转载自 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理.以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. Ian Goodfellow对GAN一系列工作总结的ppt,确实精彩,推荐:独家 | GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来(附PPT) GAN论文汇总,包含code:zhangqianhui/AdversarialNetsPapers CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(地址:https://arxiv.org/abs/1703.10

Atitit Atitit 图像处理之 Oilpaint油画滤镜 水彩画 源码实现 1.1. 具体原理参考1 2. 水彩画滤镜算法如下:1 2.1. 这个其实就是灰度层次降低维度的过程.2 2.2. 模板半径Radius用来调节水彩画的水彩程度.即是颜色的降低维度的过程2 1.1. 具体原理参考 Atitit 图像处理之仿油画效果 Oilpaint油画滤镜 水彩画 漫画滤镜 v2 2. 水彩画滤镜算法如下: 灰度,离散化(聚类).. 灰度层次N就是水彩画最多使用的颜色明暗层次,一般7种一下为好

Atitit 图像处理之仿油画效果 Oilpaint油画滤镜 水彩画 漫画滤镜 v2 1.1. 具体源码参考1 2. ,油画 水彩画具有几个比较明显的特点如下:1 2.1. 明暗层次(灰度)较少  也就5级别够用了1 2.2. 颜色泛用   使用的颜色比较单一,一般不会超过7种颜色,不像真实照片那样,具有丰富的颜色种类:2 3. 水彩画滤镜算法如下:2 3.1. 这个其实就是灰度层次降低维度的过程.3 3.2. 模板半径Radius用来调节水彩画的水彩程度.即是颜色的降低维度的过程3 3.3.

近几年来,人脸识别技术可谓在移动互联网中得到了空前广泛应用,从银行APP免密转账,人脸快捷支付到证券人脸开户,人脸识别技术已经应用到了移动互联的诸多应用场景.互联网无处不在的今天,便捷与安全貌似是一个非常难以调和的矛盾体,你在享受便捷的同时,你无意识的忽略了是否安全. 那么这些大家熟知的人脸识别技术,其实存在严重的风险.这些人脸识别无一例外是通过手机或者计算机摄像头拍摄人脸,并将人像照片传输至服务器中进行处理.这些处理流程大致如下: 大家可能已经注意到了这里面有个关键性的环节,就是服务器会将这些

百度AI开放平台-人像分割: http://ai.baidu.com/tech/body/seg 注意本文后面的话,百度这个技术效果太差劲了,国外这 https://www.remove.bg/ 个比百度强大很多. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows; using System.Windows.Controls; usi

本篇教大家如何巧用PS将风光人像照片打造成唯美的小星球!教程讲解过程很细致,理论实操简单易懂,最终完成效果灰常的漂亮,喜欢的小伙伴赶快收走学起来吧! 原图: 效果图: PS:1.对齐图像,选中所有图,编辑,自动对齐图层,对齐后裁剪成合适大小. 2.蒙版配合画笔,刷出海浪,把有人物的放在最顶,从上到下逐步刷出海浪,每刷一层海浪后,右键,向下合并一次图层.在这个过程中,会发现所有的光比需要进一步细微调节.如图所示,两者存在光比不一. 这时,只需要选定蒙版显示的图像(即海浪图),点击图像,调整,曲线(

CMU 和 Facebook 的研究者联合进行的一项研究提出了一种新型无监督视频重定向方法 Recycle-GAN,该方法结合了时间信息和空间信息,可实现跨域转换,同时保留目标域的风格.相较于只关注空间信息的Cycle-GAN,在视频转换中Recycle-GAN的过渡效果更加自然. 项目展示:http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/Recycle-GAN/ 该研究提出一种用于视频重定向的无监督数据驱动方法,该方法能够在保持目标域风格不变的基础上,将一个域的连续内容迁移到另一

在OpenCV提供更多函数中,grabcut能够实现抠图,inpaint能够实现修补.那么把两者结合起来,就能够实现简单的“人像去除”功能,也就是框选一个人后,使用周围的景象对人像进行修补.虽然效果比不上PS,但是也差强人意.         #include "stdafx.h" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "open

目录 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 环境要求 安装 Train 用已有数据集训练 Test 预训练模型 训练与测试自己的数据集 遇到的问题 Reference pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 环境要求 Linux(ubuntu 16.04) python3.5 Nvidia GPU 1080 Cuda8.0 Cudnn6.0 pytorch搭建比较简单,看这个博客 安装 Install PyTorch 0.4, torchvision, an

今天有点无聊,本来打算去蜂鸟网爬点图片存起来显得自己有点内涵,但是当我点开人像的时候就被里面的小姐姐所吸引了,下面就是整个爬图片的思路和过程了 第一步:先创建一个爬虫项目 scrapy startproject Feng 然后进入目录里面  创建爬虫 好了 爬虫项目创建完成了,接下来该去网页分析数据了 首先进入蜂鸟网  找到人像摄影页面的网址添加到爬虫的start_urls里面 然后利用开发者工具分析网页页面的图片数据 发现图片的地址是在a标签里面的style属性里面的background-im

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示对图片中的人像,进行面部检测. 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] import UIKit //导入要使用的CoreImage框架 //该框架提供了强大和高效的图片处理功能. //用来对基于像素的图像进行分析.操作和特效处理 import CoreImage class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() {

原文:图像滤镜艺术---Oilpaint油画滤镜  Oilpaint油画滤镜     图像油画效果实际上是将图像边缘产生一种朦胧,雾化的效果,同时,将一定的边缘模糊化,这样图像整体上看去像素与像素之间就像雾一样随机呈现.  算法过程如下:  假设当前像素为P(x,y),他的随机位置为Pd(dx,dy),那么算法公式如下:  其中,K(v)为最大值不大于v的随机数正数,v为雾化阈值,v值越大,雾化程度越明显,反之,雾化程度越小,v=0时,图像无变化效果.  核心代码如下:         ///

原文:人像美妆---妆容迁移算法研究(Makeup transfer) 对于人像美妆算法,现在的美妆相机.玩美彩妆之类的app已经做的比较成熟了,但是具体算法,基本网络上是杳无可查,今天本人介绍一种自动的人像美妆算法----(Makeup Transfer)妆容迁移 妆容迁移相关的论文不多,有如下几篇: 1.Example-Based cosmetic transfer 2.Makeup Transfer using Multi-example 3.A new digtial face make

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.44图像油画效果算法  [函数名称]   图像油画效果      OilpaintingProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   图像油画效果可以看作是轻度的雾化,因此我们只需将雾化的阈值设置为2即可,雾化效果在下一小节有详细介绍. [函数代码] <strong> /// <summary> /// Oil painting process. /// </summary> ///

源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 数据的读取是比较简单的,cycleGAN对数据没有pair的需求,不同域的两个数据集分别存放于A,B两个文件夹,写好dataset接口即可 fake_A_buffer = ReplayBuffer() fake_B_buffer = ReplayBuffer() # Dataset loader transforms_ = [ transforms.Resize(int(opt.size*1.12

源码地址:https://github.com/aitorzip/PyTorch-CycleGAN 如图所示,cycleGAN的网络结构包括两个生成器G(X->Y)和F(Y->X),两个判别器Dx和Dy 生成器部分:网络整体上经过一个降采样然后上采样的过程,中间是一系列残差块,数目由实际情况确定,根据论文中所说,当输入分辨率为128x128,采用6个残差块,当输入分辨率为256x256甚至更高时,采用9个残差块,其源代码如下, class Generator(nn.Module): def _

PS使用记录:人像(证件照)更换背景 参考:非常干净的抠羽毛ps教程抠图羽毛 (1)准备2019PS,原图 (2)选择人像:选择->主体 (3)边缘处理:选择 ->选择并遮住 ->选择左侧"调整边缘画笔工具(R)",描绘主体边缘,增加细节: ->在右侧底部的输出选项中,选择输出为"新建带有图层蒙板的图层" (4)新建所需背景图层:新建图层并选中->在菜单栏选"编辑"-"填充",选取相应背景颜色 (

文章地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zhu_Unpaired_Image-To-Image_Translation_ICCV_2017_paper.pdf 代码地址:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 原理: CycleGAN这篇文章的亮点是提出了无需使用成对样本来训练模型的新思路.像pix2pix这类方法则需要成对的数据来训练. 由于在实

大约在1年以前,阿里云视频云团队来了一位热心和气.爱好广泛的老干部新同学,他就是资深技术专家郝冲,花名和招,寓意“和气招财”. 有人说程序员只喜欢安静地写代码,和招偏偏一个户外运动爱好者.他擅长滑雪,精通单双板,曾做过滑雪教练.同时,也是某足球俱乐部的成员.近期,他开始钻研太极拳,希望花2-3年的时间把太极拳的水平提高一些.在他看来,学习某项运动和某种语言是一样的,是必须专注去做的事情,态度先摆正,才能把事情好,才能有机会做到极致. 今天,我们就一起走近和招,听他讲讲属于他的技术成长之路. 一名