如何将背景图像与卡片中的模糊进行适当的拟合？

将背景图像与卡片中的模糊进行适当的拟合可以通过以下步骤实现：

首先，确保背景图像和卡片中的模糊图像具有相同的尺寸和比例。可以使用图像处理库（如OpenCV）来调整图像的大小和比例。
接下来，使用图像处理算法（如高斯模糊、均值模糊等）对背景图像进行模糊处理。这将使背景图像与卡片中的模糊效果更加一致。
将模糊的背景图像与卡片中的模糊图像进行叠加。可以使用图像处理库中的叠加函数（如addWeighted）来实现。
调整叠加后的图像的透明度，以使背景图像和卡片中的模糊图像看起来更加自然。可以通过调整叠加函数中的透明度参数来实现。
最后，将处理后的图像应用于卡片的背景，以实现背景图像与卡片中的模糊的适当拟合。

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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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玻璃拟态（Glassmorphism）设计风格

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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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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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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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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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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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5、对接刷卡系统：与二代证、医保卡等刷卡系统对接，将采集的人脸照片与证件上存储的照片进行比对，验证刷卡人的真实身份。...（4）测试结果——欠拟合 1、定义：模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据左图表示size与prize关系的数据，中间的图就是出现欠拟合的模型，不能够很好地拟合数据...3）某款AR美颜相机（1）无法定位出人脸：在背景出现多人或宠物时，相机有时并未能精确定位出目标用户，而定位到背景图片中的人、宠物、身旁的其他人；有时屏幕一片漆黑；有时显示未检测出人脸。...（2）图像模糊昏暗：光线太暗、运动、对焦等造成模糊（摄像头距离因素，造成图像低频存在，高频流失等） 1、从产品角度：可提醒用户在光线较温和的区域进行美颜操作；或是擦除前置摄像头的障碍物；...（2）数据图片的标注：在标注规范文档的指引下，将图片分发给标注团队进行数据的标注，对一些模棱两可的图片，如图片中的人脸较模糊，此时该照片是要还是不要，期间应与算法同事保持沟通，有时暗的图片在算法的优化中能准确识别

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