本文来自光头哥哥的博客【Seam carving with OpenCV, Python, and scikit-image】，仅做学习分享。
此外，Pillow 还提供了更多的功能和方法，包括图像旋转、调整亮度、对比度等操作。通过学习以上基本操作，可以逐步探索 Pillow 的更多功能。
本章开始学习Python图像处理，需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像，实现格式转换，改变大小尺寸，裁剪，滤镜处理。
我们把时钟拨到 11 年前，2007 年，在第 34 届 SIGGRAPH 2007 数字图形学年会上，以色列的两位教授 Shai Avidan 和 Ariel Shamir 展示了一种新的缩放裁剪图像方法，他们称之为 Seam Carving for Content-Aware Image Resizing，也就是我们后来所说的“接缝剪裁”（Seam Carving）算法。
：我想要去除图像文件中的白色空白，有没有什么便捷的方法能在Linux命令行中对图像文件进行剪裁？
今天带来基于深度学习的图像构图的研究报告，主要涉及了基于CNN的图像剪裁方法的研究现状、数据集的发展、以及现有应用。
为电视和显示器拍摄制作的视频常常使用横向16：9或者4：3比例。然而越来越多的用户开始在移动设备上制作和观看视频，传统的画面比例并不能完美兼容。为此需要对视频画面进行剪裁，传统的做法涉及到静态剪裁，例如，选定好可视区域，然后把区域外的内容全部剪掉。不幸的是，由于构图种类和相机运动模式繁多，这种静态剪裁经常产出无法让人满意的结果。而其他特殊的做法，常常要求拍摄者手动确定每个画面的目标，并追踪他们在每帧间的转变，然后相应的剪裁掉多余的画面。这个过程是非常耗时、乏味且容易出错的。
一、内容概要 Photo OCR Problem Decription and pipeline(问题描述和流程图) Sliding Windows(滑动窗口) Getting Lots of Data and Artificial Data Ceiling Analysis（上限分析）:What part of the pipline to Work on Next 二、重点&难点 1. Problem Decription and pipeline 为了实现图像文字识别通常按如下流程图进行操作： 文
图，貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西，精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言，如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中，PyQt库是一个强大而灵活的选择，它提供了丰富的图像处理类和功能。
文中蓝色字体为链接，部分外部链接无法从文章内部直接访问，请点击文末阅读原文以访问链接。
Cocos Creator 的 SpriteFrame 是 UI 渲染基础图形的容器。其本身管理图像的裁剪和九宫格信息，默认持有一个与其同级的 Texture2D 资源引用。
使用Detectron预训练权重输出 *e2e_mask_rcnn-R-101-FPN_2x* 的示例
ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过 1400 万张标注图像。该数据集由斯坦福教授李飞飞等人于 2006 年开始创建，后成为评估计算机视觉模型在下游视觉任务中能力的试金石。
PR软件是一款功能强大的图像处理和编辑软件，广泛应用于设计、广告、影视等领域。它可以帮助用户对图像进行高效、精确的处理和编辑，包括调整颜色、光照、剪裁、合成等多种操作。本文将着重介绍PR软件的特点和使用方法，并通过实例演示和应用案例探讨其价值和意义。
在探索图像处理的世界之前，了解一些基础知识是非常重要的。色彩和像素是构成数字图像的基石。
list(),int()都属于强制类型转化，将字符串转化为list列表 一维数组 a=[1 2 3 4 5 6] a[4]=5 二维数组 b=[[1 2][3 4][5 6][7 8]] b[1][1]=4 三维数组 c=[[[1 2][3 4]][[5 6][7 8]]] c[1][1][1]=8
机器之心专栏作者：陈小康 来自北京大学、香港大学和百度的研究者近日提出了一种名为CAE的新型 MIM 方法。 掩码建模方法，在 NLP 领域 (例如 BERT) 得到了广泛的应用。随着 ViT 的提出和发展，人们也尝试将掩码图像建模（MIM）应用到视觉领域并取得了一定进展。在此之前，视觉自监督算法主要沿着对比学习（contrastive learning）的思路去设计，而 MIM 无疑打开了新的大门。 来自北京大学、香港大学和百度的研究者近日提出了一种名为CAE的新型 MIM 方法。该方法通过对 “表征学
Photoshop是一款应用广泛的图像处理和编辑软件，其中的裁剪工具是其中的一个重要功能。本文将以Photoshop裁剪工具为探讨对象，深入介绍其功能和使用方法。
图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。
本文主要介绍了如何使用Caffe中的ImageData层和DummyData层来导入图像数据以及进行图像分类。首先介绍了ImageData层的参数和使用方法，然后通过一个示例展示了如何使用ImageData层和DummyData层来将图像数据导入到Caffe中。最后讨论了如何使用Caffe中的Net训练模型来进行图像分类。
如何方便而又快速地显示网络图片，一直是安卓网络编程的热门课题，前些年图片缓存框架Picasso、Fresco等等大行其道，以至于谷歌按捺不住也开发了自己的Glide开源库。由于Android本身就是谷歌开发的，Glide与Android系出同门，因此Glide成为事实上的官方推荐图片缓存框架。不过Glide并未集成到Android的SDK当中，开发者需要另外给App工程导入Glide库，也就是修改模块的build.gradle，在dependencies节点内部添加如下一行依赖库配置：
很多深度学习方法实现了不错的抠图效果，但它们无法很好地处理高分辨率图像。而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。如何突破硬件限制，将抠图方法应用于高分辨率图像？来自 UIUC、Adobe 研究院和俄勒冈大学的研究者提出了一种新方法。
抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。但是，由于硬件限制，这些方法在实际的抠图应用中可能会失败，因为现实世界中需要抠图的输入图像大多具备很高的分辨率。
基于美学的图像裁剪（aesthetic image cropping）的目标是在一张图片中找到具有最高美学评价的子图。
PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor，其中预处理包括但不限于「图像裁剪」，「图像旋转」和「图像数据归一化」等。而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行，一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。如下所示
目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型，原论文：Decentering Distortion of Lenses
本文介绍了TensorFlow中的图像预处理方法，包括图像解码、图像尺寸调整、图像编码以及图像剪裁等操作。通过这些操作，可以方便地对图像进行预处理，为后续的模型训练和推理提供更好的数据质量。同时，本文还提供了几个示例，演示了如何使用TensorFlow进行图像预处理，包括使用decode_jpeg、resize_images和central_crop等函数进行图像处理。
2020年让我们不断见识到“后浪”的超强力量，也让世界看到了瞩目的华人新星。在今年6月举办的CVPR中，年龄最小的一位一作获奖者甚至还在本科阶段。他就是来自康奈尔大学的四年级学生、98年出生的AI科学新秀——林之秋。
存在问题： opengl中如何渲染管线？ 解决方案： 绝大数OpenGL实现都有相似的操作顺序，一系列相关的处理阶段称为OpenGL渲染管线。图1-2显示了这些顺序，虽然并没有严格规定OpenGL必须
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念：图像处理和计算机视觉的区别：图像处理侧重于“处理”图像–如增强，还原，去噪，分割等等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中，Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块，但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。
渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）：
PhotoView是在Android一个比较常用的图片预览的开源库，在搜索中也发现了两个不同的PhotoView，分别是com.github.chrisbanes:PhotoView:2.3.0和com.bm.photoview:library:1.4.1，从使用对比的效果来说，个人更倾向于com.bm.photoview，这个除了有上面的那个的功能外，还可以加入图像的旋转。
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
数据扩充是一种增加数据集多样性的技术，无需收集更多的真实数据，但仍然有助于提高模型的准确性和防止模型过度拟合。在这篇文章中，你将学习使用Python和OpenCV实现最流行和最有效的对象检测任务的数据扩充过程。
大家好呀，前两天烈阳天道1上映了，不知道大家看没看呢，里面还有一小段彦穿越虫洞与猴哥相遇的画面，彦女王啊啊啊~~
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中，VGG 在Top-5中取得了92.3%的正确率。同年的冠军是googlenet。
勾选剪裁图层之后，导出的图片会将图层中图形之外的区域全部剪裁掉，是文件和图形卡齐
项目地址：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing
近年来，深度学习在工业领域的应用越来越广泛，不但提升了企业的自动化生产效率，还为企业的重要决策提供了数据支撑，AI正逐步改变人们的生活和生产方式。由于深度神经网络计算复杂度高、参数量大，极大限制了模型的部署场景，尤其是移动嵌入式设备端。因此模型小型化技术成为最近几年学术界和工业界研究的热点。
SDL2的硬件加速纹理渲染还能给我们提供图像快速翻转和旋转的能力。在本教程中，我们将利用这一点使一个箭头纹理旋转和翻转。
PS是一款由美国Adobe公司开发的图像制作和处理软件，被广泛应用于平面设计、摄影后期处理等领域。其强大的图像处理能力、智能化的操作提示以及丰富的扩展工具包，使其成为了许多设计师和摄影师们必不可少的工具之一。
最近项目中入手了一个非常实用的插件，这里和大家一起分享下：通过canvas实现图片裁剪的工具--cropper.js
以下资料按字母表顺序排列 Abseil : https://abseil.io/docs/python/quickstart Abseil 是用于构建 Python 应用程序的 Python 库代码，主要用于处理程序的命令行输入。 Airium : https://pypi.org/project/airium/ Airium 是一个简单易用的 Python 库，让用户能够用 Python 语言书写 HTML 代码。 BeautifulSoup : https://www.crummy.com/
后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。
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