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人像转漫画

在网上，以及一些视频软件里面，我们都可以看见将人像转变为漫画的软件，那我们可不可以自己来做一个呢！...思路分析实现，我们需要人像转漫画，似乎我们自己写一个，以目前的能力来说，还不太现实，那我们只能去掉调用比人的了。经过查找材料，以及确定范围，于是，找到了比较好的方案。 1、我们调用某度的ai接口。...''' 人像动漫化 ''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" # 二进制方式打开图片文件...img= base64.b64decode(img_base64) with open('001.png', 'wb') as f: f.write(img) 以上，我们就完整搞定了人像转漫画的过程...'''人像动漫化''' request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/selfie_anime" #

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blast比对

一、序列比对序列比对是整个生物信息的核心，因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...全局比对与局部比对例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为是局部比对，所以只要序列之间出现同源区域就可以，而不用考虑整体，因此，blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对，一个基因与另一个基因分成多份比对结果。

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自学记录鸿蒙API 13：实现人脸比对Core Vision Face Comparator

我决定整一整，也就是对HarmonyOS Next最新版本API 13中的Core Vision Face Comparator API的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人...于是，我决定基于这个API开发一个简单的人脸比对小工具。...第一步：理解Face Comparator API的核心功能核心功能Face Comparator API 提供了以下核心功能：高精度人脸比对：输入两张图片，分析其中的人脸，给出是否为同一人的判断。...应用场景人脸比对的应用场景非常广泛，包括但不限于：安全场景：如支付验证、门禁识别。社交平台：为用户推荐相似的照片或好友。相册管理：快速整理相似人像照片。...隐私保护：在比对结果中对敏感信息进行模糊处理，确保数据安全。最后的小总结整完了这个API，我发现还真是挺有意思的。

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序列比对：多序列比对与MAFFT

需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广，并非多条序列之间两两比对。...多序列比对算法相比于双序列比对，多序列比对涉及的记分方法、替换记分矩阵、比对算法等都要更为复杂。...渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对，然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子，按记分高低依次选择序列，逐渐向已构造的多序列比对中加入序列，形成一个树状结构的多序列比对结果...，用来确定向多序列比对中添加新序列的次序； ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子，并根据指导树向这对序列的比对中插入序列，一步步构建完整的多序列比对。...如果一开始选择的两条序列比对与实际上的最优多序列比对不一致，那么初始的配对比对中的错误在整个多序列比对构造中始终存在并持续传播；在比对的任何阶段出现的失配时，这些失配不会被纠正而是被传播到最终结果；最糟糕的情况是配对比对可能无法组成一个相容的多序列比对

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全局比对

而局部比对则不同，两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似，这就需要找到这些相似性的片段，和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对，而不是全局比对。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为，局部比对的话，遇到大的空位往往就断开了，例如上面的例子，采用局部比对的算法中，只追求局部的最优比对，而不会考虑整体的空位等。所以，基因组的大片段的插入或者缺失检测，可以使用全局比对软件。

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序列比对：双序列比对与BLAST

今天首先为大家介绍双序列比对，也即两条序列（或者多条序列两两之间）进行的比对，常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻与数据库比对检索、基因注释等。...双序列比对算法 ⑴基本算法（LCS算法）序列比对实质上是一个路径寻找问题，若有序列v=ATGTTAT和w=ATCGTAC两个短序列，其比对过程可以用下图表示：从(0，0)到(7，7)，每穿过一个顶点相当于成功匹配一个碱基...双序列比对所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用O(mn)表示。双序列比对工具常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。...最终对比对结果也即score足够高的HSPs进行显著性分析，将输入序列与一系列长度相等的随机序列进行比对，其分值符合Gumbel极值分布，在这种随机情况下，获得比当前比对得分高的随机序列条数的期望称为expectation...，不适合outfmt大于4的情况，默认为500 -num_alignments：对于每个输入序列，在结果中显示的高分比对结果的详细比对情况数目，默认为250 -line_length：结果中详细比对情况的行的长度

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转录组 - 比对

，直到下一个 > ，表示该序列结束 gff/gtf 文件介绍第三列属性的类型，gff和gtf的区别第九列属性的特征 Ensembl基因组数据库 ENSMUSG ENSG 人默认没有物种前缀比对...Hisat2, Subjunc 比对内容建索引比对参考基因组 sam转bam Hisat2 主要参数 -x 索引文件的前缀 -1 双端测序结果的第一个文件 -2 双端测序结果的第二个文件 -U 单端数据文件

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人像分割相关接口

人像分割识别图片中人体的完整轮廓，与背景进行分割，返回灰度图和前景人像图；可应用于照片合成等场景。 1. 接口描述接口请求域名： bda.tencentcloudapi.com 。...即二分类人像分割，识别传入图片中人体的完整轮廓，进行抠像。默认接口请求频率限制：300次/秒。...开发者资源腾讯云 API 平台腾讯云 API 平台是综合 API 文档、错误码、API Explorer 及 SDK 等资源的统一查询平台，方便您从同一入口查询及使用腾讯云提供的所有 API 服务...API Inspector 用户可通过 API Inspector 查看控制台每一步操作关联的 API 调用情况，并自动生成各语言版本的 API 代码，也可前往 API Explorer 进行在线调试。...FailedOperation.SegmentFailed 人像分割失败。 FailedOperation.ServerError 算法服务异常，请重试。

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STAR--比对

conda info --envs查看conda中的环境用star进行比对要把.fq.gz文件解压为.fq文件#!

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短序列比对练习

一、比对练习 mkdir 52.bwa #1 bwa比对 #建立索引 ln -s /share/home/xiehs/05.assembly/data/MGH78578.fasta ....#bwa比对 bwa mem MGH78578.fasta /share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_1.fastq.gz /share/home/xiehs.../05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz >MGH78578.sam #bwa-mem2比对 bwa-mem2 index MGH78578.fasta time bwa-mem2...share/home/xiehs/05.assembly/data/illumina_2.fastq.gz | samtools sort -O bam - >MGH78578.sorted.bam #拟南芥比对.../il_1.fq.gz /share/home/xiehs/05.assembly/ninanjie/illumina/il_2.fq.gz >tair10.sam 2>bwa.log 二、split比对

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【论文复现】Modnet 人像抠图

Modnet 人像抠图论文概述论文地址论文GitHub 人像抠图(Portrait matting)旨在预测一个精确的 alpha 抠图，可以用于提取给定图像或视频中的人物。...简单来说，MODNet 是一个非常强的人像抠图模型。下面两幅图展示了它的抠图效果。论文方法下图展示了 ModNet 的结构。...语义预测主要作用于预测人像的整体轮廓，但是仅仅是一个粗略的前景 mask，用于低分辨率监督信号。...两个相结合便可以实现整体的人像分离。语义预测模块（S）中使用 channel-wise attention 的 SE-Block。.../temp.png' 运行之后得到结果，可以看见模型很好的得到了人像 WebUI 在原项目的基础上，构建了一个 WebUI 方便大家进行操作，界面如下所示拖拽你想抠图的人像到左侧的上传框中，点击提交

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人像美颜算法-保边滤波

Y值越大，越稀释边缘像素的差异，各个点的权重就更接近，可以想象：当Y无限大时，每个点的权重几乎等于1，就没有保边的效果

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人像美颜算法-皮肤检测

真实的工程应用中，一张图像的磨皮处理，会分两步走检测出皮肤，生成一个MaskA 保边滤波得到图像T 根据MaskA，仅对皮肤部位进行滤波处理，非皮肤采用原图像素皮肤检测(or 人像分割)有三大类 ?

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测序数据比对

因此，测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。二、数据比对的意义测序数据比对到参考序列上，得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。...，不能像 blast 比对，分开比对； 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位； 6、序列太短，会出现一条序列比对到多个位置的情况； 7、数据量较大，比对比较耗时...3.2 比对算法短序列比对有很多比对软件，例如 bwa，soap，bowtie2，hisat2，subread 等，在众多的短序列比对软件中，BWA 几乎已经成为默认的行业标准。...1、两条 reads 都比对不上； 2、一条比对上，另外一条比对不上，或者另外一条比对到另外染色体，或者两条比对不在正常 insert size 范围内； 3、一对一比对无错配，...pairend 比对） 2、只有一条reads比对上目标序列（single比对） 3、两条reads比对到不同序列（single比对） 4、两条reads比对超出

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解析实人认证API的工作原理与应用场景

其中，实人认证API作为一种先进的技术手段，通过输入姓名、身份证号码和一张人脸照片，与公安库身份证头像进行权威比对，从而返回比对分值。...本文将深入解析实人认证API的工作原理，并探讨其在各个应用场景中的广泛应用。实人认证API工作原理实人认证API的核心工作原理基于人像三要素，即姓名、身份证号码和人脸照片。...下面是实人认证API的工作步骤：实人认证API如何接入到自己的系统当中1.选择实人认证API提供商APISpace 的实人认证（人像三要素）API，输入姓名、身份证号码和一张人脸照片，与公安库身份证头像进行权威比对...，返回比对分值。...2.阅读文档获取API提供商的开发文档，详细了解API的功能、接口调用方式、参数和返回结果等信息。文档通常包含示例代码，以便你更好地理解如何使用API。

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序列比对之BWA

算法首先通过寻找MEMs来种子化（seeding）比对。MEMs是指在参考基因组中能找到的与查询序列完全匹配的最长片段。这些MEMs作为潜在比对位置的初始点。...Affine-gap惩罚是一种在序列比对中用于处理插入和缺失（indels）的技术。Smith-Waterman算法是一种经典的动态规划算法，用于局部序列比对，能够找到最优的局部比对。...默认值100 bwa mem -a ref.fa reads.fq > aln.sam -a ## 参数使得所有可能的比对结果都会输出，而不仅是最佳比对。...这意味着在进行初步的比对（种子比对）时，序列间允许有一定数量的不匹配。 maxDiff：这是在整个读取序列中允许的最大差异数。这意味着在整个读取和参考序列的比对中，允许的不匹配总数不应超过这个数值。...当mate.fq文件存在时，执行双端（paired-end）比对。双端比对模式仅适用于Illumina短插入片段文库的读取。

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Dataset - aisegment人像Matting数据集

数据集 -AIUAI 北京玩星汇聚科技有限公司 - 爱分割-aisegment.com 所高质量标注并开源的一份人像抠图(matting) 数据集....基于该数据集所训练的人像软分割模型已商用....(半身)，.jpg 格式 - matting #人像标注，.png 格式 2....数据集示例该数据集中，图片是经过人脸检测和区域裁剪后生成了600x800的半身人像. 标注的人像 matting 图片为 png 格式，可以从 png 图片中提取人像的 alpha 图. 如： #!...人像图片 JPG 图片 ? 3.2. 人像标注 PNG 图片 ? 4. 更多与阿里云市场联合推出的人像分割开放接口拥有数百家客户，每天处理数十万张照片，积累了海量的数据.

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不得不说，有点高大上，基于Spring Boot 实现人脸识别功能

需求分析一、人脸注册 step1：人像采集。在注册页面上用html中video组件和js调用笔记本摄像头，并抓取人像图片。没有摄像头的笔记本、台式机的童鞋告辞吧，走好不送。。。...step2：人像上传至项目文件夹。将在页面采集到的人像数据转换成bash64字符传输到web后台，在后台将bash64转换成图片上传至项目文件夹。...step4：将采集到的人像信息（bash64）上传至百度云的人脸识别云端服务器。ps这块实现也可离线私有化处理方案，有兴趣的童鞋可自行研究。二、人脸登录 step1：人像采集。...在登录页面上用html中video组件和js调用笔记本摄像头，并抓取人像图片。 step2：人像数据传输。抓取的人脸图片信息回传至web后台。 step3：人像比对。...在web后台实例化并调用百度云人脸识别的sdk，将登录页面采集到的图像数据和注册的图像信息相比对（这块是百度云人脸识别解决方案实现的，也是最牛B的地方），返回的比分大于95分即可实现登录。

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人脸比对的业务逻辑

Bese64 //调用算法oneVsOneHD接口 let data = await this.facadeOneVsNPrx.oneVsOneHD(header_, body_); //处理回包转换为云api...参数 dotnetSDK的人脸比对请求 /* * Copyright (c) 2018 THL A29 Limited, a Tencent company....this.SetParamSimple(map, prefix + "QualityControl", this.QualityControl); } } } 请求的注释里有详细的解释，其实就是在线API

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如何进行数据比对？好用的数据比对方法介绍！

方法六：用好用的专业比对工具如果你不是程序员，或者需要经常、批量地做各种比对，那么用一个专门的工具会高效很多。好的工具一般能做到：不用写代码：通过鼠标点选和配置就能完成比对设置。...修正后是否需要重新比对验证？要形成一个“发现->分析->解决->验证”的完整闭环，否则比对就失去了意义。沉淀经验，把规则固化下来：每次解决一个典型的差异问题，都是一次学习。...我一直强调，做数据比对，根本目的不是为了挑刺或追责，而是为了发现问题、建立信任。通过系统性地比对，我们能清楚地知道自己手中的数据，哪些地方是坚实可靠的，哪些地方可能存在“暗礁”。...借助大数据处理能力：如果业务要求必须进行全量比对，可以考虑使用像Spark这样的大数据处理框架，将比对任务拆分成大量小任务并行计算，充分利用集群的计算能力来缩短时间。...3.问：要比对的数据来自两个不同的旧系统，字段名不同、格式混乱、代码值含义也不一样，简直无从下手。答：这是数据比对中最经典、也是最考验耐心的“脏活累活”。

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