在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。
在本文中，将学习如何使用Python语言进行图像处理，我们不会局限于一个单独的库或框架，然而，有一个库的使用率将会是最高的，那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理，然后继续探讨不同的应用/场景，也就是图像处理的用武之地。开始吧!
当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时，图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。
lazygit，一个用 Go 语言编写的简单终端UI工具，可以执行 Git 命令。 该项目旨在让使用者更加方便地使用 Git，并提供了以下功能：
这里需要使用Pillow库（Python Imaging Library），使用pip命令安装：
,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
1 Single Image Reflection Removal through Cascaded Refinement 本文尝试解决从单个图像中去除反射的问题（通过玻璃表面导致），这是不适定的、具
Super PhotoCut Pro for Mac是一款Mac修图软件，可以婚纱抠图，透明物(玻璃，水，火，烟雾等)抠图，所有麻烦复杂的抠图，以前需要精通Photoshop才能处理，现在用Super PhotoCut Pro就可以轻松解决。
选自Google Research 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 水印在日常生活中随处可见，它是一种保护图像图片版权的机制，防止未经许可或授权的使用；而自动去水印的计算机算法的存在却可使用户轻松获取无水印图像，这是由于当前的水印技术存在一个漏洞：水印通常被一致地添加到很多图像上，这种一致性可用于反转水印的处理过程。有鉴于此，谷歌在论文《On the Effectiveness of Visible Watermarks》中针对可泛化的多图像抠图算法，提出了可使水印足够鲁棒以免被从单个图像中去除的方法，而
计算机视觉和机器学习的融合为我们带来了前所未有的机会和挑战。从智能助手到自动驾驶，OpenCV 4.0+Python提供了强大的工具来实现各种应用。本文将带您深入探索如何在实际项目中应用这些技术，为您打开计算机视觉与机器学习的大门。
对于一款数字时代的图片编辑工具而言，抠图工具扮演着越来越重要的角色。它能轻松地将图像中的目标与背景进行分离，为用户提供便捷高效的编辑体验。
CVPR 2017 https://arxiv.org/abs/1609.07769?context=cs 文中说代码和模型会公布的。 首先通过下图感性认识一下图像中去雨是怎么回事 针对
用手机抓拍高速度物体照片非常困难，往往只能得到一堆模糊到看不清的照片。为了寻找解决方案，阿拉伯联合酋长国人工智能研究所、北京理工大学和石溪大学的科学家们联合开发了一种人工智能系统，可以在后期制作中去除图像中的模糊。他们在一篇论文中指出，这是一种可以感知人脸的技术，也就是说，它可以对人脸进行去模糊处理，而且与最先进的动态去模糊方法相比，它的表现非常抢眼。
前几天在Python白银交流群【顾德猫宁】问了一个Python去除水印慢的问题，问题如下：
抠图（Matting）是图像处理领域的重要任务之一，旨在将对象与其它部分分离。OpenCV是一个开源计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具进行图像编辑处理，可以简单而快速地实现抠图功能，同时可以进行更多的图像处理、分析。下面我们将基于OpenCV，详细介绍如何使用Python实现背景去除功能。
前一阵给大家分享了，如何给图片加水印。评论区就有小伙伴问，可不可使用Python去除图片水印的方法呢？
项目地址：https://github.com/KUR-creative/SickZil-Machine
对于前端切图,相信很多小伙伴都不会陌生,但是对于新手,有时却很棘手,想着我本是来写代码的,你给我一张图干嘛的, 有时,或许你总奢望着UI设计师,把所有的图都给你切好,你只管撸码的,然而事实并非如此,有时候呢,设计师给我们的图,也并非是一成不变,往往也需要作一些调整,更改,完美的将UI设计图,进行还原实现产品经理的意图,是前端小伙伴职责所在,那么熟练简单的ps操作,就很重要了,虽然我们不是设计者,但是我们是具体的实现者,实现从0到1的过程,至于前端ps操作,绝大多数工作是简单的切图(抠图),测量,图片简单的处理,将图片利用web技术进行填充布局实现静态页面展现就可以了,至于,ps软件,我也只是停留在简单的使用,有时候,在一些群里,看到一些小伙伴,对于切图,有些畏惧,打开ps软件,无从下手,有时候呢,即使自己曾今,ps技术玩的很溜,但是只要一段时间没有去接触,就会很陌生,一些习以为常的技巧,忘得一干二净,非常苦恼,您将在本篇学会一些常用的奇淫绝技,完全可以胜任ps切图工作,今天,就我的学习和使用,跟大家分享一下自己的学习心得,如果你已经是老司机了,可以直接忽略,欢迎路过的老师,多提意见和指正
对于漫画翻译人员来说，需要去除原有漫画的对话框和背景文字，并将其替换为读者使用的语言。由于一本漫画可能有数万个对话框和对话，因此工作量是很大的。现在，抠图的工作人员可以基本上解放他们的双手了。只要你有 TensorFlow，就可以快速实现一键抠图，将漫画图像中的所有文字一键去除。
上一篇文章介绍了如何通过 Paddle 库去除人物背景，这一篇介绍如何去除通用图像背景，只保留图像主体。显而易见，一个只可以处理人像，一个则可以去除多种图像的背景。
来自谷歌的研究者提出了一种新的人像重照明和背景替换系统，可对图像背景进行替换，生成的肖像图的光照条件与新背景保持一致，还能有效地去除图片中的强光，细节恢复较好。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
扩散模型(Diffusion Models)在图像生成方面表现出了卓越的性能。今天给大家分享的这篇文章，微软研究人员将扩散模型(Diffusion Models)应用到了代码生成领域，提出了CODEFUSION架构，实验结果表明CODEFUSION-75M效果超过了ChatGPT、StarCoder、GPT-3等众多百亿、千亿级参数的模型。
雨水痕迹会严重降低图像能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此去除图像中的雨水是有必要的。
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
去除背景是照片编辑和图形设计工作流程中最常执行的操作之一。去除背景后，设计师们可以将原有背景替换为新的视觉效果或者保持完全透明的状态。无论您是店主、平面设计师还是专业摄影师，都会用到去除图片背景功能。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，可提供播放不同图像和视频流的权限，还有助于端到端项目，如对象检测、人脸检测、对象跟踪等。
今天公司停电，没上班。跑上来更新个博客，跟大家分享一下我常用的几个第三方 Python 库。Python 语言之所以能够如此流行，除了本身内置许多程序库来保障快速开发之外，目不睱接的第三方库也是一大主因。结合我目前的工作（网游开发），我常用的几个第三方库如下：
本人研究生期间一直进行光场相机深度恢复的工作，深知其优势与不足。SLAM是我参加工作以来从事的研究方向，经过两年多的摸爬滚打算是入门了。目前视觉SLAM理论上虽已比较成熟，但在实际使用中仍会遇到诸多问题，如容易受到环境因素如光照/动态物体/稀疏纹理/室外大场景/快速运动等因素的影响，这些问题仅使用传统相机似乎无法有效解决。而光场相机相较于传统相机能够记录同时记录光线的方向与强度，这使我们可以通过计算成像得到一些列虚拟视角的图像。简单来说就是单目光场相机实现了虚拟多目的效果，但这些虚拟视角间的基线距非常小，测距范围有限，预期无法获得长距离的深度信息。
有个粉丝前几天问我：本人小白一枚，看了很多深度学习，机器学习以及图像处理等视频和书之后，理论有一些长进，但是实际运用能力不足，从反面也是由于理论认识不足所致，所以想问问有没有好的项目，提升下自身能力。 我想这也是很多小伙伴都遇到的问题。 最近我发现一本CV项目手册还是比较不错的，通俗易懂，老少皆宜，适合在校大学生、科研人员，在职从业者。 本手册中主要涉及以下几部分： 首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。 其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如
过度参数化是深度学习中常见的技术，以帮助模型学习和充分概括给定的任务；然而，这往往导致巨大的网络结构，并在训练中消耗大量的计算资源。最近在视觉任务上强大的基于Transformer的深度学习模型通常有很重的参数，并承担着训练的难度。然而，许多密集预测的低级计算机视觉任务，如去除雨痕，在实践中往往需要在计算能力和内存有限的设备上执行。因此，我们引入了一个基于递归局部窗口的自注意结构，并提出了去雨递归Transformer（DRT），它具有Transformer的优越性，但需要少量的计算资源。特别是，通过递归结构，我们提出的模型在去雨中只使用了目前表现最好的模型的1.3%的参数数量，同时在Rain100L基准上超过最先进的方法至少0.33dB。消融研究还调查了递归对去雨结果的影响。此外，由于该模型不是刻意为去雨设计的，它也可以应用于其他图像复原任务。我们的实验表明，它可以在去雪上取得有竞争力的结果。
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。
在本文中，我将分享一些非常有用的网站合集，这些网站可以在你的日常工作中极大地帮助你。这些网站已经成为我各种任务的首选资源，节省了我的时间，提高了工作效率
本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序，根据拍摄上传的蘑菇图片，通过python脚本调用训练好的模型，经过后端处理，最后返回识别结果的类别及其识别准确率。
抠图是 PS 中的一项常用技术。但是要做到完美地将图像中的目标选取出来往往费时费力。近日，一个名为 PyMatting 的项目无疑能够帮助你。
在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。在进行一些居家运动时，我们必须时刻保持高度的注意力集中，以便记录自己每天的运动量。因此我们希望建立一个自动化的系统来实现运动量计算。考虑到我们在深蹲时，有明确阶段和大幅度变化的基本运动，实现对深蹲的计数会相对比较简单。
在机器视觉系统中照明的目的是增强对比度，图像中对比度代表着图像信号的质量，它反应了两个区域间的差别，比如物体和背景的差别。因此，设计机器视觉光源照明的第一步是确定区域间的不同，然后用光源来突出这些不同之处。今天小编将为您介绍突显不同区域的方法。
日历可以放在报表一角，以便阅读者知晓当前日期在当月的位置。下图是一个示例，有星期，有日期，周末为灰色，如果是当天，则有红色背景色并且字体显示为白色。如何在Power BI中实现呢？
在日常生活中，经常会看到条形码的应用，比如超市买东西的生活，图书馆借书的时候。。。
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
一开始的想法是分别找到RGB值，然后找到红色区域的部分保留就可以了，不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围，所以要把图片转化到HSV空间中去。
在 Python 图形化处理基础篇中，学习如何创建和管理 GUI 元素是一个重要的步骤。本文将聚焦在 Tkinter 中如何添加标签（ Label ）这一基本的 GUI 元素。标签通常用于显示文本或图像，用于提供信息或指导用户。我们将详细解释如何在 Tkinter 窗口中添加标签，为你的 GUI 应用程序增添更多的内容。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
