其源代码在:CodePen Demo -- Goey footer,作者主要使用的是 SVG 滤镜完成的该效果,感兴趣的可以戳源码看看。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务,以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内,并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
视频滤镜,顾名思义,是在视频素材上duang特效的一种操作。 随着H5页面越做越炫酷的趋势,单一的视频播放已经不能满足我们的需求,视频滤镜在Web页面上的应用越来越广泛。
1.border:<line-width> || <line-style> || <color>
本文将回顾如何仅使用 CSS 在任何图片上创建旧照片效果。无需 Photoshop 或任何其他图像编辑器。只需几行代码!
摘要:在这篇文章中,我们将讨论object-fit和background-size是如何工作的,什么时候可以使用它们,为什么,以及一些实际的使用案例和建议。让我们深入了解一下。
镜头赃物模糊识别检测算法可以利用图像处理和计算机视觉技术来实现。以下是一些常见的算法和方法:
用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
视频超分旨在对低分辨率视频提升分辨率的同时对细节进行增强(可能还会附带噪声抑制、压缩伪影移除亦或取出运动模糊)。现有的视频超分方案大多在合成数据上进行训练,这种简单的退化机制在面对真实场景的复杂退化时就会出现严重的性能下降。因此,如何将学术界的视频超分方案应用到真实场景,或者缩小两者之间的性能差异就更为值得进行探索与研究 。
在今天的文章中,将使用基本的计算机视觉技术来解决对于自动驾驶汽车至关重要的街道车道检测问题。到本文结束时,将能够使用Python和OpenCV执行实时通道检测。
背景介绍 随着多媒体技术的发展,图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上,视频或图像质量的好坏需要人眼去看,并且为了得到一个合适的评价分数,一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中,面对海量视频及图像服务,纯人力评价成本过高,基本无法实现。而图像质量评价技术(Image Quality Assessment,IQA), 目的是通过相关算法,在不需要人眼观看的情况下,能够对任一图像进行质量评价,输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像,可以分成三大
一、图像模糊 1、模糊原理 Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算 通常这
静电说:继新拟物在2020年成功吸引设计师的目光之后,另一种“拟态”--玻璃拟态(Glassmorphism),再次拉回设计师的眼球。静电仔细一看,这不就是前几年的毛玻璃效果加上更多的“磨砂”感吗?好吧,可能我理解的还有偏差,那么什么是玻璃拟态呢?来读一读这篇Boxi翻译的文章,一探究竟。
今天跟大家介绍一款动漫画面放大算法Anime4K,目前最热的开源、实时、视频动漫放大算法。
这个项目是我在GitHub上看到的,和我之前的Python+OpenCV实时图像处理,异曲同工,只不过是我对实时视频的处理,这个是图像处理,功能上感觉这个项目更加全面一些,特学习并分享~
该篇主要是对图像滤波算法一个整理 1:图像滤波既可以在实域进行,也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波,可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。滤波是一个邻域操作算子,利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。 图像滤波可以通过公式: O(i,j)=∑m,nI(i+m,j+n)∗K(m,n) O ( i , j ) = ∑ m , n I ( i + m , j + n ) ∗ K ( m , n ) O(i,j) = \sum_{m,n}^{ }I(i+m,j+n)*K(m,n) 其中K为滤波器,在很多文献中也称之为核(kernel)。常见的应用包括去噪、图像增强、检测边缘、检测角点、模板匹配等。
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看这个合集:音视频面试题集锦。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱,你可以看看这个合集:音视频知识图谱。
随着音视频内容日趋成为主要的内容消费载体,用户们对视频清晰度、画质的要求也在不断提高,我们在这里把视频清晰度、画质都统称为视频质量,来聊一聊如何对其进行优化。
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/106587858
过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同,选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域,而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中,滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞(或降低)其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高频部分,但保留低频部分。高通滤波器消除低频部分.
常用的图像处理技术有图像读取,写入,绘图,图像色彩空间转换,图像几何变换,图像形态学,图像梯度,图像边缘检测,图像轮廓,图像分割,图像去噪,图像加水印以及修复水印等
E:nth-child(n):选中E的父亲的第n个孩子并且该孩子必须是E否则选不中
从一个应用程序开始,它将图像显示为一个Mat对象,然后调整大小、旋转图像或检测“canny”的边缘,再显示结果。然后,为了忽略图像feather的高频边缘,模糊图像,再次运行边缘检测器。随着窗口大小的增加,feather的边缘消失,只留下输入图像中更重要的边缘。
之前在公众号转发了好友 Vajoy 的一篇文章 -- 巧用 CSS 把图片马赛克风格化。
想象一个大的黑色三角形在白色背景上缓慢移动。当一个屏幕网格单元被三角形覆盖时,代表这个单元的像素值应该在强度上线性(“平滑”两个字打不出来)下降。在各种基本渲染器中通常发生的情况是,网格单元的中心被覆盖的那一刻,像素颜色立即从白色变为黑色。标准GPU渲染也不例外。请参见图5.14的最左侧列。
一种新的浏览器内 ML 解决方案,用于模糊和替换 Google Meet 中的背景。效果出色毫无 PS 痕迹,且在低端设备上实现了实时性能和低功耗。
图像边缘是指图像属性区域和另一个属性区域的交接处,是区域属性发生突变的地方,是图像不确定性最大的地方,也是图像信息最集中的地方,图像的边缘包含着丰富的信息
在你的渲染大冒险中,你可能会遇到模型边缘有锯齿的问题。锯齿边(Jagged Edge)出现的原因是由顶点数据像素化之后成为片段的方式所引起的。下面是一个简单的立方体,它体现了锯齿边的效果:
欧了,勉强就是它了。有了电池,那接下来直接充电吧。最最简单的动画,那应该是用色彩把整个电池灌满即可。
文 / Google研究院软件工程师,Tingbo Hou & Tyler Mullen
本公众号定期更新关于 设计师、程序员发挥创意 互相融合的指南、作品。 主要技术栈: nodejs、react native、electron 本号正在更新的系列有: 写给设计师的人工智能指南 移动App设计之xxxx 数据爬取及可视化系列 技能之xxxx 读书笔记 还有其他杂文。 欢迎关注,转发~ 本文为系列文章: 设计师会编程、程序员懂艺术 的第2篇。 往期直达: 01设计师会编程、程序员懂艺术:设计规范 以下为正文 ---- Semi Flat Design 半扁平化设计 设计师、程序员需要了解的最
衔接呢,我认为还是模糊比较好用,比如这头驴的舌头、牙齿、毛发…人家是馬(#‵′)凸
上个月底,微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案,通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日,谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案,说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌,人家微软刚整出一套自动打码手艺,你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问,那么谷歌是否能解除微软打的马赛克,上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”?我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍,操作这套解决方案,用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物,相应人物在视频中的所有露脸区域
完全自动驾驶的乘用车并非“指日可待”。马斯克(Elon Musk)声称,特斯拉到2020年底将具备“完全自动驾驶”功能。特别是,他说,特斯拉的硬件已经为自动驾驶做好了准备,剩下的只是他们当前软件的更新,许多杰出的科学家正在研究它。
Code: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
https://blog.cloudflare.com/better-http-2-prioritization-for-a-faster-web/
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
normalize = true 时,方框滤波就变成了均值滤波。也就是说,均值滤波是方框滤波归一化(normalized)后的特殊情况。
人员入侵检测算法基于视频分析技术,自动对视频画面进行分析识别,可以对危险区的人员闯入、靠近等行为进行实时进行检测并预警,无需人工干预,协助管理者对场所的安全问题进行监管,可以广泛运用在学校、园区、工地、车站、地铁、厂区等地方。
滤镜主要是用来实现图像的各种特殊效果,比如灰色、颜色反转、黑白、马赛克、锐化等,我们在 Photoshop 中处理图片时经常能看到,这些看似很复杂的功能前端同学通过 Canvas 也能很容易实现。本文先通过几个简单的例子,解释如何实现简单的滤镜效果;之后再介绍卷积的基础知识,通过卷积运算来实现比较复杂的滤镜效果。
嗯,长什么样子?在 CodePen 上输入关键字 CSS Fire,能找到这样的:
OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架!
视频分割是自动驾驶、机器人技术、视频编辑等应用场景的基础技术,但目前的方法在零样本学习设置下,或是预测未见过的样本时,会出现性能不一致等问题。
当然,今天并非是想用 CSS 实现上述的的效果。在尝试的过程中,我发现了另外一类能够使用 CSS 非常轻松实现文字快闪动画,运用了blur() 滤镜和 contrast() 滤镜产生的融合效果,类似于这样:
EdgeOne作为腾讯云边缘安全加速平台的核心产品,定位于提供高效的边缘加速和全面的安全防护方案。在云时代,随着网络应用和数据传输的不断增长,用户对网络速度和数据安全的需求也日益迫切。而边缘计算作为一种新兴的计算模式,通过将计算资源部署到距离用户最近的边缘位置,能够实现数据更快速的传输和更低延迟的响应。在这样的背景下,EdgeOne应运而生,旨在解决边缘加速和数据安全的双重需求。
本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
不会吧?不会吧?不会吧?不会有人忘记我还会写图像处理的代码吧?别说了,我知道你忘了,没关系,我会在这篇文章写一些很简短的代码实现常见的图像处理工作(别问为啥写不长,能力有限,20行开外就不受控制了)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云