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原创:好玩视频人像

前面文章人像 + OpenGL ES 还能这样玩?没想到吧,我们介绍了利用人像算法生成 mask ,然后结合 OpenGL 可以产生一些有趣效果。...技术应用很广泛,比如很多手机相机自带“人像留色”滤镜:人体区域保留彩色,人体区域之外灰度化。所以人像留色关键技术在于高精度高性能分割算法。...本文将基于开源的人像算法模型和 OpenGL 做一个实时的人像分割 app , 该 app 目前已开源,感兴趣同学可以参考该项目利用matting算法做一些有趣特效。...} image.close(); } } }; Native 层渲染 Matting 结果和 mask 灰度类...,主要就是借助于 GLSurfaceView 创建 OpenGL 渲染上下文环境,RenderVideoFrame 传入 matting 结果和相关 mask 灰度,然后进行上屏渲染。

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ONNXRUNTIME部署一键人像模型

MODNet模型ONNX介绍 一键人像,实时支持模型,整个代码实现是基于Pytorch完成,通过脚本可以一键导出ONNX格式模型,官方提供了ONNXRUNTIME模型部署推理演示Python版本代码...项目的github地址如下: https://github.com/ZHKKKe/MODNet 然后可以直接下载官方提供ONNX格式模型文件,模型文件打开输入与输出格式如下: 输入格式是 NCHW,...输出格式是:1x1xHxW,输出大小跟输入HW一致,单个通道预测值,小于0.5可以看作是背景。...代码实现 01 图像预处理 MODNet模型输入图像数据预处理要求把图像转化0~1之间浮点数,输入图像格式RGB顺序,转化0~1之间浮点数是通过减去127.5然后除以127.5获得。...,但是通道只有单个通道,通过阈值0.5分割为前景与背景,实现人像Mask对象提取,后处理代码如下: cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(cv::Size(input_w, input_h

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【图像分割】还用语义分割?NO,这才是人像正确打开方式

做好了人像 就可以设计各种各样营销海报 对于淘宝等电商平台来说 可以大大降低设计成本 做好了人像 你再也不需要去照相馆拍证件照 足不出户就可使用自己照片一键生成 省时又省钱 做好了人像...上网课/开会时候 你还担心线上会议直播软件会暴露隐私吗 背景想换就换 宇宙星空还是高山大川 想去哪里就去哪里 要想做好这样的人像,语义分割是远远不够用。...如下图中间,就是Image Matting结果,它不仅估计出一个掩膜,掩膜值更是连续平滑,这样才能得到最右边结果。...(10) Image Matting人像实战,包括模型讲解,数据准备与读取,模型搭建,模型训练与测试。 (11) 实例分割模型实战,包括数据读取,模型搭建。...嘴唇分割与人像项目实战效果展示 学习完你将掌握: (1) 语义分割主流算法。 (2) 实例分割主流算法。 (3) Image Matting主流算法。

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人像 + OpenGL ES 还能这样玩?没想到吧

OpenGL ES 利用算法实现人像留色 [人像留色] [人像留色] 人像留色原理 现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样,称为广泛使用基础算法。...[OpenGL ES 利用算法实现人像留色] 首先利用分割算法获取到人像 mask (灰度),其中人像区域灰度值大于 0 ,非人像区域灰度值等于 0 。...在 shader 中,首先对 mask 采样判断采样点是否位于人像区域,然后分别进行不同处理。 获取人像 mask 那么如何获取人像 mask ?...Github 上已经有很多大神开源了相关分割或者算法。...BackgroundMattingV2 算法,这也是本文所使用算法,主要特点就是实时、高分辨率、高精度分割(Background Matting),项目免费可商用。

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人像 + OpenGL ES 还能这样玩?没想到吧

人像留色原理 现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样,称为广泛使用基础算法。...OpenGL ES 利用算法实现人像留色 首先利用分割算法获取到人像 mask (灰度),其中人像区域灰度值大于 0 ,非人像区域灰度值等于 0 。...在 shader 中,首先对 mask 采样判断采样点是否位于人像区域,然后分别进行不同处理。 获取人像 mask 那么如何获取人像 mask ?...Github 上已经有很多大神开源了相关分割或者算法。 这里推荐 3 个比较受欢迎开源项目。 Multi-Human-Parsing ?...Real-Time High-Resolution Background Matting 大名鼎鼎 BackgroundMattingV2 算法,这也是本文所使用算法,主要特点就是实时、高分辨率

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人像已经满足不了研究者了,这个研究专门给动物,毛发根根分明

选自arXiv 作者:Jizhizi Li、Dacheng Tao等 机器之心编译 编辑:魔王 相比于人像,长相各异、浑身毛茸茸动物似乎难度更大。...IEEE 会士 Jizhizi Li、陶大程等人开发了一个专门处理动物端到端技术 GFM。...在这个图像和视频逐渐成为主流媒介时代,大家早已对「」习以为常,说不定还看过几部通过「」拍摄电视剧呢。然而,相比于人像,长相各异、浑身毛茸茸动物似乎难度更大。...那么,是否有专用于动物技术呢?IEEE 会士 Jizhizi Li、陶大程等人就开发了一个专门处理动物端到端技术。 ?...为了解决这些问题,陶大程等人研究了语义和细节,将任务分解为两个并行子任务:高级语义分割和低级细节

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超强实时人像算法开源,随心所欲背景替换!

谈到人像想必大家都不陌生。...人像场景可谓无所不在!然而现实中用户使用终端多种多样,图片输入组成也是千奇百怪,那么有没有好方案让能够使用户在多个平台都获得好体验效果呢?...小编遍历了Github,终于为大家找到了一个高性能且支持多端部署的人像技术解决方案PP-Seg,它不仅仅提供了多种精度模型,并针对服务端、移动端、Web端多种使用场景进行了不同优化,都获得超群效果...针对人像标注样本少问题,使用标注信息和背景合成方式进行数据生成,数据量扩充提升了模型精度。...优化损失函数 解决类别不均衡 人像在整张图片中所占比例往往较小,存在前景背景类别占比不均衡问题。

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基于Opencv

举一个例子,我想要把一张图片中某一个东西抠出来。如下图:?step1:加载图片,转成灰度。...step3:去除图像上噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像(9 x 9内核),这将有助于平滑图像中高频噪声。低通滤波器目标是降低图像变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素均值。...,这会干扰之后昆虫轮廓检测,要把它们去掉。...cv2.findContours()函数第一个参数是要检索图片,必须是为二值,即黑白(不是灰度),所以读取图像要先转成灰度,再转成二值,我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值...cv2.findContours()函数返回第一个值是list,list中每个元素都是图像中一个轮廓,用numpy中ndarray表示。每一个ndarray里保存是轮廓上各个点坐标。

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PS太难?两步搞定神器 一键导出PNG图片

把我证件照背景换成彩虹色!!” 换脸、换背景、换身体.....这些通通需要PS后期合成才能做到. 但是,作为PS操作最基本技能,看似简单,实则对于新手来说还是很费时间。...这款工具可以帮助不会PS小白,PS太浪费时间小伙伴也可以简单操作哦,只要两步就能把你需要图片抠出来!...◆名称:完美软件 ◆功能:简易上手 ◆测试机型:win7 64位 【平台:win免安装】 hello,各位侠友们,我是小侠!今天就给大家介绍一款很方便很实用很省时间软件,小白福利!...看到这里基本会了吧,剩下就是保存了,点击左上角保存按钮,默认是保存PNG格式,就是透明格式。我们来看下效果。 ?...所需工具 「 完美软件 」

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PS难?免费AI智能一键神器来帮你!

绝大多数人提到「」就会联想到业界“老大哥”「PhotoShop」,它可根据魔棒、色彩范围、磁性套索、钢笔工具、蒙版、通道、调整边缘等多种不同工具完成精细化。...但是,作为 PS 小白来说简直是“PS用时方恨少”,想人像图?那得先学几个小时......?PC 端软件需要收费而且操作复杂,移动端 App 也可以实现这些功能,但在工作中用起来却没那么方便。...上哪里才能找到一个可以快速上手、操作简单、图像处理效率高、运行稳定、效果好,重点是还要免费工具?功夫不负有心人,小编发现了一个好用还免费工具——「改图神器」,上述需求基本都可以满足。...众所周知“头发”是图里最难处理部分,我使用了一张设计师们需求最高杂志类别图片来测试单人效果。多人效果?...从结果来看,多人效果也是非常优秀,即使是与发色相近深色背景也能一丝不苟地完美扣出人像。发挥创意?一键,「改图神器」还有着一键更换背景色功能,你可以在此发挥你自己创意。

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iOS开发psd文件中

https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/71439070 最近去了一家新公司上班,到了新公司后发现项目中用到所有都需要开发人员自己从...UI发给psd文件中进行,由于本人之前并没有做过这样工作所以刚去还是感觉挺头疼,毕竟感觉这不是开发人员工作。...可毕竟公司开发人员都是自己进行,于是也就学着如何。下面就简单说一下我是如何(只是很简单)。 1.选择“移动工具”,选择“自动选择”和“图层”,如图所示: ?...2.使用“移动工具”选择所需图片,然后在右侧找到该图层,右击选择“复制图层”,如图所示: ? 3.在点击“复制图层”之后我们选择“新建”,并未图片命名,如图所示: ?...,如图所示,即能导出我们工程中所需图片了。 ? 这样方法好像很low,今后学习到更高级、更简单方法再补充吧。

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专家要失业了?CV技术加持下AR,实现隔空复制粘贴

杂志上图片,也能传输‍直接生成高清大。...手写框架自然也不在话下~ 这个项目是一位自称艺术家法国人创造,据在reddit提供github地址,发现作者名为Cyril Diagne,此外其还是一家AI公司联合创始人。...是一种不随图像尺度旋转变化而变化特征,因此SIFT特征不会随着图像放大缩小,或者旋转而改变,同时由于在提取特征时做一些特殊处理,使得SIFT特征对于光照变化也有比较强适应性。...自:github 还有一款可在 Instagram 个人主页图像上添加 3D 效果 chrome 扩展程序,效果生成类似于 Facebook 3D 照片功能,让 2D 照片也能呈现多角度景象。...自:github Via https://mp.weixin.qq.com/s/zZN_xQ7yGZElmrv6fOI0oQ http://inst-int.com/2015/speaker/cyril-diagne

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CVPR自动驾驶场景冠军算法!

Datawhale开源 方向:自动驾驶、图像分割算法 自动驾驶中重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行,目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶技术底座,汽车如何分清楚哪里是路,哪里是人...产业级人像分割模型PPSeg 人像分割技术应用可谓无所不在,比如、视频会议换背景、人体姿态分析等等。...基于这样产业难点,PaddleSeg团队推出了在大规模人像数据上训练的人像分割PPSeg模型,并针对服务端、移动端、Web端(Paddle.js)多种使用场景进行了不同优化,都获得超群效果。...它可以通过一系列绿色点(正点)和红色点(负点)实现对目标对象边缘精准分割,可以用于图像编辑、半自动标注,从而实现精细化标注,,辅助图像后期处理(例如PS)等场景应用。 ? ?...PaddleSeg还支持对RITM模型训练、预测及交互全流程。我们利用百度自建人像数据集对模型Finetune,得到预测速度快,精度高,交互点少的人像交互式分割模型。 ? ‍

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,令我苦不堪言!

网上大法成册,可谓出神入化 面对高能教程辛苦了一天 学会了用PS把人群中领导抠出来 在人像这件事上 不管是图片还是视频 某方要求始终是精细到发丝,精确到每帧 新手在寻找黑科技实现一键...具体来说 ↓↓↓ 人像与特效处理 如何把一张平庸照片变得更有想象力?...有人沉浸在滤镜里 还有人以+特效来演绎 腾讯云AI人像分割 不仅仅是对人像主体 对头发、五官、服饰等分割也能实现自动处理 尤其是提升边缘化细节处理效果 然后选择任意指定图像作为新背景进行合成...实现背景图像替换与合成 有效降低P成本 而对于有更多趣味玩法需求 还可以通过人像分割+人脸特效进一步处理 (腾讯云AI图片人像分割演示) 视频、影视人物像 绿幕是视频、影视剧中、换背景利器...对于经常需要线上视频会议的人来说 下一次视频会议 你就可以置身马尔代夫了 腾讯云AI依托腾讯优人工智能实验室 多年来一直专注于人像分割领域核心技术商业落地 从人像、特效处理到 实时视频、直播

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一毛特效不忍直视,以假乱真才是设计界最高追求!

特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑公司来说,相信很多人都为像这事心力交瘁过,网上教程一大堆,辛苦学了一个月却什么都没学出来,只能对着屏幕长唉短叹。...聪明的人早就学会了随意技术,这几年,影视剧乱象频出,粗糙、简陋像操作所呈现出“一毛特效”简直不忍直视。...其实,像是在影视剧后期等领域普遍存在一种技术,例如在好莱坞电影拍摄过程中特效制作基本都会使用绿幕拍摄,然后通过后期合成技术。...在这件事上,如何才能精准到发丝,精确到每帧,即便是新手也能一秒掌握黑科技呢?智能就是大势所趋。...腾讯云人像切割功能(BodyAnalysis)基于腾讯优领先的人体分析算法,提供人像分割服务。支持识别图片或视频中半身人体轮廓,并将其与背景进行分离。可应用于人像、背景特效等场景。

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图中注意力机制】HAttMatting---让变得如此简单!

【导读】图像(Image Matting)是一个无论在工业界或者视觉研究领域都有非常重要价值研究课题。...在好莱坞动作大片、迪士尼动画巨作、Office以及Adobe PhotoShop一些功能中都能够看到算法身影。...求解问题需要我们对一张图像,分别求解出它前景、背景以及alpha matte。...怎样实现既高质量又无需用户交互图像图一直是学术界和工业界在努力追求目标,近日,随着CVPR2020论文正式公开,有这样一篇文章,在自动领域又向前走了一步,本篇文章我将为大家介绍CVPR2020...在本文中,我们提出了一种端到端分层注意力网络(HAttMatting),它可以在不增加额外输入情况下从单张RGB图像中预测出更好alpha结构。

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CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法全解密

而图像分割技术,作为视觉识别技术中举足轻重模块,是智能车得以精准区分哪里是路,哪里是人关键!...比如、视频会议换背景、人体姿态分析等等。但往往数据来源和算法部署环境非常多样,有手机、固定摄像头、移动车载摄像头等等,不仅如此,不同光照条件也为人像分割算法带来了极大考验。...基于这样产业难点,PaddleSeg团队推出了在大规模人像数据上训练的人像分割PPSeg模型,并针对服务端、移动端、Web端(Paddle.js)多种使用场景进行了不同优化,都获得超群效果。...它可以通过一系列绿色点(正点)和红色点(负点)实现对目标对象边缘精准分割,可以用于图像编辑、半自动标注,从而实现精细化标注,,辅助图像后期处理(例如PS)等场景应用。...PaddleSeg还支持对RITM模型训练、预测及交互全流程。我们利用百度自建人像数据集对模型Finetune,得到预测速度快,精度高,交互点少的人像交互式分割模型。

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