哈哈，今天说得当然不是游戏王里的魔法了，但是我们使用的是Python魔法，今天我们将使用Python编程语言，以及自带的图像处理工具包进行图像融合操作，来实现图像融合的酷炫效果！
作为一种重要的信息来源，图表（Chart）能够直观地展示数据关系，被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中 [1]。随着互联网数据的激增，自动化图表理解受到广泛关注，近期诸如GPT-4V、QwenVL-Max和Gemini-Ultra等通用闭源多模态大模型都展现出一定的图表理解能力，开源模型Chartllama [2]、ChartAst [3]等也在图表问题回答、图表总结和图表转换等任务上取得强大的性能。然而，目前开源的图表理解模型有以下三个局限：（1）模型参数规模庞大，难以部署到应用中。例如Chartllama包含13B参数，无法直接部署到单张小于26 GB显存的消费级显卡上 [4]。（2）模型容易出现数值错误，尤其是回答涉及数值计算的问题时 [3]。（3）模型无法高效处理高清图片，而许多关键信息（比如OCR文本）往往需要在较高分辨率下才清晰可见。并且，考虑到标准视觉Transformer会产生较长的视觉特征序列，直接提高输入分辨率又会带来计算效率问题。
如今，随着技术的不断进步，“变脸”技术不再是四川喜剧的“独门武功”。运用机器学习的方法，我们同样可以实现人脸“融合”。当然这里说的人脸融合指的是将两个人的人脸照片进行融合，至于融合的比例，要按照自己的喜好来定。人脸融合的效果我们先看视频。
利用开源的微信接口itchat，扫码登录个人微信，读取好友信息中的头像存到本地，对头像图片进行裁剪、拼接和融合，最后将生成的图片再发送至微信的文件传输助手。
颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序，可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果
前两天看到篇介绍英伟达StyleGAN生成逼真假脸的文章，其源码正是通过Python和Tensorflow实现的，利用AI生成并不存在的头像图，来感受下：
为了方便技术展示，我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频，用例仅为技术交流演示使用，不针对任何指定人。
今天是2022.2.14，浪漫的周一 情人节，今天来给大家分享一些浪漫的适合情人节的Github开源项目啦～选一个，送给你爱的那个她/他！
Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll，可以通过去python.org 下载所需版本的python安装包并安装，然后从安装目录中拷贝python3.dll文件，粘贴到Anaconda安装目录下，也就是python36.dll所在的目录下，一般就是第一层目录，具体要看自己的安装情况。
业务提供一张底层图片1以及需要在底层图片上添加的图片2,两张图片大小不一致,将小图2添加到底图1中,并在其他的空白部分添加个性化的文本信息
该库在命令行中运行，你只需要传递网址链接、图片地址等参数，就可以生成相应的二维码，二维码图片默认保存在当前目录下面。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
一个分割网络——Unet，Unet借鉴了FCN网络，其网络结构包括两个对称部分：前面一部分网络与普通卷积网络相同，使用了3x3的卷积和池化下采样，能够抓住图像中的上下文信息（也即像素间的关系）；后面部分网络则是与前面基本对称，使用的是3x3卷积和上采样，以达到输出图像分割的目的。此外，网络中还用到了特征融合，将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息，达到更好的分割效果。
其实这篇文章严格意义上来说真 不能说是原创，只能说是二次加工 ，但是我还是贴了原创的标志。狗头保命一下。 主要思想来源于这篇老哥的文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/168667043 有兴趣的小伙伴可以去看看。 其实之前我在b站上就曾经看到过这样一个软件： 顺便贴出软件的下载地址：https://xttx.lanzous.com/id6euad 使用教程：https://www.bilibili.com/video/BV14g4y1i7Ey
员工工作服穿戴AI识别算法是基于yolov5+python网络模型人工智能技术，yolov5+python网络模型算法对现场人员的工作服穿戴情况进行实时监控，并对违规情况将自动发出警报。我们选择当下YOLO卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
这是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列，今天给大家推荐一个 Python 开源生成二维码的项目——qrcode
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
生成动态图需要读取原始gif图并生成新的gif图，即需要读取和保存功能。使用opencv可以轻松读取gif，首先安装opencv库：
本库用 PyTorch 实现了全局/局部一致图像补全（Globally and Locally Consistent Image Completion ）。
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测，Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
Python是一种通用的编程语言，在分析数据方面非常流行，它还可以让帮助我们快速工作并更有效地集成系统。
化妆迁移不仅是提取参考图像的化妆风格，而且是将化妆风格渲染到目标图像的语义对应位置。然而，大多数现有的方法侧重于前者而忽视后者，导致无法达到预期的结果。为了解决上述问题，我们提出了一种统一的对称语义感知变换器（SSAT）网络，该网络结合了语义对应学习来同时实现补足转移和补足移除。在SSAT中，提出了一种新的对称语义对应特征转移（SSCFT）模块和一种弱监督语义丢失模型，以便于建立精确的语义对应。在生成过程中，利用SSCFT对提取的化妆特征进行空间扭曲，实现与目标图像的语义对齐，然后将扭曲的化妆特征与未修改的化妆无关特征相结合，生成最终结果。实验表明，我们的方法获得了更加直观准确的化妆转移结果，与其他最先进的化妆转移方法相比，用户研究反映了我们方法的优越性。此外，我们还验证了该方法在表情和姿势差异、对象遮挡场景等方面的鲁棒性，并将其扩展到视频合成传输中
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术，工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测，工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码）。
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。
ai安全帽识别检测通过python+yolov5网络模型深度学习AI视频分析技术，ai安全帽识别检测对现场人员是否佩戴安全帽进行识别检测，ai安全帽识别检测一旦发现现场工人员没有按要求佩戴安全帽，自动进行预警并保存图像到本地同步提示后台人员及时处理。我们选择当下YOLOv5来进行安全帽识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 EfficientDet 的 TensorFlow 实现代码。
我们常常有一个概念，SSD 等单阶段目标检测器很快，但准确性比不上 Mask R-CNN 等两阶段目标检测器，尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种兼顾两者的目标检测器？设计这样的检测器又会出现什么挑战？这就是该论文作者所关心的。
MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
煤炭传送带状态检测系统通过Python+OpenCv机器视觉边缘分析技术对煤炭皮带状况进行实时监测，一旦煤炭传送带状态检测系统Python+OpenCv监测到皮带跑偏、堆煤、撕裂、异物等其他情况，煤炭传送带状态检测系统马上开展警报提醒，通知后台监控平台，并提醒相关人员及时处置。
前言：PYNQ全称为Python Productivity for Zynq，即在Zynq全可编程ARM&FPGA融合处理架构的基础上，添加了对Python的支持。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 交通标志本身种类众多，大小不定，并且在交通复杂的十字路口场景下，由于光照、天气等因素的影响，使其被精确检测变得更加困难。提高上述场景下交通标志检测准确度，将有助于降低十字路口交通事故发生的概率。 提供真实场景的道路图片，部分图片给出了交通标志的标注结果，所有交通标志共计 5 个类别，分别为红灯、直行标志、向左转弯标志、禁止驶入和禁止临时停车。 数据示例如下： 初赛1/177，复赛1/12 全部 代码 ,方案详情 获取
DeepFaceLab是一款支持视频或图片的换脸开源软件，其使用非常简单，有官方的juptyer notebook案例，这里不做过多的教程介绍。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
本文介绍了如何通过修改配置选项和光流计算来改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。首先，需要确保硬件满足要求，并关闭所有相机的自动颜色校正、自动曝光等功能。然后，使用专用的颜色板和可控的光照环境进行拍摄，并建立颜色校正矩阵。最后，在计算光流时，选择高分辨率和合适的光照强度。通过这些方法，可以显著改善Surround360生成的左右眼视差图中的色彩/视差不一致问题。
本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地，其数据共3个大文件，存储在OSS上，供所有参赛选手下载挖掘。
现在，很多小姐姐都很在意自己的颜值，毕竟颜值高的女孩子受到万人追捧，宛如公主一般。尤其是在大学校园里，美女是一茬一茬的。不化个妆都不好意思出寝室门。那么，颜值到底要按照怎样的标准评估呢。
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型，对现场画面开展7×24h无间断分析，减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。当发现异常状况时，以迅速的方式进行预警提醒。opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高，识别精密度97%，对人员抽烟行为精准识别。
山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术，python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
最近两天一款名为 「ZAO」 的 App 刷爆了朋友圈，它的主打功能是 AI 换脸，宣称「只需一张照片，就能出演天下好戏」 ：
先把源视频文件转换成图片，在用 API 面部识别进行融合更换面部内容变成其他图形，并且利用软件完成对源文件音频的提取，再次把更换过的图片转换成为视频，并和音频进行融合。
在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中，提到了图像融合的一种方式，相关代码如下：
来源：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/115298737
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 视频Embedding采用稠密向量能够很好的表达出视频的语义，在推荐场景下对视频去重、相似召回、排序和多样性打散等场景都有重要的作用。 本任务从视频推荐角度出发，提供真实业务的百万量级标签数据(脱敏)，以及万量级视频相似度数据(人工标注)，用于训练embedding模型，最终根据embedding计算视频之间的余弦相似度，采用Spearman’s rank correlation与人工标注相似度计算相关性，并最终排
2004 年 SIGGRAPH 上，Microsoft Research UK 有篇经典的图像融合文章《Poisson Image Editing》。先看看其惊人的融合结果（非论文配图，本人实验结果）：
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