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图像高清化

图像超分辨率是指从低分辨率图像恢复高分辨率图像的过程，是计算机视觉和图像处理中的一类重要技术。它在实际应用中有广泛的用途。随着深度学习的发展，超分辨率方法的性能取得了巨大飞跃。...该方法可以针对不同的图像进行自适应调整，这使得其能够对真实图像或获取方式未知的图像进行高清化处理。 算法原理 论文提出的方法基于自然图像中强大的内部数据重复性。...如图2所示，小图像块会在单张图像内部反复出现，不仅在同一尺度内出现，也在不同尺度之间重复出现。 图2：相似图像块的重复 论文提出的方法将图像的内部数据重复性与深度学习的泛化能力结合起来。...这些样本是通过对低分辨率图像进行降采样来生成自身的更低分辨率版本获得的。然后，该方法将这些下采样图像作为输入，将原图作为目标，训练网络重建高分辨率图像的能力。...图3展示了一张小猫躺在落叶堆上的图像，利用论文所提出的方法对该图像进行超分辨率操作后，图像的细节部分变得更清晰了，即原本模糊的毛发变得更加细腻。

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【论文复现】图像高清化

图像超分辨率是指从低分辨率图像恢复高分辨率图像的过程，是计算机视觉和图像处理中的一类重要技术。它在实际应用中有广泛的用途。随着深度学习的发展，超分辨率方法的性能取得了巨大飞跃。...该方法可以针对不同的图像进行自适应调整，这使得其能够对真实图像或获取方式未知的图像进行高清化处理。 算法原理 论文提出的方法基于自然图像中强大的内部数据重复性。...如图2所示，小图像块会在单张图像内部反复出现，不仅在同一尺度内出现，也在不同尺度之间重复出现。 论文提出的方法将图像的内部数据重复性与深度学习的泛化能力结合起来。...这些样本是通过对低分辨率图像进行降采样来生成自身的更低分辨率版本获得的。然后，该方法将这些下采样图像作为输入，将原图作为目标，训练网络重建高分辨率图像的能力。...图3展示了一张小猫躺在落叶堆上的图像，利用论文所提出的方法对该图像进行超分辨率操作后，图像的细节部分变得更清晰了，即原本模糊的毛发变得更加细腻。

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    人脸图像识别（python人脸识别技术）

    python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...#import sys #python内置库 import cv2 #计算机视觉领域 import face_recognition #人脸识别库，如果读取图片的话，会是图像矩阵 #就是每个图片的rgb...face_location = face_locations[i] top,right,bottom,left = face_location #画框 图像...FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(255,0,0,2)) face_image_rgb = cv2.cvtColor(face_image,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 展示图像...当然对于视频动态图像也是可以的，我们python中也有调用摄像头的模块，以及也有可以将手机的摄像头将摄像头转换地址的，我们可以在代码中加入进来，调用摄像头并控制拍照片，这样就可以和这个结合起来，实现动态人脸识别

    15.3K60

    C++ OpenCV人脸图像提取

    前言 《C++ OpenCV Contrib模块LBF人脸特征点检测》文章中已经介绍了人脸特征点的检测，本篇文章是在原代码的基础上实现人脸的提取。 ? 实现效果 ?...从上图上可以看到，左边蓝色方框里面是截取的人脸图像，然后在人脸图像的基础上针对特征点选定区域，最后生成右边圆框中的人脸图像。...# 实现方式 1 使用DNN检测到人脸并截取人脸部分区域 2 在截取的人脸区域中检测人脸68个特征点 3 针对68个特征点实现凸包检测形成图像掩膜 4 根据掩膜提取图像的人脸信息 关于人脸68个特征点...上图中介绍了人脸特征点的几个关键位置： 位置 点的范围 左侧下巴轮廓 0-7 下巴 8 右侧下巴轮廓 9-16 左侧眉毛 17-21 右侧眉毛 22-26 鼻梁区域 27-30 ‍ 鼻底区域 31-35...结语 源码下一篇会再提交上去，现在的源码在处理人脸的Delaunay三角形的 提取，正好遇到了问题。等下篇的时候一起说一下。 完

    1.6K30

    人脸技术：不清楚人照片修复成高质量高清晰图像框架（附源代码下载）

    由于人脸图像包含丰富的上下文信息，研究者提出了一种方法，RestoreFormer，它探索了对上下文信息建模的全空间注意力，并超越了使用本地运算符的现有工作。...01 概述 Blind face恢复是从未知退化中恢复高质量的人脸图像。...由于人脸图像包含丰富的上下文信息，研究者提出了一种方法，RestoreFormer，它探索了对上下文信息建模的全空间注意力，并超越了使用本地运算符的现有工作。...ABOUT 计算机视觉研究院 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。...VS Code支持配置远程同步了 改进的阴影抑制用于光照鲁棒的人脸识别 基于文本驱动用于创建和编辑图像（附源代码） 基于分层自监督学习将视觉Transformer扩展到千兆像素图像 霸榜第一框架：

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    NVIDIA 论文：用 GAN 生成高清图像 | ICLR 2018

    这既加快了训练速度，又能增加训练的稳定性，从而使我们能够制作出前所未有的质量的图像，例如用 1024x1024 像素的 CelebA 图像（AI研习社注：CelebA 是中国香港中文大学发布的 20 多万的名人人脸数据库...我们还提出了一种增加生成图像变化的简单方法，并且在无监督的 CIFAR10 中实现了创记录的 8.80 的初始分数。...最后，我们提出了一个新的衡量 GAN 结果的指标，无论是在图像质量和变化方面。 作为额外的贡献，我们构建了更高质量的 CelebA 数据集。...，但生成的结果往往是模糊的；GAN 可以生成清晰的图像，但在分辨率上只能有小范围的变化，而且质量一直不稳定；混合方法可以结合上述三种方法的优势，但在图像质量上仍落后于 GAN。...由于生成高分辨率图像之所以困难是因为这一过程中会极大放大梯度问题，而且由于内存的限制，大图片还要分割成若干块分别计算，从而影响了训练的稳定性。

    1.4K60

    DeepFaceDrawing: 使用草图生成人脸图像

    来源：DeepHub IMBA本文约1300字，建议阅读8分钟本文为你介绍使用人脸或者草图来制作人脸照片的想法。 在本文中，介绍了使用人脸设计或草图来制作人脸照片的想法。...（架构和思想） 数据集： 使用 CelebAMask-HQ 数据集的人脸图像创建了一个新的数据集，并用于训练（Train）和测试模型。...该数据库包括 17,000 对真实图像及其设计，其中男性图像 6,247 对，女性图像 11,456 对。但是，这个数据集不是很大，需要新的数据来改进算法。...在第一阶段，这些图像进入第一个子网或CE，分别学习与每个人脸分量相关的每个编码器，在第二阶段，每个人脸分量根据相似度在其特定的类中使用K近邻算法，并被放置到图中。...样例如下： 其他特征： 在该模型中，可以改变对人脸每个特征的注意量和准确性，可以调整每个特征的拟真程度，例如鼻子比较像而嘴不太像。

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    MDFR ：基于人脸图像复原和人脸转正联合模型的人脸识别方法

    为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。...实验表示，训练完成之后的MDFR可以通过一个单一化的网络，一次性地从多重低质量因素影响的侧面人脸图像中恢复其高清的正面人脸图像，并有效的提高人脸算法的识别率。...为了解决这些问题，已经有很多方法使用分阶段模型来分别处理相应的低质量因子影响的人脸图像，即首先将低质量人脸恢复成高质量的人脸图像，随后进行人脸转正并用于人脸识别。...FRN网络的作用是将低质量人脸图像重建为高质量人脸图像，而FFN网络将FRN生成的侧脸图像进行转正。...基于3D形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)，二维人脸图像对应的三维顶点可以通过人脸正交基线性加权相加而得到： 通过尺度正交映射将三维人脸顶点映射到二维图像平面，二维侧脸人脸图像可以表示为

    1.4K20

    python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

    下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....detectMultiScale函数：检测人脸算法，其参数如下： image：要检测的输入图像 scaleFactor：表示每次图像尺寸减小的比例 minNeighbors：表示每一个目标至少要被检测到多少次才算是真的人脸...，因为周围的像素和不同的窗口大小都可能检测成人脸 minSize：表示目标的最小尺寸 maxSize：表示目标的最小尺寸 Haar-like矩形特征：是用于物体检测的数字图像特征。...图像单人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是LBP...图像多人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 转成灰度图像 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY

    1.3K20

    python+opencv 实现图像人脸检测及视频中的人脸检测

    下载HAAR与LBP数据 2. opencv相关知识 二、python+opencv实现人脸检测 1. 图像单人脸检测 2. 图像多人脸检测 3. 视频中人脸检测 4....detectMultiScale函数：检测人脸算法，其参数如下： image：要检测的输入图像 scaleFactor：表示每次图像尺寸减小的比例 minNeighbors：表示每一个目标至少要被检测到多少次才算是真的人脸...，因为周围的像素和不同的窗口大小都可能检测成人脸 minSize：表示目标的最小尺寸 maxSize：表示目标的最小尺寸 Haar-like矩形特征：是用于物体检测的数字图像特征。...图像单人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 创建一个级联分类器 加载一个.xml分类器文件 它既可以是Haar特征也可以是LBP...图像多人脸检测 import cv2 as cv def face_detection(image): # 转成灰度图像 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY

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    【AIGC绘画】PCM完爆LCM | 1步生成高清图像

    ⚡ PCM完爆LCM | 1步生成高清图像 Phased Consistency Model（PCM）是一种新型的生成模型，旨在解决Latent Consistency Model（LCM）在文本条件高分辨率生成中的局限性...零样本图像编辑：PCM可以实现零样本图像编辑，例如图像超分辨率、修复和上色等任务。...局限性 低步长生成质量不稳定：尽管PCM能够在少步骤中生成高质量的图像和视频，但当步长非常低，尤其是仅使用单步时，生成的样本质量可能会不稳定。模型可能会产生结构错误或模糊的图像。...高分辨率图像生成 PCM 在高分辨率、文本条件的图像生成任务中表现出色。相比于传统的潜在一致性模型（LCM），PCM 能够在多步生成过程中保持结果的一致性和高质量。...文本生成图像 PCM 尤其适用于文本条件的图像生成任务。这类任务需要模型根据输入的文本描述生成对应的图像，PCM 通过改进一致性模型，使得在潜在空间中生成的图像更加清晰和符合文本描述。 4.

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    人脸专集5 | 最新的图像质量评价

    在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。...1 今天内容的简要 今天，“计算机视觉战队”主要和大家分享图像修复的质量评估。该技术主要是一种用于图像修复的图像质量评价(IQA)方法，旨在从多个结果中选择最佳的图像质量评价方法。...由于评估修复图像的质量与评估其他劣化图像是一项非常不同的任务，该方法设计了新的图像特征，专门用于评估修复的图像。此外还表明，利用两两学习特征，可以自动生成训练数据，并利用这些数据提高估计精度。...添加一些失真，如像素值的比例变化或应用低通滤波器，对原始图像往往发生修复的结果。这种失真图像和原始图像的几个级别产生训练数据，假设增加失真会减少偏好。 ? 当然，原始图像比畸变图像具有更好的质量。...为了显示其他现有方法失败的原因，在上图中的左上方和底部图像上覆盖了一个显著图。a-c与上上上图有关；原始图像和修复图像。上层图像显示，两幅图像之间没有显著性差异。

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    21k star 开源项目，让模糊图像秒变高清！

    或者是从网上下载的需要使用的图片，找不到更高清的版本导致使用效果不好。 之前了不起分享过基于 Real-ESRGAN 算法修复模糊图片的工具，不过用起来还是比较麻烦且稍显简陋。...项目介绍 Upscayl 是一款强大的图像处理工具，利用先进的 AI 算法，能够在 Windows、Mac 和 Linux 三个平台上进行低分辨率图像的高效放大和增强。...不论是摄影作品、电影截图，抑或是珍贵的家庭照片，Upscayl 都展现出卓越的高清化效果。其简单易用的界面设计使得操作变得轻松愉悦，简直是一个开箱即用的利器。...我们下载 dmg 镜像文件安装之后，打开工具，可以看到如下界面： 界面非常简洁，左侧的选项很清晰，按照步骤一步一步做就可以实现将模糊图片变高清。...总结 upscayl 的最大优点在于使用简单方便，让不懂技术的小白也能轻松的使用到各种图像处理算法带来的神奇体验。感兴趣的朋友们赶快去试试吧。

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    全志T527芯片详解【二】：高清图像编解码

    硬件模块加持 T527集成了多个图形显示和编解码相关的硬件模块，为高清图像显示、高清视频播放和多路高清摄像头输入提供了强大的硬件基础： ARM Mail-G57 GPU 自研显示引擎(Display Engine...transmission，compliant with MIPI-CSI2V1.1 and MIPI DPHYV1.1 Maximumvideocaptureresolution of 8M@30fps 自研高清画质算法矩阵...全志在显示引擎上硬件固化了自研的高清画质算法矩阵AWonder1.0，提供了多维度的图像处理算法，包括： 智能降噪 明亮动态 清晰细节 绚丽色彩 精锐去隔行 臻彩HDR AI-PQ … 帮助图像减少噪点...自研图像和视觉参数调节工具 T527配套了全志自研量产工具 屏幕画质调试工具：TigerLCD 视觉图像调试工具：TigerISP 通过可视化的软件工具，帮助工程师更便捷地对图像参数进行调试，减少工程师工作量...，提升开发效率，让图像色彩显示更精准。

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    精选论文 | 人脸图像合成【附打包下载】

    人脸图像合成技术不仅可以实现“换脸”、“人脸编辑”等娱乐效果，而且能够有效提高人脸识别等技术的性能。今天，两位主讲嘉宾为大家精选了人脸图像合成中的几篇代表性的工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。...1 推荐理由：本文提出了PGGAN模型，并首次成功合成了视觉效果极为逼真的超高分辨率人脸图像。PGGAN的核心思想在于逐级生成图像，在训练过程中合成图像分辨率不断提高。...此外，本文提出了一个大规模的高清人脸数据库（CelebA-HQ），有效地解决了高清生成中的数据问题。...推荐理由来自：曹杰 2 推荐理由：本文提出了pix2pixHD，是对pix2pix进行改进从而支持生成高清的街景图像和人脸图像，最高分辨率可达2048*1024。...推荐理由来自：曹杰 3 推荐理由：本文提出了一种可生成不同风格高清图像的生成式对抗网络，StyleGAN。

    1.7K64

    GAN对人脸图像算法产生了哪些影响？

    人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。...遮挡人脸恢复与姿态仿真 人脸识别算法发展了很久也已经在工业界大规模应用，但是它的难题仍然是很明显的，遮挡就是其中一个大问题，GAN可以被应用于遮挡人脸的恢复。...另一方面，姿态对人脸识别等算法的影响非常大，也会造成上述的遮挡问题，将GAN用于姿态仿真，比如正脸化，将非常有助于人脸识别等模型的性能提升。...年龄与表情仿真 跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。...如何进行实战深造 上面简略地介绍了GAN在人脸图像领域中的主要应用，还有一些通用的属性编辑内容没有讲述。上述的每一个方向细细深究都会有非常多的内容，值得想在人脸算法领域有所建树的同学跟进。

    1.2K10

    基于全局与局部感知网络的超高清图像去雾方法

    然而，伴随着移动设备和边缘设备对分辨率为4k图像处理方法的需求的不断增长，现存的图像去雾的方法很少能高效地处理一张带雾的超高清图像[1]。...2）全局特征和局部特征相辅相成，协同产生一张高质量的超高清去雾图像。 本文算法有能力在单个24 GB RAM的RTX 3090上以110 f/s的速度处理一张4k分辨率的图像，并实现最佳性能。...所有的图像下采样和上采样的方式都使用了双线性插值。 1.2 局部信息提取 为了进一步增强模型生成一张清晰的超高清去雾图像的能力，该模型引入了图像的局部信息提取网络。...除了4k分辨率图像，在其他公共数据库下载的几个低分辨率带雾图像上评估了超高清去雾算法与其他的对比方法。去雾结果如图6所示。可以看出，除本文之外的所有型号都存在颜色失真。...空间MLP混合器可以帮助模型从超高清分辨率的（4k）图像中恢复颜色特征。使用局部特征分支来恢复高质量的细节特征，为图像去雾提供丰富的纹理信息。

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