本周，安全公司Bishop Fox 的首席研究员丹·佩特洛（Dan Petro）表示，他已从像素化的文本图像中清楚地恢复了其中的字母信息。...虽然目前已存在一些用于增强人物或风景类像素化照片的技术，比如Google Brain，但还没有成熟的解决方案，能够真正完全准确地恢复像素化图像中的文本，同时消除多余的杂质像素。...△ Google Brain从提供的像素画图像中复原图像 由于佩特洛成功破解了Jumpsec的挑战，促使他与 Bishop Fox 一起在 GitHub 上发布了一个名为Unredacter的新开源工具...下面的测试运行显示 Unredacter 从给定的像素化输入正确地复原了原始文本。...他认为，使用诸如黑条直接覆盖掉敏感信息的方式要比通过像素化或者模糊化处理安全许多。 此外，研究人员也认为，在编辑文本时，应将其作为图像来编辑，而不是使用简单的HTML/CSS样式来掩盖。
看，调节色温方便多了，让图中的天和海从蓝变绿再变紫，看起来都不是问题。 ? 此外，图像平滑也是图像处理中纹理去除、材料处理、重新着色、层提取等操作的基本处理步骤。...如果你是一个PS大神，那么，选择图像中该擦除的部位肯定不是难事。 然而，AI它并不会PS…这就需要人为制定一些「规则」，告诉AI，哪些像素应该被擦除。...这里又回到了开头提到的，图像平滑的本质：在图像去噪和外观保留二者之间，找寻一个平衡点。 说白了，就是估计图像中哪些像素是需要的，哪些是可以被「擦除」的。...而最好的像素值，就是能刚好填满背包的最优解。 如下图，用最快的速度，计算哪些部分的像素是必需保留的，能最大程度上还原图像特征。 ? 但如果让计算机用穷举法列举出算法，效率就会很慢。...（3）在EAP方案中，不使用背包权重wp，而是给背包的值设定一个固定的阈值（0.1），所有高于这个阈值的像素都会被视作擦除位置。这会导致图像被压缩成少数几种颜色。
具体地，如下图，有一张狗的图片，将它送到Classification Network中，通过CAM的方法，会找到最具有判别性的头部区域，然后将狗的头部区域擦除再放入网络，网络将会找到狗的胸部区域，通过多次操作...右边是训练loss图片，可以看到当从第三步跳到第四步时，loss有一个比较大的跳跃，所以实验证明，选择三次比较好。 ?...对于一张图片，将其输进网络，通过CAM的方法对物体进行定位，得到图片中最具有判别性的区域位置，狗的头部，设置一个阈值提取出这个region，然后通过相减的方式，将狗的头部擦去。...如何选择阈值以及如何擦除判别性区域？ 阈值：在生成的location map（H）中，属于前20%最大值的像素点被擦除。 擦除方式：将对应的像素点的值设置为所有训练集图片的像素的平均值。 ?...具体方法：对未标注的像素进行利用 该方法引入了一个多标签分类的分支在线预测图像包含各个类别的概率值，其实就是将feature maps执行average pooling得到一个存储概率的向量，这些概率被用来调整语义分割分支中每个像素属于各个类别的概率
1 视频“擦除”，这个AI就够了 在视频后期处理中，经常会遇到一项难搞的需求：如何把一个人/物从视频中完美剔除？虽然Ps技术已经很普及，但也很难处理视频问题。...（缺失区域的值往往为零，白色） 由于边缘通常是流映射中最显著的特征，因此首先完成边缘的提取，然后，再以补全之后的边缘为导向，逐步完成分段平滑流。...（2） 时间传播（Temporal propagation） 接下来，沿着流的轨迹为每个丢失像素传播一组候选像素。从链接前向和后向的流向量得到两个候选点，直到到达一个已知像素。...在这里研究人员借助于连接到时间距离帧的非局部流，获得了红色像素的额外非局部邻域，并还原了腿部覆盖的真实背景。...如果在此过程之后仍有缺失的像素，且无法通过时间传播来填充，将采用一个关键帧，使用单个图像完成技术来填充它。
该论文针对文本擦除中存在的复杂背景修复的问题，提出了CTRNet，它利用局部和全局的语义建模提升模型的背景还原能力，它设计了Low-level Contextual Guidance（LCG）和High-level...一、研究背景文本擦除在近几年得到了越来越多的关注，这项技术在隐私保护、视觉信息翻译和图片内容编辑等方面都有着很重要的作用；而且在教育、办公领域，文本擦除可以用于文档还原。...2.1 文本感知分支与Soft MaskCTRNet是一个两阶段的模型，即先进行文本检测得到文本位置，然后再根据检测结果对图片中各个文本进行擦除。...在图像翻译以及图像修复的任务中，Perceptual/Style Loss验证了高层语义监督的有效性，因此我们认为这些语义可以作为额外的先验直接用于特征的解码与最终结果的生成，于是便在CTRNet中结合了一个...图8四、总结与讨论本文针对文本擦除中复杂背景的恢复问题提出了CTRNet，通过设计了两种不同形式的监督使得模型能学习到不同的语义表征，然后通过一个LGCM模块进行局部全局的特征建模并有效结合学习到的语义表征
，然后结合文本擦除、文本分割和篡改文本检测等3个不同的任务提示词进行统一训练。...在推断过程中，通过比较预测的RGB值与这三种颜色的距离来确定每像素的类别。...1.2.3、Unified Training Strategy 统一训练策略由于模型采用图像到图像的转换范式进行训练，所以在训练过程中，模型优化的目标只需要考虑最小化生成预测图像和真实图像在像素空间和特征空间上的差异...在预训练阶段，模型使用IIT-CDIP数据集进行视觉语言建模，学习从图像中读取文本。在微调阶段，模型被训练为生成JSON格式的输出，以解决下游任务，如文档分类、文档信息提取和文档视觉问答等。...检索增强生成：已经有大语言模型针对从大量文档中检索相关信息，并以生成的方式提供更详细、准确的答案。这在信息检索的场景中具有重要的应用价值。
和 PyTorch（transforms）中的图像处理与随机图片增强 2....返回 从图像中剪切出 n_holes 个边长为 length 的正方形区域后的图像。...Random Erasing（随机擦除） 3.1 原理 Random Erasing 操作随机选择图像中的一个矩形区域，并将该区域的像素值擦除，用随机值替代。...该操作模拟了在现实场景中图像可能被部分遮挡或损坏的情况，从而提高了模型对于不完整图像的适应能力。...(x_1, y_1) 生成随机像素值并将其应用于图像的擦除区域 返回 随机擦除后的图像 3.3 效果展示 img = Image.open('example.jpg').convert(
编写色彩擦除程序 在我们的提取过程中，会至少有两次对色彩进行擦除的需求：1. 擦除 dbz 颜色。2.擦除干扰色。..., 2, 4)) def erase_colors(rgb_img_array: np.ndarray, colors: List[str]) -> np.ndarray: """ 从图像数组中删除某些颜色...，获取不含 dbz 颜色的底图图片，然后再找出底图中所有非白像素点的位置坐标。...而我们用反向方案在做擦除 dbz 的操作的时候，按颜色匹配 dbz 像素点的方法是求最近欧氏距离，其本质是利用 dbz 像素与底图像素具有比较大区分度的特点，可以避免 dbz 颜色与匹配颜色的 RGB...该函数先提取出 dBZ 颜色，然后找出图像中的“缺陷”（非 dBZ 和其他被排除的颜色）， 并使用最近的 dBZ 颜色填补这些缺陷。
手指按下时，如果是初次绘制，创建一个新的MyRenderNode节点currentNodeDraw并将其挂载到根节点上，否则在currentNodeDraw中重新添加路径，根据当前的选择状态（绘制或擦除...this.isClear) { // SRC_OVER类型，将源像素（新绘制内容）按照透明度与目标像素（下层图像）进行混合，覆盖在目标像素（下层图像）上 this.currentNodeDraw.blendMode...= drawing.BlendMode.SRC_OVER; } else { // CLEAR类型，将源像素（新绘制内容）覆盖的目标像素（下层图像）清除为完全透明 this.currentNodeDraw.blendMode...然后重置currentNodeDraw节点中的路径对象，并刷新节点。...从历史记录栈pixelMapHistory中移除最近一次绘制的pixelMap，刷新currentImageNode节点实现撤销功能，移除的pixelMap放入缓存栈cacheStack中以备恢复时使用
可擦可编程只读存储器（EPROM）：芯片上有一个透明窗口，可通过紫外线擦除其中的内容，可多次修改。 电可擦可编程只读存储器（EEPROM）：通过电擦除内容，可多次改写。...计算：6FFFH-1000H+1=6000H=6*163=6*212=6*22*210=24(KB) 12.显示器的主要性能指标： 像素：就是屏幕上图像的一个个发光的荧光点。...灰度级越多，图像层次越逼真清晰。 对比度：又称反差。是指图像（字符）和背景的浓度差。 帧频：字符（图像）每秒在屏幕上出现的次数。 行频：指电子扫描束从屏幕左边到右边的扫描速度。...顺序读写存储器工作时只能按某一方向查找信息然后再读写信息，例如磁带存储器。 按计算机系统结构分类有内存储器和外存储器。 14．为什么要增加Cache（高速缓冲存储器）？...CRT（阴极射线管）投影机显示的图像色彩丰富，还原性好，但缺点是亮度低，操作复杂，体积庞大，对安装环境要求高。CRT投影主要用于相对高端的专业领域，如航空航天、遥控监控行业等。
1.3 旋转 对图像做一定角度对旋转操作，看看效果。 ? 1.4.缩放变形 随机选取图像的一部分，然后将其缩放到原图像尺度。 ?...在不同图像中，随着指数值逐渐增大，依次出现平滑的大斑点、多云模式、重复出现的小斑块。 ? 2.2 模糊类 减少各像素点值的差异实现图片模糊，实现像素的平滑化。 高斯模糊 ?...2.4 RGB颜色扰动 将图片从RGB颜色空间转换到另一颜色空间，增加或减少颜色参数后返回RGB颜色空间。 ? 2.5 随机擦除法 对图片上随机选取一块区域，随机地擦除图像信息。 ?...2.6 超像素法（Superpixels） 在最大分辨率处生成图像的若干个超像素，并将其调整到原始大小，再将原始图像中所有超像素区域按一定比例替换为超像素，其他区域不改变。 ?...对于 ILSVRC 数据集，为其中的300000 个图像启用SamplePairing，然后在接下来的100000个图像中禁用它。
onMouseMove方法重复了，这里它给的代码有点小bug，在引入时引入了onMouseMove和onMouseUp，但vue中并没有这两个方法，我们把这两个引入删除。...在Canvas中擦除实际是改变已有图像的透明度，Canvas给我们提供了getImageData()查看当前图像的像素信息，通过在onMouseMove中统计图像当前有效像素比，看是否需要直接清空前景。...坐标 */function checkAndClearForeground(x, y) { // 获取对当前画布元素的引用 const canvas = myCanvas.value; // 从画布上获取图像数据...= 0; // 遍历图像数据中的每个像素点 // rgba 显示的模式，所以一个像素表示有 4 个分量，透明度是最后一个分量 for (let i = 0; i 擦除原本模糊的图像
今天小编就来和大家讲述一下 Apple Silicon M1 Mac如何恢复出厂设置并还原的？...Apple完全改变的Apple Silicon Mac的一个方面是访问恢复模式的方式，这是重新安装MacOS，解决问题或彻底擦除硬盘驱动器所必需的工具，以防万一您必须将其退回或决定删除硬盘。...从Time Machine还原：如果要从以前的Time Machine备份还原Mac，请使用此选项。如果您丢失了许多文件，更改了设置或安装了导致Mac出现严重问题的应用程序，这将很有帮助。...擦除硬盘驱动器，重新安装MacOS 要从硬盘驱动器中完全删除所有信息并重新安装MacOS，请打开“磁盘工具”，然后选择标有Macintosh HD的内部磁盘。单击“擦除”，然后按照提示进行操作。...单击擦除。 几秒钟后，硬盘驱动器将被完全擦除，同时包含所有文件，用户帐户和应用程序。 完成后，关闭“磁盘工具”，然后从选项列表中选择“重新安装MacOS ”。
在目标图像上显示源图像。 source-atop 在目标图像顶部显示源图像。源图像位于目标图像之外的部分是不可见的。 source-in 在目标图像中显示源图像。...destination-in 在源图像中显示目标图像。只有源图像内的目标图像部分会被显示，源图像是透明的。 destination-out 在源图像外显示目标图像。...，根据鼠标在 canvas 中的 坐标，用一个不规则的图形逐渐增大，来擦除掉黑白色的图片，就可以慢慢显示彩色的背景了。...用这个方法来判断有多少已经擦除掉了，也就是通过一个变量来记录有多少像素的RGBA的值是0，当变量的值超过某一个值时，就清除全部灰色。 代码在这里。...使用 getImageData 能获取到 canvas 上的像素信息，就可以根据刮刮卡上灰色的面积，决定擦除全部灰色的时机，更加灵活。
其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。...更高级的做法从颜色直方图着手，更改这些直方图中的强度值（想到了图像处理中的直方图均衡）。 3、cropping裁剪 分统一裁剪和随机裁剪。...①遍历图像以恒定值减少或增加像素值（过亮或过暗） ②拼接出（splice out）各个RGB颜色矩阵 ③将像素值限制为某个最小值或最大值 ④操作色彩直方图以改变图像色彩空间特征 注意将彩色图转换黑白虽然简化了这些操作...其它一些做法： ①一种非线性方法将图像组合成新的训练实例： 非线性方法 ②另一方法是随机裁剪图像并将裁剪后的图像连接在一起以形成新图像： 随机裁剪再拼接 这类方法从人的视角看毫无意义，但确实提升了精度...3、random erasing随机擦除 这一点受到dropout正规化的启发，随机擦除迫使模型学习有关图像的更多描述性特征，从而防止过拟合某个特定视觉特征。
其主要思想是首先使用显著性map来检测原始图像上的重要区域，然后在增强过程中保留这些信息区域。这种信息保护策略使我们能够生成更忠实的训练示例。 ?...更高级的做法从颜色直方图着手，更改这些直方图中的强度值（想到了图像处理中的直方图均衡）。 3、cropping裁剪 分统一裁剪和随机裁剪。...①遍历图像以恒定值减少或增加像素值（过亮或过暗） ②拼接出（splice out）各个RGB颜色矩阵 ③将像素值限制为某个最小值或最大值 ④操作色彩直方图以改变图像色彩空间特征 注意将彩色图转换黑白虽然简化了这些操作...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： ?...非线性方法 ②另一方法是随机裁剪图像并将裁剪后的图像连接在一起以形成新图像： ? 随机裁剪再拼接 这类方法从人的视角看毫无意义，但确实提升了精度。
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