计算面宽比 此处计算（第一个点和第17个点之间的距离）/（第28个点和第52个点之间的距离） import cv2 import dlib import math import numpy as np...# 导入numpy库 #读取图片 img = cv2.imread("C:/Users/Lenovo/Desktop/c.jpg") print(img.shape) #图像转化为灰度图...计算面部比例 facial_ratio = distance_1 / distance_2 print("面部比例是：", facial_ratio) 读取某一文件夹下的图片并计算面宽比，...filename_list: #读取图片 print(filename) img = cv2.imread(filename) print(img.shape) #图像转化为灰度图...facial_ratio) print(filename_list) print(facial_ratio_list) # 创建数据 data = { '图片': filename_list, '面宽比'
写在前面 当前互联网飞速发展，越来越多的公司、组织和个人都选择在网上展示和分享图像。为了保护图像版权，大家都会选择在图像上打上透明或者半透明的水印。...这类任务除了给出我们希望生成的目标图像外，还会给出转换前的原始图像，此时生成器的输入变为原始图像，生成器在和判别器的对抗训练过程中还要同时保证生成的图像和目标图像尽可能的相近。 ?...去水印的目的是将带水印的图像转变为无水印的图像，这本质上也是一种图像转换任务。...因此生成器的输入为带水印的图像，输出为无水印的图像；而判别器用于识别结果到底是原始真实的无水印图像，还是经过生成器生成的无水印图像。...与传统的判别器直接输出整张图像的真假结果不同，我们通过对图像区域级别的判别，可以更好地对图像上的无水印和有水印部分进行区分。
2. rgb/ 和 depth/目录存放着采集到的 png 格式图像文件。彩色图像为八位三通道,深 度图为 16 位单通道图像。文件名即采集时间。...解压后的文件 彩色图像以 PNG 格式存储为 640x480 8 位 RGB 图像。 深度图以 PNG 格式存储为 640x480 16 位单色图像。...Kinect 以不同步的方式提供颜色和深度图像。这意味着来自彩色图像的时间戳集与深度图像的时间戳不相交。因此，我们需要某种方式将彩色图像与深度图像相关联。...，因此深度图像中的像素已经与彩色图像中的像素一一对应。...图像深度 是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。 图像深度 确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Stable Diffusion插件、“AI绘画细节控制大师”ControlNet迎来重磅更新： 只需使用文本提示词，就能在保持图像主体特征的前提下...，任意修改图像细节。...除了这种风格，动漫类型的它也能驾驭得恰到好处： 来自推特的AI设计博主@sundyme就称： 效果比想象得要好！ 只需要一张参考图就能完成以上转变，部分图片几乎可以达到定制大模型的效果了。...一些资深玩家可能都知道一个trick，就是用inpaint来进行图像扩散。 比如你有一张512x512的狗的图像，然后想用同一只狗生成另一张512x512的图像。...也就是说，现在你想要在保持原图风格的前提下进行修改，使用提示词直接在原图上就能操作。
作为稳定逆向退化的图像先验，正则化将结果导向更合理的图像。 Ulyanov[13,14] 等人最近的工作为逆问题与深度学习的融合做出了特殊贡献。...更具体点来说，DIP 移除了显式正则化，取而代之的是假设未知图像 x 是来自学习到的网络的生成图。当 DIP 与损坏图像的网络参数相匹配时，就可以根据要处理的图像进行调整。...这个方案被称为 DeepRED，经过图像去噪、单张图像超分辨率和图像去模糊方面的测试，RED 显示出明显优势。...下面考虑了三种应用：图像去噪和单张图像超分辨率（SISR）以及图像去模糊。 图 2 显示了从这些实验中获得的两个可视化视觉结果，以说明获得的图像恢复效果。 ? 超分辨率结果。...表 5：图像去模糊结果 ? 图五和图六分别是鹦鹉和树叶的图像去模糊结果比较。
标题&作者团队 本文是延世大学在图像超分方面的颠覆性之作，它首次提出采用LUT进行图像超分，尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好，甚至不如FSRCNN性能高。...但是，该方案最大的优势在于推理速度快，比双三次插值还要快。SR-LUT斜眼看到插值方案以及深度学习方案，轻轻的说了句：“论速度，还有谁！”...Abstract 从上古时代的“插值方法”到中世纪的“自相似性方案”，再到 前朝时代的“稀疏方案”，最后到当前主流的“深度学习方案”，图像超分领域诞生了数以千计的方案，他们均期望对低分辨率图像遗失的纹理细节进行复原重建...然而，感受野为4的模型对于HR图像估计而言太小了。比如FSRCNN需要169个像素，甚至双三次插值都需要16个像素。...Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建，我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。为得到最终的输出，我们还需要应用了插值，这里我们已线性插值作为基线。
arxiv.org/pdf/2203.06697.pdf code https://github.com/xindongzhang/ELAN 尽管Transformer已经“主宰”了各大CV领域，包含图像超分领域...本文提出了一种用于图像超分的高效长程距离网络ELAN(Efficient Long-range Attention Network)。...具体来说，我们首先采用移位卷积(shift convolution)提取图像的局部结构信息同时保持与 卷积相当的复杂度；然后提出了一种GMSA(Group-wise Multi-scale Self-Attention...比如NLSA甚至无法在NVIDIA 2080Ti GPU上执行x2超分任务，而ELAN则可以凭借更少计算量取得比这些复杂方案更高的性能。
于是，他就自己动手，把树莓派装进了Apple iSght，做了一个增强版本的摄像头，成像质量竟然比MacBook内置的还要好？？ 到底怎么回事，和文摘菌一起来看看。 让我们从2003年说起。...图像质量相当好，可能比新款MacBook的内置摄像头都好。 如果你已经坚持看到这里没有觉得我是吃饱了撑的，还真的考虑自己也动手做一个PiSight——放心，本文所有内容都已经开源了。
Leetcode -733.图像渲染 题目：有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ，其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。...你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。...最后返回 经过上色渲染后的图像 。...imageSize, imageColSize[0], sr, sc, currcolor, color); } return image; } Leetcode -744.寻找比目标字母大的最小字母...示例 1： 输入 : letters = [“c”, “f”, “j”]，target = “a” 输出 : “c” 解释：letters 中字典上比 ‘a’ 大的最小字符是 ‘c’。
图像标题自定义坐标轴刻度小数变百分比改变坐标轴间距翻转坐标轴刻度1 什么是PlotlyPlotly是一个用于创建交互式图表的Python库，它支持多种图表类型，如折线图、散点图、饼图、热力图等。...图的长宽；表示大小 height=600, title_x=0.5, # 标题聚类x轴起点的距离 title_y=0.95, ) fig.show()6 技巧2：坐标轴小数变百分比y...轴我们设定是一个比例，当前是小数，有时候在坐标轴上希望通过百分比的形式来表示：In 5:fig = px.scatter(df,x="x",y="y") # 设置纵轴刻度格式为百分比fig.update_yaxes...(tickformat=".2%")# 标题fig.update_layout( title= f'plotly绘图技巧2坐标轴小数变百分比', xaxis_title='序号...title_x=0.5, title_y=0.95, ) fig.show()8 技巧4：翻转坐标轴刻度在生成数据x字段的时候，我们是从100降低到1，但是绘图的时候却是从1开始递增，我们希望保持原有数据的降序
机器之心 & ArXiv Weekly 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括 MIT 造出薄如纸的太阳能电池板；推理速度比 Stable Diffusion 快 2 倍的 Muse 模型等研究。...基于在 TPU-v4 上的实验结果，研究者估计 Muse 在推理速度上比 Imagen-3B 或 Parti-3B 模型快 10 倍以上，比 Stable Diffusion v1.4 (Rombach...研究者认为：Muse 比 Stable Diffusion 推理速度更快是因为 Stable Diffusion v1.4 中使用了扩散模型，在推理时明显需要更多次迭代。 模型体系架构概述。...推荐：推理速度比 Stable Diffusion 快 2 倍，生成、修复图像谷歌一个模型搞定。...恰如图 1 所示，在一个图像智能分类系统中，对图像加入适量的噪声后再训练，识别准确率反而上升了。这给我们带来一点启发：图像中加入一些噪声，而不是去除，再执行图像分类任务，可能效果会更好。
no-repeat：图像不平铺。 round：背景图像自动缩放直到适应且填充整个容器。 space：背景图像以相同的间距平铺且填充满整个容器或者某个方向。 space: ? round: ?...5.background-position:指定对象的背景图像位置。 取值：left，right，top，bottom，center。也可以用百分比。...取值为数字或者百分比。 ?...取值：数值／百分比 fill.该属性指定从上右下左来分割图片，将图像分成4个角，4条边以及中间区域。中间区域始终是透明的，除非使用关键字fill。...space：根据边框的尺寸动态调整图片的之间的间距，使得刚好铺满整个边框。
笔者通过对 Facebook、Twitter 等互联网巨头的调研，试图窥探他们在瞬息万变的市场中仍然保持“稳定”迭代的秘密 - 渐进式交付 ，并进一步探索出如何将腾讯云容器服务 [1]与 DevOps
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。...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。...而这里的高斯权重因子是利用两个像素之间的空间距离（在图像中为2D）关系来生成。通过高斯分布的曲线可以发现，离目标像素越近的点对最终结果的贡献越大，反之则越小。...从图中可以看出Bilateral加入了相似程度分部以后可以将源图像左侧那些跟当前像素差值过大的点给滤去，这样就很好地保持了边缘。...从图片中可以较为明显地看出两种算法的区别，最直观的感受差别就是使用高斯算法后整张图片都是一团模糊的状态；而双边滤波则可以较好地保持原始图像中的区域信息，看起来仍然嘴是嘴、眼是眼（特别是在第一张美女图像上的效果
after-footer.ejs 里面 语言文件 系统中默认内置了很多其他国家语言，实际只需要中文和英文配置文件即可(英文后期可能会单独搭一个非中国区的站点)，因此把其他语言配置文件全部删掉，清理后的效果如下 标题与内容间距...由于之前的文件清理导致文章标题和内容之间间距太小了，不太美观 找到内容对应的元素 class 属性 article-entry ，给这个属性加个外边距 margin-top: 14px 搞定，属性位置在...contain 尽可能的缩放背景并保持图像的宽高比例（图像不会被压缩）。该背景图会填充所在的容器。...发现在保证一定的质量效果下， 18.6kb 就已经是极限了 后来发现色彩颜色用的少的图片，体积小，压缩起来效果更明显，如下图片 这个图片是通过 PS 工具裁剪后，并压缩后的，当前图片体积为 4.67kb，比原来的图片少了很多倍...无损压缩：无损压缩通过消除图像中的冗余信息来减小文件大小，同时保持图像质量。这种方法适用于需要保留图像质量的情况，如图标、线条图等。
这种图片能告诉开发，图像哪一部分可以被拉伸，哪一部分不能被拉伸需要保持原有比列。运用点九图可以保证图片在不模糊变形的前提下做到自适应。点九图常用于对话框和聊天气泡背景图片中。...3.当伸缩区缩小到0之后，切图整体继续收缩（Android 4.3之前表现不同，谷歌公布的Android系统9月份的月度版本分布图数据显示4.3之前的机型占比不足7%，所以可忽略此情况）。...内间距线详解 内间距线所标注的是控件的内间距，而不是点九图的内间距，所以，内间距线跟点九图本身并没有直接的联系。...1.横向内间距线的左端到切图左端的距离为控件的左侧内间距值； 2.横向内间距线的右端到切图右端的距离为控件的右侧内间距值。...虽然内间距线也可以画为多段，但是系统只关心最左端和最右端的位置，所以多段内间距线是没有任何意义的。
这种位图格式在图像领域使用频率仅次于JPEG。 然而在“解码PNG”这件事上，23年来主流的工具是一个叫做libpng的标准库。...但最近，一款号称“世界上最快的PNG图像解码器”诞生了，速度是“老大哥”的1.22-2.75倍！ ? 除了速度方面的优势之外，更重要的一点，极其安全。...最快的PNG图像解码器 与用C语言为底层的libpng不同，这款PNG图像解码器采用的是Wuffs。...这“一包带走”的操作需要更多的中间存储，但能解码的图像数量也更多了。 具体咋回事儿呢？...这本身就比“红色”区域快。 而且在蓝色代码和红色代码之间交替时，Wuffs也避免了任何指令高速缓存或分支预测变慢的情况。 ? 最后，虽然Wuffs和libpng都具有PNG二维过滤的SIMD实现。
细节改进了对排版的控制，包括字符间距，删除线和上标。带径向渐变和HSV拾取器的新颜色选择器。图像作为形状背景，图像滤镜和原型中更好的图像质量。...随着解决方案的发展，现在比以往更容易保持文档的更新。当您准备就绪时，向开发人员提供基于浏览器的全面规范。
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