吉他手》中，勾勒出淡淡的女性的 X 射线轮廓，手动编辑掉不太可能出现在原始绘画中的特征。 然后，将毕加索的同时期画作《La Vie》作为风格参考，完成了隐藏画作的上色过程。
函数会使用这个参数和 locations 匹配地图单元（比如省份）的名称，以此决定绘制哪些地图单元的轮廓。...指定地图单元对应的数值，函数会将此值映射到 colorscale 中的某一颜色，然后将此颜色涂到相应的地图单元内。通常来说是一个 pandas dataframe 中的某一列，即一个 series。...marker_line_width：float 类型，地图轮廓宽度。 showscale：bool 类型。是否显示 colorbar，就是地图旁边的颜色条。...一些没说到的 为了阅读体验，本文没有解释更多的参数，但我相信这已经能让你绘制一幅不错的 choropleth 地图了。有时间我会继续写一写如何在 dash 中融入这些地图，并实时更新。...plotly 也可以绘制这种地图，只需要去掉本文所讲的函数中 mapbox 即可：go.Choropleth 和 px.choropleth，感兴趣可以参考这里的示例。
这样，我们可以得到一个没有灰色背景与网格的纯色三维图，如果没有更高的要求，到这里其实已经很素净了，不过我们的要求不止这些。...在三维图中实现栅格可视化 在之前的推文三维图形迁移中，我们已经介绍了如何使用收集collection的办法，来实现贴瓷砖式的数据可视化，这里我们仍然使用这种办法。...plot_surface是一个通过拼接polygon来实现立体可视化效果，具体可见李开元老师绘制的一张假相当位温图： 具体来说，与contourf函数类似，x,y负责经纬定位，z值不仅负责垂直定位，还负责给曲面上色...不过此处有一个冲突，即我们需要平面，不需要z变化起伏。查阅plot_surface函数可知，默认情况下，z确定曲面上色，但是，提供了facecolors参量来超越z值上色。...下面，我们来新建一个facecolor数据，来给每个小方框上色： facecolor_array=np.empty((LON.shape[0],LAT.shape[1]),dtype=tuple) for
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