今天跟大家聊一聊PPT的基本图片处理功能! ▽ 每次做PPT的时候 总想弄几个感觉还不错的图片 插入PPT里来装装bigger 可是能找到的图片 不是背景不搭 就是带着logo或者水印 一想到处理这些图片要用到PS什么的庞然大物 或许很多人就放弃了 今天就教给大家怎么用PPT自带的图片处理功能 来完成抠图、换背景、图片裁剪的任务 需要用到裁剪、形状裁图、设置透明色、删除背景四个功能 一 裁剪 如果要处理的图片是很规则的几何形状 譬如正圆、椭圆、圆角矩形、矩形、正多边形 那么可以直接使用PPT的图片裁剪工具
怎样把照片底色由红变白 用PS里面的魔棒的工具选取。羽化为2.。然后然后按Shift+f7 反选。然后按shift+j 复制一个图层。点背景颜色。把后背景改为蓝色,然后alt+Delete键,后面就是蓝色的背景, 不过像头发那边一定有点红的,你可以用套索工具将头发边的红色可以画起来,羽化为10差不多。然后去色,ctrl+u是去色,这样就可以。 1.将照片打开,应用工具箱中的多边形套索工具(位置是界面左侧工具栏左边第二个按钮)将人物的轮廓边缘完整地勾画出来,形成一个封闭的浮动选区,注意勾画时要紧贴人物的边缘
我们经常遇到的问题就是拍出来的照片黯然无光,整个照片看起来一点灵动的气息都没有。这不仅很影响美观,还让人没有欣赏的意义。但是如果我们把图片增白会是什么样的效果呢?下面就教一下大家图片增白怎么在线处理的操作方法。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域(ROI)。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程,以及有一些有趣的功能,例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
作为目前最主流的设计风格和主题规范之一,Material Design 的深色主题设计规范非常值得参考学习。这是一套高度自恰的设计规范,有着相当严密的内部逻辑,在 Material Design 的内在隐喻逻辑的推动下,严格遵循国际通行的可用性原则来确保深色主题的可用性和合理性。
我用的Python3.6,OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样,OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。
轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用
手工剪裁的产品可以称为传统的获取白色背景的方式。您可以使用Photoshop及其各种工具(如磁性套索或钢笔)来勾勒产品的轮廓,将产品整体抠出来,然后更换想要的背景,例如纯白色。
之前做了一个纯 HTML+CSS 网站,完全没有 JS 代码,大家可以点击这个链接体验一下 https://woopen.github.io/ssp/ 。
几天前的给头像加国旗,当时我们 Python 代码来实现时,采用的思路是以头像做背景,向上贴中间透明的带有国旗的头像框图。
第七课:局部重绘的应用 *喜欢的话可以一键三连 笔记下载看这篇专栏cv25267334 🚩00:01前言
拥有财富、名声、权力,这世界上的一切的男人 “海贼王”哥尔·D·罗杰,在被行刑受死之前说了一句话,让全世界的人都涌向了大海。“想要我的宝藏吗?如果想要的话,那就到海上去找吧,我全部都放在那里。”,世界
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
作为一名 7 年多的前端开发者,我从未想过我的工作需要具有可访问性,直到最近才领悟。
【列表: ul/ol/dl】列表默认样式为垂直样式,一个项目占据一行。带灰色圆角边框。
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线,具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
这个专栏本不计划继续更新,掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容,美赛M奖应该唾手可得。但是,再往上,进阶到<1%的F奖和O奖,除了模型与运气,更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称,美赛是作图大赛。确有其道理,精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想,而且能极大提高审阅人的印象分。 因此,我开设此专栏的番外篇,主要针对论文的画图问题,记录分享相关的经验、技巧,后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
继续用PPT越界干活。以Nature上的一幅插图为例,使用PPT进行绘制,最终需要达成的效果如下图。
图像分割,英文名image segmentation,就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:
玻璃纤维织物是经编多轴向织物,由一层或多层平行的纱线按照尽可能多的方向交错而成的。织物具有一定的密实度和厚度,颜色一般为白色,生产时的质量缺陷主要为劈缝缺陷,在线生产速度为2m/min,幅宽一般为2.5m左右,检测精度要求为0.5mm。
八九个月前,来自 Combient Mix 的数据科学家 Max Fischer 开始了一个从头开始构建全尺寸街机的项目,这台街机的核心计算设备就是树莓派。
该文介绍了在Python中使用cv2.drawContours填充轮廓颜色和去除小面积轮廓的操作。首先介绍了关于颜色填充和轮廓线的绘制,然后通过实例代码讲解了如何对图片中的轮廓进行操作。
本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言,我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积,然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐,进而帮助农名伯伯更好地管理农作物,减少损失、增加产量……
谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像。简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图)。其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手,而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓。
它是用来创建 总画布/figure“窗口”的,有figure就可以在上边(或其中一个子网格/subplot上)作图了,(fig:是figure的缩写)。
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
3.将我们事先准备不好的大雁图拖入过来, 按ctrl t 选中图层按住shift ctrl 键
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例,帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像,感兴趣的朋友可以了解下
在使用OpenCV的过程中,findcontours是相对使用比较多的,在之前的博客中,介绍了vector<vector<Point> > contours容器: http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/52858661 查找轮廓时内轮廓与外轮廓: http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/53765440
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们,这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能,可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
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。
导语:前端智能化,就是通过AI/CV技术,使前端工具链具备理解能力,进而辅助开发提升研发效率,比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。
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大家好,之前发过一篇文章是知识星球上问题,选择了几个经典的二值图像分析问题,从思路到代码实现给大家分析一波,最近又总结收录了知识星球上的提问,实现了从思路分析到代码实现的完整,下面我们就来看看这几个案例思路分析、运行效果、实现的相关API说明等。
cv2.findContours函数输入有三个参数: - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果: - contours: 图像中所有的轮廓,python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组.
今天跟大家分享带预测区间的图表图表制作技巧! 当图表中的数据带有预测区间,也就是包含未来预测的还未发生的业绩数据时,按照惯常的做法,无法很好地区分已发生和未发生的分别。 可是为了严谨起见,应该对于两者
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片,我们如何找到车牌并提取文字?
无论是手动、半自动、全自动化流程,都可以加入蒙版抠图这个解决方案,其相对创新性使其成为自动化解决方案的最爱方法。
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
一、 题目描述 测量所给图片的高度,即上下边缘间的距离。 思路: 将图片进行阈值操作得到二值化图片。 截取只包含上下边框的部分,以便于后续的轮廓提取 轮廓检测 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片
在计算机视觉中,轮廓检测是另一个比较重要的任务。它包含的操作有计算矩形边界、圆形边界、多边形边界等等。
在Excel中截图,常用的方法包括在Excel中复制为图片、使用第三方截屏工具、使用键盘PrintScreen按钮等方法。
首先我们建立 HTML 的基本结构,定义 HTML 文档的类型、语言、头部信息以及页面内容。
数码相机拍照的时候会补光、十字路口的摄像头拍照会闪一下也是为了补光,那么在机器视觉领域也需要补光,那就是光源,光源的意义是让物体的特征呈现出来,特征就是我们需要的信息,前景跟背景区分出来,如下图中所示需要检测芯片管脚是否正常缺失,那么左侧没有很好地前景(芯片和管脚)和背景区分开来,右侧就是一个好的图像效果。
算法:图像轮廓是将边缘连接起来形成一个整体,用于后续的计算,获取图像的大小、位置、方向等信息。外部的轮廓为父轮廓,内部的轮廓为子轮廓,按照上述关系分类,一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。
注意:轮廓就像从黑色背景中找到白色物体,通常情况下,预先对图像进行阈值分割或边缘检测得到二值图像。
均值滤波是典型的线性滤波算法, 主要方法为领域平均法(即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值)
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