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从单幅图像学习生成模型，可应用于多种图像处理操作一种可以从单幅自然图像学习的非条件生成模型–SinGAN，能够捕捉图像的内部块分布信息，生成具有相同视觉内容的高质量、多变的样本。什么是GAN生成式对抗网
SeetaFace2.0：中科视拓开源跨平台C++商业人脸识别库SeetaFace2.0 的人脸识别库，来自中科院计算所的中科视拓团队商业开源，它完全使用 C++编写，支持 Windows、Linux 和 ARM 平台，且不依赖第三方库。人脸识别库中开源的三个模块都
颜色通道说明每张图像都包括RGB三个通道，分别代表红色、绿色和蓝色，使用它们来定义图像中任意一点的像素值，红绿蓝的值在0-255之间。例如：一个像素值[255,0,0]代表全部为红色，像素值[255, 255，0]是红色和绿色的混合，将显示为黄色。但是，如果使用OpenCV读取图像，它将以BGR格式生成图像，那么[255,0,0]将代表蓝色。使用OpenCV读取一张图像任何图像都可以通过OpenCV使用cv2.imread()命令读取。不过，OpenCV不支持HEIC格式的图像，所以不得不使用其它
1、原图上可以发现的信息，两张图拍摄角度不一样，图一拍的比较正，聚焦近；图二拍的有点倾斜，聚焦远。光照不一样，图一光照亮度要比图二高。图片中水泥模子干湿程度不一样，图一的水泥已经完全干了；图二还是水泥的凝结过程中的一种状态。拍照的方向不一样，假定图一是正向；图二就是反向的。水泥模子之间的距离也是不一样的，图一挨得比较近；图二挨得比较远。2、如果单从比较两张图片是否相同，那肯定不相同；若是比较图一中水泥模子是否为图二中水泥模子晾干之后的结果，那答案是相同的，可以将图一或者图二换成与之对应的相位就可..
计算机视觉（CV）界三大顶级国际会议ICCV IEEE International Conference on Computer Vision该会议由美国电气和电子工程师学会（IEEE，Institute of Electrical & Electronic Engineers）主办，主要在欧洲、亚洲、美洲的一些科研实力较强的国家举行。作为世界顶级的学术会议，首届国际计算机视觉大会于1987年在伦敦揭幕，其后两年举办一届。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领
人脸关键点检测人脸关键点检测是诸如人脸识别、表情分析、三维人脸重建等其他人脸相关任务的基础。在人脸识别技术中是人脸检测的下一步任务。关键点检测基础人脸关键点检测是指给定人脸图像，定位出人脸面部的关键点，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴、脸部轮廓区域的点，由于受到姿态和遮挡等因素的影响，关键点检测是一个富有挑战性的任务。人脸关键点有以下主要的应用：人脸姿态对齐、人脸识别等算法都需要对人脸进行特征点检测，实现姿态对齐，从而提高模型的精度。人脸美艳与编辑，基于关键点可以精确分析脸型、眼睛形状、鼻子形状等，从
图像修复技术的应用想想一下，我们有一张非常棒的相片，但是由于时间比较久远，没有电子版留底，而纸质版的又十分不便于保存。因此长采用扫描的方式获得电子版。但是非常不幸，扫描过程中落入了一根头发，或者是机器出现故 障，对相片造成了影响，这个时候就可以通过图像修复技术解决这个问题。OpenCV中图片修复技术1、Inpaint_ns：基于Navier-Stokes的图像修复该方法在2001年提出，其神奇之处竟然是基于流体力学理论提出的方法。根据其作者提出，我们需要解决的问题可以抽象成在一个鞋子图片上有一个黑色
图像分割在滤波、变换、缩放等任务中，图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分，并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务（例如对象分类和对象检测）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。计算机视觉中三种不同的图像分割类型：1. 颜色分割或阈值分割2. 语义分割3. 边缘检测本次将介绍基于颜色的图像分割，并通过OpenCV实现。（准确性落后于DL，运行速度快于DL）颜色分割可以用于检测身体肿瘤
图像拼接介绍图像拼接是计算机视觉中最成功的应用之一。如今，很难找到不包含此功能的手机或图像处理API。在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。当然也可以是给定多张图像，但是总会转换成两张共享某些公共区域图像拼接的问题，因此本文以最简单的形式进行介绍。下图是一张拼接图的效果：图像拼接包含的技术内容：关键点检测局部不变描述符（SIFT，SURF等）特征匹配使用RANSAC进行单应性估计
前言介绍成产品及系统平台的现场演示，编写技术应用服务方案等，编写投标类方案文件及标书的制作；通常，当我们看到一张图片时，会在图片中聚焦一个焦点。这个可能是一个人，一座建筑物甚至是一个桶。 其他没有聚焦区域虽然很清晰，但是却由于颜色单调或者纹理较为平滑而很少引起关注。当遇到此类图像时，我们希望从图像中分割出感兴趣的对象。下面给出了显式图像的示例，本文探讨了此类显式图像的分割方法，也称为显着性的图像分割。在上面的图像中，桶（左）和人（右）是感兴趣的对象最开始的分割方式起源于希望能够自主寻找图像中的Tri
简介计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC和估计车道中心距离的步骤。摄像机校准几乎所有摄像机使用的镜头在聚焦光线以捕捉图像时都存在一定的误差，因为这些光线由于折射 在镜头边缘发生了弯曲。这种现象会导致图像边缘的扭曲。主要作用就是去除图像失真。透视变换检测车道的第一步是调整我们的视觉系统，以鸟瞰的角度来观察前方的道路，这就有助于计算道路的曲率，因此有助于我们预测未来几百
近日，京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库，论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognition 详述了其特点，不仅方便比较研究不同的方法，还针对实际应用开发了特定功能（如人脸戴口罩、Shallow Face Learning 等）。非常值得关注！该文作者信息：下图展示了FaceX-Zoo的全貌：整体上分为人脸识
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