如何将背景图像与卡片中的模糊进行适当的拟合？ - 腾讯云开发者社区

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识别处理，获取图像中文字信息的过程，具有广泛的应用场景，例如场景图像文字识别、文档图像识别、卡证识别...（如身份证、银行卡、社保卡）、票据识别等。...而场景文字识别（Scene Text Recognition，STR）不需要针对特殊场景进行定制，可以识别任意场景图片中的文字（如图1所示）。...相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。...其中，连通域提取环节会将图像中的所有连通域提取出来作为备选，文字连通域判别环节则会根据分类器或者启发式规则判断提取的连通域到底是文字连通域还是背景连通域。

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12个常用的图像数据增强技术总结

机器学习或深度学习模型的训练的目标是成为“通用”模型。这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。..., 0.5), scale=(1, 1), shear=(1,1), fillcolor=(256,256,256)) imshow(path, transform) Gaussian Blur 图像将使用高斯模糊进行模糊处理...下面的方法都是颜色相关的操作。 Brightness 改变图像的亮度当与原始图像对比时，生成的图像变暗或变亮。...图像的对比度也可以作为增强进行调整。...transform = transforms.ColorJitter(hue=2) imshow(path, transform) 总结图像本身的变化将有助于模型对未见数据的泛化，从而不会对数据进行过拟合

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「文生图」再升级！学习个性化参照，无限生成多样图片，轻松设计玩具建筑

如果需要进行文本引导的提示修改，则对所有提示在嵌入空间加同样的文本前缀或后缀，并重新在语义特征空间拟合高斯分布并采样作为下游生成模型的输入。...实验和结果多样个性化生成我们首先展示方法生成多样的个性化图像的能力。通过DreamDistribution生成的图像保留了训练图片中的共有视觉特征，同时与训练图片不同并且具有高多样性。...使用基线个性化方法生成的图像通常在所有示例中显示有限的变化或与参照图片不一致的视觉属性。这些方法都尝试将图片中的概念与单个固定的提示嵌入关联起来，所以在语义上固定的嵌入缺少变化。...尽管去噪的过程能够引入一些随机性，但由于训练目标是将各种不同的概念与同一个固定的嵌入建立联系，这将导致1）提示嵌入欠拟合并且仅学习到一个过于广泛的概念，比如物体类别的名词本身，从而导致生成出的图片与参照图片不符...总体而言，DreamDistribution能够生成在颜色，视角、姿态、布局，细节设计等方面产生实质性的变化的图像，同时保持与参照图像相符的适当视觉属性。

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你的答辩PPT距离完美只差三个神器

这是一款图片识别网站，能够把图片中的文字识别出来，并生成TXT文件。答辩PPT中，尤其是背景介绍部分，把图片上的关键词提出来，再用自己的语言润色一下，就能不错的传达背景知识。...打开图片和文本进行对照，图中的中文被识别出来，过程也比较快捷，不过有时候很依赖网速和图片中内容的识别度，建议还是下载来使用。 ?...，但是网站上下载的像素实在是太渣了，根本看不清，或者我找到一篇文章的模式图，能够传达完整的意思，但又因为图像模糊而不能够直接用到PPT上。...在答辩的时候，出现卡顿尴尬是小事，影响了自己的心境导致发挥失常是大事。...总结一下：今天的三个神器的作用分别是：提取图片中的文字，让自己讲解更为精炼；提升图片的画质，让PPT更加清晰；无损压缩图片的大小，让PPT片与片之间的切换更为顺滑。

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【短道速滑八】文本图像背景纯净化（含光照不均匀图）算法初探。

文本图像在图像处理中也是占用了一个比较大的空间，市面上也有着不少这方面的专业软件，其中有一个比较重要的过程就是对文本图像背景的纯化，因为背景复杂了后，对于后续的识别，包括二值化都会带来不利的影响...这里借用了一个网络上的图片，细节和暗度的参数分别为5和10，执行完成后进行了反色操作。这个算法的核心还是高斯模糊，细节参数就是高斯模糊的半径。...这个算法的基础其实也是高斯模糊，一个简答的代码如下所示： for (int Y = 0; Y < Height * Width; Y++) { if (Blur[Y] !...，接着呢对每个像素位置使用均布均值和方差按照一定的原则确定其最后的显示值，当然，由于只计算了块内的方差和均值，因此，每个像素处的均值和方差可以用类似CLAHE算法里的方式进行插值获取，或者已经有的数据进行曲线拟合后在计算得到...背景纯化算法的效果可以看出，背景去除那个算法那原生的可以保留彩色的部分，其他的就不行，但是也可以适当的修改使得算法部分能得以保留。

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CV学习笔记（十七）：CardOCR

在这篇文章中，我们将会通过使用之前学习过的OpenCV的知识，比如：高斯模糊，灰度操作，边缘检测，二值化操作等。如果之前没有接触过，可以通过之前专栏的文章了解。...如果在，直接接下来正常进行。如果不在，那我们可以认为输入的图片尺寸过大或过小，会存在一些背景信息，这时候就需要去除背景，只留下卡面主体。...操作与上边去除背景的时候基本类似，只不过会多一个浮雕化处理(embossment)：这里简单的说一下浮雕化处理：根据像素与周围像素的差值确定像素值，差别较大的像素（边缘点通常像素差别较大）像素值较大...我们可以比较清晰的看见图片中卡号等信息，这时候需要二值化处理，对图像的黑色部分进行竖直投影，图像水平方向的黑色像素进行统计， ?...但是这结果长度还是有些长，图片越紧凑，识别的精度越高，速度也会越快，为了方便以后的操作，我们再将这个结果进行处理一下：使用的操作与上述类似，只不过调整了一些尺寸就这样，我们完成了银行卡号码的定位检测，

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数平精准推荐 | OCR技术之数据篇

除了广告领域，我们还服务于内容相关的网络图像，游戏图像，以及各类卡证图像的识别。...2.1 图像处理数据增强基于图像处理进行数据增强这种训练数据生成的方式是门槛最低也应用最为广泛的方法。...fig.3 图像样本增强：噪声，旋转，调整对比度，模糊等 2.2 基于图像分割&景深由于直接将文字写在背景图片上这种策略并不考虑背景变化，在很多背景复杂的情况下，生成的样本显得不真实，且部分样本人眼也无法判断文字内容...这些样本的存在有极大的可能给模型检测识别能力带来副作用，受到牛津大学VGG实验室16年发表的文章[6]启示，我们对背景图片进行分析理解，选取趋近一致的背景进行文字书写，并且根据图片景深信息，将文字书写平面与图片中物体表面进行拟合...如fig.6所示，样本中的文字与图片大小比例，文本行倾斜角度，文字颜色与背景颜色的映射关系，文字间隔等细节特征也通过统计广告图片获得。

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CV学习笔记（十七）：CardOCR

在这篇文章中，我们将会通过使用之前学习过的OpenCV的知识，比如：高斯模糊，灰度操作，边缘检测，二值化操作等。如果之前没有接触过，可以通过之前专栏的文章了解。...得到二值图后，我们需要把连通部分摘取出来，这里用的boundingRect：得到去除背景后的图片：现在我们获取到较为完整的卡面后，可以去识别卡片上的号码了，首先要找到号码的位置：操作与上边去除背景的时候基本类似...实现公式：newP = gray0-gray1+150 经过浮雕化处理后，显示一下：我们可以比较清晰的看见图片中卡号等信息，这时候需要二值化处理，对图像的黑色部分进行竖直投影，图像水平方向的黑色像素进行统计...根据经验来看，剩下黑色像素少的区域就是所要找的银行卡卡号区域。...输出函数结果，发现可以很精准的裁到卡号所在的位置：但是这结果长度还是有些长，图片越紧凑，识别的精度越高，速度也会越快，为了方便以后的操作，我们再将这个结果进行处理一下：使用的操作与上述类似，只不过调整了一些尺寸

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识别处理，获取图像中文字信息的过程，具有广泛的应用场景，例如场景图像文字识别、文档图像识别、卡证识别...（如身份证、银行卡、社保卡）、票据识别等。...而场景文字识别（Scene Text Recognition，STR）不需要针对特殊场景进行定制，可以识别任意场景图片中的文字（如图1所示）。...相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ?...其中，连通域提取环节会将图像中的所有连通域提取出来作为备选，文字连通域判别环节则会根据分类器或者启发式规则判断提取的连通域到底是文字连通域还是背景连通域。 ?

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关于珠宝拍摄的一些小技巧

但是，直接布置白色背景进行拍摄极具挑战性，因为它存在产品过度曝光的风险。背光直接落入镜头中，在产品边缘周围产生不必要的雾感（过度曝光效果）。...其次，您可以把背景换成均匀且色度较低的颜色，并在后期处理中进行产品抠图，去除产品背景。...简而言之，小物体应该以良好的放大倍率进行拍摄，至少保持它们与在现实中的大小相同。寻找从1：1或更高的镜头放大倍率。这将是保证获得高分辨率珠宝照片的合理步骤。...同时，快门速度仍然不那么重要，因为在大多数情况下，您将使用三脚架，这消除了照片中运动引起的模糊风险。至于ISO感光度，将其保持在尽可能低的常用建议仍然有效。...在后期处理中对表面进行密集抛光可能会导致物品看起来不自然，并且与照片不完全一样。当照片比摄影师的努力更接近数字模型的软件渲染时，保持您的“修复”后期制作。清晰度是否在适当的水平？

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在线试玩 | 对齐、生成效果大增，文本驱动的风格转换迎来进阶版

跨模态自适应实例正则化技术示例图贡献二：基于风格图像的无分类器生成引导 Style-CFG 在风格迁移中，当参考风格图像包含多种风格元素（如卡通风格与夜间美学的结合）时，会出现风格模糊的挑战。...研究团队提出利用布局控制生成模型（如 ControlNet）生成所需要的负向风格图；例如当正向风格图片的风格特点是卡通风格与雪景时，可以生成真实风格下的雪景图片；通过基于风格的无分类器引导使得最终风格化图片中仅包含卡通风格而不包含雪这一风格元素...实验亮点 StyleStudio 的文本对齐能力与稳定的图像生成与先前方法进行定性的比较试验。...研究团队也进行了定量的比较试验与用户调研实验，结果表明在各个指标中超过了已有的风格迁移方法。...基于风格的无分类器引导方法实验研究团队针对提出的基于风格的无分类器引导方法进行试验，通过与传统的无分类器指导方法对比证明了所提出方法的有效性。更多风格图像和文本条件下的实验结果。

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优Tech分享 | 腾讯优图多模态图文内容的识别与定位在内容安全上的应用

在此背景下，越来越多的研究开始从多模态方面开展。然而，早期的多模态研究思路是如何将多个模型进行更好地融合，最终实现1+1>2的效果。...在识别网络上广泛流传的图片广告、表情包以及用户模糊需求的过程中，仅能够进行单模态处理的机器学习无法对单一图片上的文字、人物、背景水印等多种模态进行有效识别，这种情况就需要通过多模态算法解决以上问题。...：通过识别图片上的各类特征（背景、动作、表情、状态等），输出对于该图片的正确描述； 04 VQA ：结合所提出的问题对图片中的相关内容进行识别，并输出正确答案。...其一，隐藏部分图像内容，并通过图片中其他特征和文字描述来预测被隐藏的内容是什么；其二则是通过识别图片中的问答类数据，对文本所提出的问题进行回答。...，输入到局部图像的Transformer中；此外，为防止预训练的过程中有过拟合，还会对卷积得到特征图，按照空间位置分离出局部特征并进行随机采样。

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玻璃拟态（Glassmorphism）设计风格

在上面的示例中，背景模糊值完全相同，为8，但是图像看上去完全不同。当填充不透明度为100％时，对象的不透明度有多低都没有作用。我们根本不会获得所需的模糊背景。...尽管这种风格的元素（例如模糊的背景）已经存在了很多年，但它正变得越来越流行，因此，在这里仍然可以探索很多很酷的创意效果。左侧的图像具有半透明的边框，而右侧的图像则是无边界的。...这是一个与新拟态相同的不良示例，它在每个可能的屏幕元素上滥用效果。这样，某些用户几乎无法访问整个UI，同时也使其变得无聊和原始。...仅当这些透明效果只是装饰性的，而不是体验的组成部分时，才会发生这种情况。应避免将它们用于按钮或切换（这些重要的对象应始终具有更大的对比度），但你可以将其用于卡背景。...只需确保卡的内部具有足够的对比度和适当的间距即可定义层次结构，并在视觉上将所有相关对象“分组”。这是一个更好的例子-该卡具有定义明确的结构，因此即使完全去除玻璃背景，其内容也可以正常使用。

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腾讯数平精准推荐 | OCR技术之识别篇

一相关工作 OCR识别模块属于多分类问题，对识别效果影响大的因素包括：复杂背景、艺术字体、低分辨率、非均匀光照、图像退化、字符形变、多语言混合、文本行复杂版式、检测框字符残缺，等等。...CRNN算法最大的贡献，是把CNN做图像特征工程的潜力与LSTM做序列化识别的潜力，进行结合。...本团队也多处改进LSTM+CTC的算法，并应用到自然场景图像、银行卡识别、身份证识别等多个任务中。...在RNN一侧，我们针对LSTM有对语料和图像背景过拟合的倾向，在双向LSTM单元层实现了Dropout策略。...艺术字与字体变形： ? （图8） 3.低分辨率与模糊字符： ? （图9） 4. 检测框有残缺： ? （图10） 5. 检测框过大： ? （图11） 6. 复杂或非均匀背景： ? （图12） 7.

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ICPR 图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉，基于偏旁部首来识别 Duang 字

随着互联网的飞速发展，图片成为信息传播的重要媒介，图片中的文本识别与检测技术也一度成为学界业界的研究热点，应用在诸如证件照识别、信息采集、书籍电子化等领域。...基于该数据集，阿里巴巴「图像和美」团队联合华南理工大学共同举办 ICPR MTWI 2018 挑战赛，这场比赛共分为三个独立赛道，一是识别单文本行（列）图片中的文字，二是检测并定位图像中的文字行位置，三是识别整图中的文字内容...、戴礼荣教授团队与科大讯飞合作，包揽全部三项任务的冠军。...比赛难点首先是 OCR 长期面临的难题，比如连续文本，以及自然场景背景复杂，噪声干扰比较大。其次，深度学习模型需要很大的数据量来进行训练。如果训练样本很少，很难将模型训练好。...如下图是人眼都看不清的比较复杂的例子。这个例子中背景是粉红色，前景是淡黄色，虽然可以通过 HSV 对图像进行色调增强，但可以看到，它的真实标注是漂亮宝贝 NO1，如果不用 HSV，结果错得很离谱。

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单目标跟踪paper小综述

第三，在测试时，siamfc的template是不更新的，即一直为第一帧，这就导致模型的鲁棒性不佳，例如随着时间的变化template出现遮挡、模糊等情况，但是如果更新策略不佳又会引入模板污染、过拟合等问题...这就导致了网络学到的仅仅是对于背景与前景的区分，即在图像中提取出物体，但我们希望网络还能够识别target与非target物体。作者从数据增强的角度解决此问题。...首先对于数据问题，当然是使用数据增强，主要方法有：增加训练集中物体的类别；训练时使用来自同一类别的负样本，以及来自不同类别的正样本辅助训练；增加图像的运动模糊。...这就导致了神经网络总是习惯认为图像中心的是目标，而忽视目标本身的特征，而siamfc的训练方法target也确实是在图片中央。...网络不可能提前知道要跟踪的目标从而进行相应的训练，如何使得网络能够识别出“临时”挑选的目标。采用meta-learning的方法如何避免过拟合。

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OCR检测与识别技术

OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析识别处理，获取图像中文字信息的过程，具有广泛的应用场景，例如场景图像文字识别、文档图像识别、卡证识别...相较于传统OCR，场景图片中的文本检测与识别面临着复杂背景干扰、文字的模糊与退化、不可预测的光照、字体的多样性、垂直文本、倾斜文本等众多挑战。 ?...CRNN算法最大的贡献，是把CNN做图像特征工程的潜力与LSTM做序列化识别的潜力，进行结合。...在RNN一侧，我们针对LSTM有对语料和图像背景过拟合的倾向，在双向LSTM单元层实现了Dropout策略。...艺术字与字体变形： ? （图8） 5.3.低分辨率与模糊字符： ? （图9） 5.4. 检测框有残缺： ? （图10） 5.5. 检测框过大： ? （图11） 5.6. 复杂或非均匀背景： ?

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Google Pixel 2拍照黑科技：单摄搞定背景虚化+内部潜伏神秘芯片

△ 左图为HDR+处理的照片，右图分出了神经网络输出的处理后图像，其中分出了图像的前景和背景。欣慰的是，CNN清晰划出了女主人公的头发和茶杯的边缘，将之与背景区分开。...如果在此基础上将背景进行模糊处理，可以下图效果： △ 合成的浅景深图像图像中特别需要注意的有几点。首先，虽然背景包含了不同景深的物体，模糊的程度是一致的。...其次，如果用单反来拍，图中的盘子和饼干比较靠近镜头，也会出现模糊的效果，而Google的神经网络虽然知道饼干不是人像的一部分，但是因为它在人像下方，也不能认作是背景的一部分，Google团队对这种情况进行了特别处理...右：黑色表示无需模糊，红色越亮就表示越需模糊，蓝色表示焦点平面前的特征第四步：拼合上述处理形成完整图像终于可以将模糊分隔与深度映射结合起来了，它们共同决定在HDR+图片中对哪些像素进行模糊处理。...我们希望图像中的人像（上图浅色区域）清晰，背景（深色区域）按照比例模糊。上图中红色区域显示了每个像素的模糊程度。模糊的概念理解起来很容易，每个像素都被替换为一个颜色相同但大小不同的半透明disk。

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纸质文档转可编辑电子版太复杂？那是你没看这份神器安装指南！

Windows系统中进行图像的处理和开发。...当使用Tesseract时我建议 ● 使用高分辨率和DPI的图片作为输入图片 ● 使用图像阈值分割技术把文本从背景中分离出来 ● 确保上层的字符可以被清楚的从背景中分离出来例如没有模糊或者变形...但是在接下来的篇幅中我们将介绍一些Tesseract的局限性。 Tesseract进行文字识别的局限性几周前我在进行一个识别信用卡上的16位数字的项目。...当我们把上层的文本从背景中分离出来的时候文本本身的模糊性让Tesseract产生了混淆。也可能是Tesseract并没有学习过读取类似信用卡数字的数字。...当高分辨率图像的上层字符可以从背景中被清除的分割的时候Tesseract最为适用。

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【愚公系列】2023年03月其他-运动控制和机器视觉面试题（34道）

27、关于FLANN算法 28、Canny边缘检测的流程 29、图像锐化 30、图像对比度 31、图像滤波有哪些？ 32、如何检测图片中的汽车，并识别车型，如果有遮挡怎么办？...（第一步获取图片的高斯金字塔，高斯金字塔指的是图片在不同尺寸下进行的高斯模糊处理后的图片，为了寻找图片的特征点，我们要找到图片在不同尺寸空间里的极值，这些极值通常存在于图片的边缘或者灰度突变的地方，所以要对高斯模糊后的图片进行高斯差分...这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。...⑦拉普拉斯算子图像增强：使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化增强图像的目的。 ⑧Gamma校正：伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。...④基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。 ⑤形态学分水岭算法的不连续和相似的性质。 ②图像边缘分割：边缘是图像中灰度突变像素的集合，一般用微分进行检测。

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