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【Midjourney】Midjourney 辅助工具 ② ( 自定义命令工具 | 设置颜色 | 设置材质 | 设置随机种子 | 设置图片链接 )

Midjourney Prompt Tool 自定义命令工具 : https://prompt.noonshot.com/ 注意 : 要使用 Google 的 Chrome 浏览器访问该网站 , 其它浏览器可能无法正常弹出选项...; 进入该网页后 , 界面如下 : 在上述界面中 , 可以选择生成详细的 Midjourney 提示词 ; 1、设置颜色参数 点击 Colors 按钮 , 可以设置颜色参数 , 在弹出的对话框中...然后拖动到图片上传表单中 ; 图片上传成功后 , 会将该网站作为图床 , 并生成对应的链接 ; 最终生成的指令为 : /imagine prompt: Catgirl::1.6 https://firebasestorage.googleapis.com...: anime::1 direct sunlight::1 satellite imagery::1 baby pink color::1 aluminum::1 --seed 3043910304 在...Midjourney 中 , 执行上述指令 , 生成的图像如下所示 : 大图展示 :

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顶尖人工智能无法识别这些简单图像

但是在最先进的神经网络眼里，这些却是蜈蚣（centipede）、猎豹（cheetah）、孔雀（peacock）等等。 在研究人员看来，神经网络似乎形成了各种有助于识别对象的视觉线索。...上图中例子说明至少在某些时候这些线索是颗粒度很细的。也许经过训练后，神经网络把一连串的“绿色绿色、紫色、绿色”像素视为孔雀看见的模式了。...至少在一开始对强大的算法却把结果完全弄错感到惊讶。请记住，尽管这些人稍微年轻一点，但个个都是在顶级 AI 大会上发表过文章的人了。 而在研究团队负责人 Clune 看来，这反映了该领域的世代转移。...Clune 希望这项研究可以激发其他研究人员跟进，在算法中考虑到图像的整体结构。换句话说，让计算机视觉更像人类视觉。 同时，这项研究也促使我们考虑 AI 其他形式的漏洞。...但是在我们这么做的时候是否完全理解了它就不太清楚了。 摘自:35氪 大数据文摘，WeMedia自媒体联盟成员之一

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    图像腐蚀与图像膨胀在信号过滤的应用

    今天遇到一个有趣的问题，常规我做图片处理，采用图像腐蚀与图像膨胀等方法用来得到想要的图像特征，今天第一次看到腐蚀与膨胀在信号过滤中的引用，故此分享探讨 先说说图像腐蚀与图像膨胀 图像腐蚀与图像膨胀 一...基础知识 　　图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域. 　　...二 图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 　　该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理，其中B是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板B与图像A进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点...下图是将左边的原始图像A膨胀处理为右边的效果图A⊕B。 　...图像中的高亮区(黑点增多) 三 图像腐蚀 　　腐蚀的运算符是“－”，其定义如下： 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理，通过模板B与图像A进行卷积计算，得出B覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值

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    解决Mac无法成功安装pygame，无法更改窗口背景颜色，不显示飞船图像的问题

    /pygame 命令无法安装pygame，或者通过pip3 install pygame 命令成功安装后，在编写《外星人入侵》代码中调用 import pygame 模块运行程序，会发现python应用图标一直在程序坞中跳动或者不动...虽然在终端中用 pip3 install pygame 命令可以成功安装pygame， 并且可以成功运行pygame窗口。但是，在接下来的编写过程中，会出现新的问题。...pygame窗口无法更改背景色，无法显示飞船图像。...如重新去官网安装python（什么32位跟64位必须匹配之类的），通过命令直接安装python（书上的homebrew方法），更改代码中的pygame.event.get()，或者安装低版本python等都无法解决这些问题...安装成功后可以在终端中输入 python -m pygame.examples.aliens 命令测试一下如果出现游戏画面恭喜你安装成功。

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    在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

    举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解。 ?...下载链接也在 GitHub 资源库里。 现在教程开始。 图像注解生成模型 ? 在高层级，这就是我们将要训练的模型。每一幅图像将会用深度 CNN 编码成 4,096 维的矢量表示。...在我们的例子中，VGG-16 图像分类模型导入 224x224 分辨率的图像，生成对分类图像非常有用的 4,096 维特征矢量。...Word-embedding 帮助我们把词语表示为矢量，相近的词语矢量在语义上也是近似的。 在 VGG-16 图像分类器里，卷积层提取了 4,096 维表示，传入最终的 softmax 层进行分类。...局限性 对于学习把图像映射到人类级别的文字注解，该神经图像注解生成器提供了一个十分有用的框架。铜鼓偶在大量图像—注解成对数据上训练，该模型学会了通过视觉特征抓取相关语义信息。

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    解决图像数学运算后无法正确显示的问题

    最近用的OpenCV python3 开发场景识别的应用，遇到了在图像进行数学逻辑运算后无法真确显示的问题，问题代码如下： out = 1*((img[:,:,2]>img[:,:,1])&(img[:...imwrite("test/chess_deal.png", out*255) break cv2.destroyAllWindows() 显示输出out输出图片的形状与数据都没有问题，可就是无法正确显示...锥状体主要位于视网膜的中间部分，称之为中央凹，且对颜色高度敏感，称为白昼视觉或亮视觉； 杆状体分布面积较大，用来给出视野内的一般的总体图像，没有彩色感觉，而对低照明度敏感，称为微光视觉或暗视觉。...所以，我们从网上下载了一幅火焰图像，不用进行任何的颜色模型转换就可以使用RGB颜色判据来提取区域。...在OpenCV1.0中实现很简单，下面先摆出代码 --------------------- 作者：电磁炮X 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/qq_27569955

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    PCA在图像降维的应用

    本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。...所谓“自然图像”，不严格的说，是指人或动物在他们一生中所见的那种图像。 注：通常我们选取含草木等内容的户外场景图片，然后从中随机截取小图像块（如16x16像素）来训练算法。...在自然图像上进行训练时，对每一个像素单独估计均值和方差意义不大，因为（理论上）图像任一部分的统计性质都应该和其它部分相同，图像的这种特性被称作平稳性（stationarity）。...根据应用，在大多数情况下，我们并不关注所输入图像的整体明亮程度。比如在对象识别任务中，图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。...但对自然图像而言，对每幅图像进行上述的零均值规整化，是默认而合理的处理。

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    开发 | 在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

    举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解。 ?...下载链接也在 GitHub 资源库里。 现在教程开始。 图像注解生成模型 ? 在高层级，这就是我们将要训练的模型。每一幅图像将会用深度 CNN 编码成 4,096 维的矢量表示。...在我们的例子中，VGG-16 图像分类模型导入 224x224 分辨率的图像，生成对分类图像非常有用的 4,096 维特征矢量。...Word-embedding 帮助我们把词语表示为矢量，相近的词语矢量在语义上也是近似的。 在 VGG-16 图像分类器里，卷积层提取了 4,096 维表示，传入最终的 softmax 层进行分类。...局限性 对于学习把图像映射到人类级别的文字注解，该神经图像注解生成器提供了一个十分有用的框架。铜鼓偶在大量图像—注解成对数据上训练，该模型学会了通过视觉特征抓取相关语义信息。

    1.1K60

    在图像中标注新的对象

    由两个图像上的现有信息产生的描述。左边是训练数据中存在的对象（熊）的图像。在右边是模型在训练中没有见过的对象（食蚁兽）。...目前的视觉描述或图像描述模型工作得很好，但是它们只能描述在现有图像描述训练数据集中看到的对象，而且他们需要大量的训练样例才能生成好的描述。...然而，我们观察到，虽然模型是在ImageNet上预先训练好的，但是当模型在COCO图像 - 描述数据集上进行训练/调整时，往往会忘记之前看到的内容。...在训练期间，每批输入包含一些带有标签的图像，一组不同的图像和标题以及一些简单的句子。这三类输入数据训练网络中的不同部分。...在我们的模型中最常见的错误之一就是无法识别对象，而减少这种情况的方式是使用更好的视觉特征。

    2.1K110

    电脑识别图像的极限在何处？

    同样在图像识别方面：人类可以可以破碎的线索拼凑出模糊的图像，而电脑却不行。 论文的作者使用一组模糊、复杂的图像来确定计算机视觉模块与人类大脑的差异。...他们使用的图像被称为“最小识别结构”(MIRCs)都是太小或者分辨率较低的图像再缩小一点人们都无法识别出来。...在经过专业训练后，计算机在识别MIRCs方面表现的更好些，但准确性比人类相比还是较低。关于原因作者说道，这是因为电脑无法识别出图像中的独立部分，但人类可以。...例如，在一张模糊的图像中有鹰的头和翅膀，人们可以通过模糊的图像指认出眼睛、嘴或翅膀。作者提到，这种识别是“超过目前神经网络模块的能力”。...总的来说，电脑在图像识别上能做的很好，但并不是十分接近人类处理相同任务时的过程。它们无法使用图像中的独立部分进行信息识别，利用最少信息识别图像上它们不如人类。

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    图像处理在工程中的应用

    传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练...，得到最优模型参数；3、对采集到的手势进行判断，具体如下图所示： 附：后续需要学习的内容主要包括：1、把无线数据传输集成到系统内部；2、提高程序在复杂背景下识别的准确率。...附录：补充材料 1、图像抓取：安装OpenCV、Python PIL等库函数，实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能，实验中采集的训练样本主要包含五类，每类200张，共1000张，图像的像素为440...2、图像识别：基于机器学习方法进行图像识别通常分为几个阶段：人工设计特征，提取特征和用分类器进行分类，人工设计特征和提取特征非常复杂和困难，而深度学习方法通过构建深层神经网络结构，将这繁琐的步骤全权交给神经网络

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    matplotlib无法显示图片_python运行程序后不显示图像

    在学习Matplotlib的时候，在Pycharm中运行的时候不会弹出画的图像。 首先你运行之后最小化pycharm，看看是不是已经出来了，只是没有自己弹到最顶层。...然后我自己在电脑里下载了Anaconda。 在Pycharm新建项目的时候选择了最新下载的anaconda的Python（3.6.3）版本。...因为我将上面绘制的代码放到Anaconda—>spyder中运行图像就能出来，效果如下： 最后我将项目的Python版本换为了系统的Python版本（2.7），下图： 再次在Pycharm中运行，...图像就出来了： 最后我还是换回了Anaconda的（3.6.3）。...因为Anaconda的图像处理还是比较好的。 Pycharm用来写代码，Anaconda—>spuder用来处理图像（55555555）。

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