seamlessClone是OpenCV3后添加的函数，使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中，并自然的融合。函数说明：
最近有人展示了使用 Stable Diffusion 创建的艺术二维码。这些二维码是使用定制训练的 ControlNet模型生成的。
你小时候有没有玩过这样一种玩具：一块硬纸，一面画着一只鸟，一面画着一个笼子。硬纸下粘上一根细棒。用手来回转动细棒，让硬纸的两面快速交替出现，就会看见鸟被关在了笼子里。 这种现象被称为视觉暂留，又称余晖效应。人眼的性质使得光信号在进入之后，会保持一小段时间，这段时间大约是0.1~0.4秒。电影、动画便是利用这种现象得以实现，把一幅幅静态画面快速连续播放，形成看上去连续的活动画面。游戏也不例外。 回顾一下昨天的代码，你会注意到有一个while True的循环，注释为“游戏主循环”。这就是游戏的主体部分。每次循环
一般来说，图像经过小小的平移和变形之后，人类还是信任CNN能够把它们泛化，识别出里面的物体。
该文介绍了GIF动画的基本原理、GIF文件的格式、GIF的编码方式以及GIF的帧格式。GIF是一种无损压缩的8位图像文件格式，常用于网络上的图片存储和传输。GIF格式支持灰度图像和彩色图像，但不支持Alpha通道。GIF格式采用Lempel-Zev-Welch（LZW）压缩算法进行压缩，该算法是一种无损压缩算法，能够在保证图像质量的同时有效地减小文件大小。GIF格式还支持调色板、透明区域、渐进式显示、动画等特性。
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
文是 Google 搜索团队软件工程师 Reinaldo Aguiar 发表在 Go 语言博客的客座文章，他分享了在一天之内完成首款 Go 程序的开发并发布给数百万受众的经历。 我最近有幸参与了一项虽小却曝光率极高的“20% 项目”——2011 年感恩节的 Google Doodle。这幅 doodle 中的火鸡由不同样式的头、翅膀、羽毛与爪子随机组合而成。用户可以通过点击火鸡的不同部位自定义组合。这种互动通过 JavaScript、CSS 实现，由浏览器实时渲染出各种火鸡。 用户制作出的个性化火鸡可以分享
这是我的第一篇Canvas 基础教程，我先简述一下什么是Canvas 。 H5 新增内容，允许脚本语言动态渲染图像，是由 HTML 代码配合高度和宽度属性而定义出的可绘制区域。JavaScript 代码可以访问该区域，类似于其他通用的二维 API，通過一套完整的绘图函数来动态生成图形。一些可能的用途，包括使用 Canvas 构造图形，动画，游戏和图片。 Canvas 对象的属性 height 属性: 画布的高度。和一幅图像一样，这个属性可以指定为一个整数像素值或者是窗口高度的百分比。当这个值改变的时候，在该画布上已经完成的任何绘图都会擦除掉。默认值是 150。 width 属性: 画布的宽度。和一幅图像一样，这个属性可以指定为一个整数像素值或者是窗口宽度的百分比。当这个值改变的时候，在该画布上已经完成的任何绘图都会擦除掉。默认值是 300。 那Canvas 绘制的图形或动画有哪些优点呢？
作者：Vinithavn 编译：ronghuaiyang 导读 一个简单的例子，详细的过程和代码说明。 1. 介绍 什么是物体检测？ 给定一张图像，我们人类可以识别图像中的物体。例如，我们可以检测
h-shadow v-shadow blur spread color inset
使用Graphics2D类的setPaint方法可以为图形环境上的所有后续的绘制操作选择颜色。要想绘制多种颜色，就需要按照选择颜色，绘制图形，再选择颜色，再绘制图形的过程实施。
对于许多任务来说，收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法的成本高得令人望而却步。一个吸引人的替代方案是渲染合成数据，其中地面实况注释是自动生成的。不幸的是，纯基于渲染图像训练的模型往往无法推广到真实图像。为了解决这一缺点，先前的工作引入了无监督的领域自适应算法，该算法试图在两个领域之间映射表示或学习提取领域不变的特征。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，以无监督的方式学习像素空间中从一个域到另一个域的转换。我们基于生成对抗性网络（GAN）的模型使源域图像看起来像是从目标域绘制的。我们的方法不仅产生了合理的样本，而且在许多无监督的领域自适应场景中以很大的优势优于最先进的方法。最后，我们证明了适应过程可以推广到训练过程中看不到的目标类。
【新智元导读】AI可以用来鉴黄，但有时会把含裸女的古典名画过滤掉。巴西的一组研究人员在JICNN上展示了一种新方法，使用生成对抗网络，给女性裸体照“穿上”比基尼泳装。不过，这种技术也可以被反过来，根据比基尼泳装照绘出裸照。
在Spread中每个单元格都可以被看作一个独立的对象，开发人员不仅可以设置单元格的类型，而且可以为每个单元格设置不同的外观属性。 设置单元格的颜色 你可以为一个或多个单元格设置背景色和前景（文本）色。
来源丨https://davidsteccieblog.blogspot.com/2017/10/removing-watermarks.html?view=flipcard 翻译整理丨OpenCV与
将介绍一些利用 CSS 中的 background、mix-blend-mode、mask 及一些相关属性，制作一些稍微复杂、酷炫的背景。
它允许你将一个页面涉及到的所有零星图片都包含到一张大图中去，这样一来，当访问该页面时，载入的图片就不会像以前那样一幅一幅地慢慢显示出来了.
最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了
垂直和水平是CRT中两个基本的同步信号，水平同步信号决定了CRT画出一条横越屏幕线的时间，垂直同步信号决定了CRT从屏幕顶部画到底部，再返回原始位置的时间，而恰恰是垂直同步代表着CRT显示器的刷新率水平！
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】大艺术家重磅升级！最近OpenAI发布升级版DALL·E 2，不仅分辨率提升了4倍，准确率更高，业务也更广了：除了生成图像，还能二次创作！ 2021年1月，OpenAI放了一个大招：DALL-E模型，让自然语言和图像成功牵手，输入一段不管多离谱的文本，都能生成图片！ 比如经典的「牛油果形状的扶手椅」，还有新奇生物「一个长颈鹿乌龟」。 当时看着已经够神奇了吧？ 时隔一年，OpenAI结合另一个多模态模型CLIP，发布了第二个版本DALL·E 2！
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】大艺术家重磅升级！最近OpenAI发布升级版DALL·E 2，不仅分辨率提升了4倍，准确率更高，业务也更广了：除了生成图像，还能二次创作！ 2021年1月，OpenAI放了一个大招：DALL-E模型，让自然语言和图像成功牵手，输入一段不管多离谱的文本，都能生成图片！ 比如经典的「牛油果形状的扶手椅」，还有新奇生物「一个长颈鹿乌龟」。 当时看着已经够神奇了吧？ 时隔一年，OpenAI结合另一个多模态模型CLIP，发布
今天向大家介绍一篇今天新出的论文 High Resolution Face Age Editing，该文提出一种简单的方法实现了高分辨率的人脸年龄编辑，效果惊艳，代码也开源了。
基础操作： ctrl+0=显示全图； ctrl+=放大； ctrl-=缩小； ctrl+j：复制当前图层到一个新层 ； ctrl+1 =实际像素显示。
最近，靠着出其不意的扩图效果，“AI扩图”功能凭借搞笑的补全结果频频出圈，火爆全网。网友们踊跃尝试，180度的大反转也让网友们直呼离谱，话题热度高居不。
我们已经见证，AI视频生成领域在过去一年里发生的巨变，RunWay的Gen-2、Pika的Pika 1.0等工具实现了高保真度、一致性。
H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛，最流行的。随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出，大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究，这大降低了人们使用H264的成本。
众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
RCNN使用CNN作为特征提取器，首次使得目标检测跨入深度学习的阶段。但是在RCNN中，因为全连接层的神经元个数是固定的（权重矩阵的维数是固定的），所以采取对于每一个区域候选都需要首先将图片放缩到固定尺寸（227×227），然后为每个区域候选提取CNN特征的方案。这里存在两个瓶颈，第一重复为每个region proposal提取特征是及其费时的，Selective Search对于每幅图片产生2k左右个region proposal，也就是意味着一幅图片需要经过2k次完整的CNN计算得到最终的结果。第二对于所有的region proposal放缩到固定尺寸会导致我们不期望看到的几何形变，而且由于速度瓶颈的存在，不可能采用多尺度或者是大量的数据增强去训练模型，这就导致它的性能必然较差。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后，就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法，并提高其执行速度，一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作，使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算，以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像，还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！
R的画图功能是非常强大的,这非常有利于数据可视化,对于R画图,我们一 般使用三个画图系统,分别是R自带的画图系统,另外还有两个包,他们的画图功能也很强大,即lattice包和GGplot包,一般我们从
<!DOCTYPE html> <html lang="zh-cn"> <head> <meta charset="utf-8" /> ＜meta name="author" content"郭菊锋,702004176@qq.com"＞ <title>border-radius的兼容写法大全</title> <style> .image{ -webkit-border-image: url(images/news.png) 20/50px
文章目录 1. PS界面 2. PS基础操作 3. 图层 4. 填充颜色 5. 选框工具 6. 自由变化 ctrl+T 7. 常用快捷键 1. PS界面 窗口菜单：管理（显示/隐藏）工具栏、属性栏、面
由于是基于像素级的训练，所以需要每个像素都需要标签，这个标签包括每个像素所属的类别以及对应的三维空间坐标。
在手机直播平台开发过程中我们一定会涉及到音视频压缩编码知识，压缩编码过程是一种有损的压缩，它的目的是减少音视频文件所需占用的空间和带宽并提高兼容性，在此期间还要尽可能保障音视频“不失真”。
它之所以能辅助绘画新手和普通用户画出像样的肖像画，是因为可以根据你的初始线条给出人像全局框架和局部细节的素描线条。
在那次拍卖会上，一共有363件画作“同台竞技”，其中包括20多幅毕加索的名画。最终一幅“特别”的画作力压群雄，以43.25万美元(约300万人民币)成交，值得注意的是这也是全场的最高价格。
图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。
图像直方图用作数字图像中色调分布的图形表示。它绘制了每个色调值的像素数。通过查看特定图像的直方图，观看者将能够一目了然地判断整个色调分布。
一个无监督的图像-图像转换(UI2I)任务处理学习两个域之间的映射没有配对的图像。虽然现有的UI2I方法通常需要来自不同领域的大量未配对的图像进行训练，但是在许多情况下，训练数据是非常有限的。在本文中，我们论证了即使每个域只包含一个映像，UI2I仍然可以被实现。为此，我们提出了TuiGAN，这是一个生成模型，只针对两个非匹配的用户，相当于一次性的无监督学习。使用TuiGAN，图像将以粗到细的方式转换，其中generatedimage将逐渐从全局结构细化为局部细节。我们进行了大量的实验来验证我们的通用方法可以在各种UI2I任务上优于强基线。此外，TuiGAN能够与经过充分数据训练的最先进的UI2I模型实现相当的性能。
今天跟大家重磅介绍华中科技大学刚刚开源的一款人体姿态迁移算法，其基于GAN思想构建，效果好到简直令人不可思议，论文《Progressive Pose Attention Transfer for Person Image Generation》已中 CVPR 2019 Oral，非常值得一读～
tips:点击”paste last polygon”按钮使用上一层的勾画结果,拖动勾画框可以进行修改
背景建模也称为背景估计，其主要目的是根据当前的背景估计，把对序列图像的运动目标检测问题转化为一个二分类问题，将所有像素划分为背景和运动前景两类，进而对分类结果进行后处理，得到最终检测结果。比较简单的获取背景图像的方法是当场景中无任何运动目标出现时捕获背景图像，但这种方法不能实现自适应，通常仅适应于对场景的短时间监控，不能满足智能监控系统对背景建模的要求。
描述: 好久没更新此《#前端学习之路》专栏文章了，不知道学习前端看友们想不想我，所以这一段时间又开始整理更新了。通过前面几章的学习，相信大家已经对CSS有了一个简单的了解吧，现在我们又回到使用频率较高的 文本 text、图像 images、媒体 media、表单 table 等元素CSS样式的设置，此章节主要讲解针对图像的相关CSS属性以其使用的示例演示。
初学者必读（10）——蒙版应用技巧讲述了蒙版的工作原理和“蒙版”调板的使用方法后，相信朋友们对蒙版有了深一步的了解。灵活的运用蒙版，可以制作出丰富多彩的合成作品来。在本节内容中，就为朋友们安排了一幅唯美风格的插画设计，在制作作品的过程中ps cs5蒙版教程，运用到了大量的、不同风格元素的素材，跟据不同的情况，使用到了快速蒙版、图层蒙版、矢量蒙版和剪贴蒙版来编辑合成作品，使素材形成一个丰富统一的整体。通过这个实例主要向朋友们讲述这几种蒙版的应用方法与技巧，希望能对关心此问题的用户有所帮助。开始实例的学习之前，可以先下载实例的配套素材，然后跟随操作步骤进行学习。快速蒙版（1）运行，打开本实例配套素材“背景.psd”文件。（2）打开本实例配套素材“人物.jpg”文件，将该图像移动至“背景”文档中并对其位置角度进行调整。（3）使用“魔棒”工具创建选区。（5）将选区反向选择，进入快速蒙版模式。（6）在快速蒙版模式中对蒙版选区进行编辑。（7）退出快速蒙版模式。图层蒙版（1）保持选区的选择状态，在“图层”调板中创建图层蒙版，方便对图像的修改，并遮盖选区中的图像。（2）打开本实例配套素材“底纹.psd”文件。（3）将底纹图像移动至“背景”文档中，调整图层顺序和底纹图像的位置。（4）分别为两个底纹图像添加图层蒙版。（5）在“图层”调板中设置“红色底纹”图层的混合模式和不透明度。剪贴蒙版（1）新建图层，使用“渐变”工具填充渐变。（2）执行“图层”“创建剪贴蒙版”命令。（3）接着为该图层添加图层蒙版，屏蔽右下方图像。（4）打开本实例配套素材“翅膀.psd”文件。（5）将翅膀图像移动至“背景”文档中合适位置，并对其进行调整。矢量蒙版（1）在“花纹”图层组的上方新建“图层2”并填充白色。（2）为该图层添加图层蒙版和矢量蒙版。（3）使用“椭圆”工具在矢量蒙版中绘制路径。（4）绘制完毕后使用“画笔”工具在其图层蒙版中进行涂抹，屏蔽部分图像。（5）在“背景”图层的上方新建图层，使用不同颜色的画笔进行涂抹ps cs5蒙版教程，使图像色彩更为丰富。（6）最后将“文字装饰”和“花纹”图层显示，完成本实例的制作。
AI 应该长什么样子？人们给出常见的答案不外乎是：像个机器人，像一组闪烁的 LED 灯，或者像电脑屏幕上一组变幻莫测的波形。那么在 AI 的眼中，一个 AI 应该长什么样子呢？
算法：ORB暴力匹配是一幅图像的特征描述符与另一幅图像中的所有特征匹配（使用一些距离度量），并返回最近的一个。ORB算法结合了FAST算法与BRIEF算法优点，是目前最快的目标检测算法。
经常有这样的需求，就是需要在生成推广海报，包含指定的二维码，分享出去别人扫码之后就可以确定用户推荐关系。
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