要想做好这样的人像抠图，语义分割是远远不够用的。语义分割是对像素进行分类任务，只能获得硬的分割结果，在人像的边缘处无法取得精细结果，更无法处理好人像毛发等细节，因此需要更精细的技术，这就是Image Matting。
但在GAN学习的潜在空间里，人的姿势、形状和纹理样式等不同属性通常都是结合在一起的。
以往想要达到足不出户就与各地美景合影留念的目的，只能用传统的软件P图，耗时耗力不说，效果也是因个人技术而定，很难掌握。人像分割技术能够帮你轻松解决以上问题。
剪辑设计吃苦受累，一日三餐时间不对 天天提案让人崩溃，潮流信息必须到位 抠图抠到索然无味，没日没夜也改到位 ...... 有那么一瞬间 你是否为抠图这等事心力憔悴过？ 网上抠图大法成册，可谓出神入化 面对高能教程辛苦了一天 学会了用PS把人群中的领导抠出来 在人像抠图这件事上 不管是抠图片还是抠视频 某方的要求始终是精细到发丝，精确到每帧 新手在寻找黑科技实现一键抠图 老司机面对批量化、无绿幕也苦不堪言 何解？ 先看一段视频 ↓↓↓ （腾讯云AI视频人像分割演示） 人像背景干净分离，合成
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
图像分割技术，现如今已经有非常广泛的应用，比如视频监控场景的车辆人体分析、无人驾驶场景的车道线分割等；还有一些专业领域的应用，比如医疗影像分析场景的肿瘤分割、遥感影像分析场景的地块分割、工业商业质检场景中的受损部位分析应用。
养蜂十年无人问，却凭一招“背景”享誉全网。 最近新疆一位97年“大叔”，因为直播过程中背景“太假”，火遍全网。面对网友的质疑，“大叔”为了证明自己的背景没有造假，气势汹汹地把水桶扔进了身后的河里。 “悲惨”的画面，搞笑的氛围，引发网友创作热潮。 整个画风是这样的： 虽然这位“大叔”的背景真实可靠，但是在腾讯会议的虚拟背景或许真的可以“以假乱真”。 虚拟背景，考验的不仅是画面和人物的分割，人物和背景的融合，对于细节层面的打磨，也至关重要。 实现这一效果，是腾讯会议与腾讯优图实验室团队共同努力的结果，
今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
前面文章人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩？没想到吧，我们介绍了利用人像抠图算法生成的 mask 图，然后结合 OpenGL 可以产生一些有趣的效果。
生活中经常需要使用各种版本的电子版证件照，如：红底、蓝底、白底、一寸、两寸等等。在 Python 中替换图片背景色可以用 Image 模块，利用 Image 模块可以改变图片大小、背景色等操作。
运用对抗生成网络技术，结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术，为用户量身定制千人千面的二次元动漫形象，并支持通过参数设置，生成二次元动漫人像。
自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行，目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，汽车如何分清楚哪里是路，哪里是人，其中的核心技术就是图像分割。
图像分割是计算机视觉三大任务之一，基于深度学习的图像分割技术也发挥日益重要的作用，广泛应用于智慧医疗、工业质检、自动驾驶、遥感、智能办公等行业。
随着科技的快速发展，AI技术为各行各业注入新的生命力，成为公众日常使用的技术之一。尤其是在泛娱乐领域，AI为视频编辑、互动营销、视频直播等场景赋予了更多样、更有趣的互动玩法，就连横空出世的“虚拟偶像”，也有AI的身影。 新奇的AI玩法体验，能让用户产生更浓厚的兴趣，也让品牌与用户之间的连接更为紧密。像曾红极一时的军装照、云毕业照、明星合影等爆款互动玩法的背后，就有腾讯云泛娱乐AI技术的支持。 那在AI+泛娱乐盛行的当下，企业该如何用AI打造一款爆款活动呢？ 5月26日，腾讯云AI高级产品经理、泛娱乐AI产品
目前，越来越多的AI场景将AI能力直接部署在移动端，其优势主要在于实时、省流、以及安全性等方面。这些AI能力给移动端产品带来巨大的想象空间，促进了移动互联网下半场的繁荣。
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来源：DataFunTalk 本文约1400字，建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。 以Tesla为首的全球各大新势力造车企业最近简直火的不能再火，过山车似的股价也足以证明各界对自动驾驶行业炽烈的期待！ 而Tesla经过多方面权衡最终采用纯视觉识别的方案，这种方案相比激光雷达方案有更低成本以及更强的统一性。而图像分割技术，作为视觉识别技术中举足轻重的模块，是智能车得以精准区分哪里是路，哪里是人的关键！ 而今天我们要给大家介绍的这个项目，它不仅涵盖业界最主流的DeepL
谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。
手机上的人像模式，也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式，也称为 Bokeh 模式，能够在保持画面中指定的人或物体清晰的同时，将其他的背景模糊掉。突出画面的主体部分，主观上美感更强烈。
前段时间，写了篇博客关于Python自制一款炫酷音乐播放器。有粉丝问我，音乐播放器为什么要用PyQt5，效果是不是比Tkinter赞？PyQt5真的可以实现这些炫酷的UI画面吗？之前没接触过PyQt5，能不能多分享一些这方面的开发案例？
欢迎大家来到《知识星球》专栏，今天给大家介绍一下人像分割相关的几个数据集，并提供下载。
人像分割的相关应用非常广，例如基于人像分割可以实现背景的替换做出各种非常酷炫的效果。我们将训练数据扩充到人体分割，那么我们就是对人体做美颜特效处理，同时对背景做其他的特效处理，这样整张画面就会变得更加有趣，更加提高颜值了，这里我们对人体前景做美颜调色处理，对背景做了以下特效：
通过小程序配合百度的人体分割接口进行简单的照片渲染，本期做一个小工具，对学生党、工作人员、打印店铺以及涉及到求职简历办公等需求的人员都很有用，这个项目由于一些原因不再做维护了，于是打算出个教程将证件照小程序分享给大家，这里采用百度AI接口是因为现在网上开源的py脚本对边缘计算不是很优秀，会有很多模糊点没办法处理，识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片，返回分割后的二值结果图、灰度图、透明背景的人像图（png格式）；并输出画面中的人数、人体坐标信息，可基于此对图片进行过滤、筛选。百度在这方便做得很好，细致化到发丝，并且免费！！
我们经常看到各种大牛演讲或者活动的各种海报和宣传页，职业照造型姿势那叫一个专业。那么，学好姿势排好照片后，如何给自己做一个宣传海报呢？
如果熬夜有段位，你是那一段？ 在澎湃新闻一份统计「凌晨3点不睡觉」的搜索报告中显示：一线城市的人担心没有工作，其他城市的人担心没有生活。熬着最深的夜，烦恼的事情可能不太一样。 在一线城市，凌晨3点还没入睡的青年男女们有自己独特的烦恼——熬夜工作。特别是从事市场营销、传播推广相关行业的，熬夜面临的烦恼来自于：“我明早要汇报的PPT”、“没有太多预算的项目却要格调拉满”和“改了N版，还是第一版idea好的甲方”。 从传统营销到数字营销，想创意和能熬夜似乎已经成了营销人的常态。但当创意开始枯竭，当流量获取越
深度学习大法固然好，但算法训练需要标注大量数据，不论是时间还是金钱成本都让很多从业的小伙伴们头疼不已。矩形框标注还相对简单，遇到像素级别的分割标注，工作量又是几倍的往上翻，小编不禁想：要是能有自动标注的工具该有多好！
B站上的漂亮的小姐姐真的好多好多，利用 you-get 大法下载了一个 B 站上跳舞的小姐姐视频，利用视频中的弹幕来制作一个漂亮小姐姐词云跳舞视频，一起来看看吧。
今天的朋友圈开始上演一年一度的赏雪大片，他们呼唤雀跃，而小编在温暖的南方望眼欲穿，捶胸顿足。
在如今在线会议、网络教学盛行的时代，员工和学生被要求打开摄像头，将自己、居住环境、隐私暴露在公众视野中。背景虚化、虚拟背景应用恰恰可以解决这一问题，而人像分割技术正是背后支撑这些应用的关键技术。 有读者可能疑惑，Native环境下的背景虚化、虚拟背景技术已经存在多时了，把它直接迁移到Web端能有多难呢，我们今天就从这个问题出发，展开聊聊。 与Native相比 Web端进行实时人像分割有何不同 相比于Native端的AI推理任务实现，目前Web端实现时有如下难点： 模型轻量：Native端可以在软件包
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 8月，腾讯云慧眼、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理、语音合成推出全新功能，语音识别、语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 银行卡基础信息查询 慧眼人脸核身最新上线银行卡基础信息查询接口，该接口可以查询银行卡基础信息，包括开户行、银行卡性质等。可广泛应用于需要查询银行卡基础信息的业务场景。 腾讯云神图 人像动漫化 基于用户上传的一张带人脸信息的图片，
1911.09099：SINet: Extreme Lightweight Portrait Segmentation Networks with Spatial Squeeze Modules and Information Blocking Decoder
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 7月，腾讯云慧眼、腾讯云OCR、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理推出全新功能；腾讯云OCR、腾讯云神图、TTS语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 身份证识别及信息核验 通过OCR识别或手动输入姓名和身份证号或传入身份证人像面照片提供所需验证信息，校验姓名和身份证号的真实性和一致性。可应用于游戏、直播、电商、运营商等场景。 身份证人像照片验真 传入
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
昨晚做了一个梦，梦里的我变成漫画里的人物，正在为参与选秀苦练舞蹈，期待着万众瞩目登上舞台的一天。
本文将以哔哩哔哩–乘风破浪视频为例，you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频。
本文将以you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频，绘制词云舞蹈视频。
北京城下雪了，迎来的今冬第一场降雪，紫禁城的红墙玻璃瓦装配上了冬季皮肤。 今天的朋友圈开始上演一年一度的赏雪大片，他们呼唤雀跃，而小编在温暖的南方望眼欲穿，捶胸顿足。 梅花傲枝、宫墙檐角、铜狮脊兽、素裹银装这些都是他们的，我什么都没有...... 短暂的悲伤像苹果砸到我的天灵盖，任督二脉被打通，思如泉涌。 是的，小编可是做腾讯云的女人，拥有云上百般武器的我，不能在现场，也能假装在现场，今日份朋友圈快乐我也要分你一半。 跟着小编一起来动动手，快乐也分你一份。 体验步骤 1. 打开对象存储 COS 数据
李根 假装发自 Amoy 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你是不是也想要一张插画风格的头像？又要像你，又要插画风格、彩绘色系？ OK，美图AI绘画机器人Andy上线了。 之前美图专门给Angelababy打造的“插画风格”AI绘画师，现在已升级迭代到最新版本美图秀秀App中。 只要上传一张自拍照，“Andy”就能画出不同风格的插画像，风格达10多种。 其实更早之前，美图还推出过“手绘自拍”的功能，不过相比“Andy”还是弱爆了。 二者区别在于，手绘自拍
之前在百度AI社区写的人像分割帖子，最近有一些开发者会遇到返回的透明图的base64存图片有问题，还想知道存起来的透明图片如何更改背景色，想快速做个证件照的应用。 此文呢。就从接口返回的透明图片搞起。把返回的 foreground - 人像前景抠图，透明背景 保存成png格式的图片。并进行背景色修改。证件照尺寸修改就不演示了。毕竟还是要给大家一些自我发挥的机会的呢。 调用百度AI人像分割接口 注册百度账号、创建应用就不陈述了。 import com.baidu.aip.bodyanaly
最近偶然看到百度云提供了一个人像分割接口，感觉能方便我这种 PS 小白，于是结合 iOS 捷径做了一个一键扣图。
同时利用 python 爬取 B 站视频弹幕，并利用 opencv 对视频进行分割，百度 AI 进行人像分割，moviepy 生成词云跳舞视频，并添加音频。
（白加黑减：在一些过黑or过白的场景中，相机智能系统可能会误认为过曝或欠曝，自动调整曝光度，导致白不是白，黑不是黑，呈现一种掺杂灰色的状态，这时候就需要摄影师手动调整曝光。）
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题Releasing “Supervisely Person” dataset for teaching machines to segment humans，作者为Supervise.ly。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 5月，腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能；腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度，肤质细腻程度，皱纹的多少，白发程度等年龄表达，生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片，同时
飞桨的新产品 PaddleSeg 全新上线，重点针对图像分割领域，面向开发者提供了完备且易用的工业级分割模型库。
据了解，人像光效模式就是通过一系列软硬件配合的技术，让大家能够在拍摄人像或者后期编辑时利用算法，为照片添加上逼真的光影效果，比如自然光、摄影室灯光、轮廓光等。
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
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