两步换装 为了获得更好的恢复效果，FE-GAN把生成图片分为两步进行，先从被遮挡图片恢复轮廓，再根据手绘草图给人物加上衣服、发型等细节。...与直接恢复不完整图像相比，解析图片从不完整到完整的过程更加容易与可行，因为解析图中的细节较少。不完整的解析图片可以用边缘检测算法获得。...此外，恢复后的解析图片中的语义信息，还能精确地指导下一步渲染图每个部分的细节纹理。 为此，研究人员提出了一个自由形式的解析网络，在给出被色块遮挡的图片时能合成出完整的解析图片。 ?...编码器接收五个输入：不完整的解析图片，被擦除区域的草图，从高斯分布采样的噪声，稀疏颜色和掩模。...2、解析感知修复网络 将上一步生成的合成解析图片与原来不完整的图像输入这一部分，通过草图和颜色来操纵图像。 研究人员引入了一个部分卷积编码器，从不完整图像中的有效区域中提取特征。
开始之前当然是需要软件了，小编演示是用的PS 2015 64位的， 先说下抠图前准备，待抠的图案最好和背景颜色差别较大， 比如换证件照背景这种，这里就以换证件照背景来讲吧。...首先打开PS，点文件，打开，选择需要抠图的图片。 ? 然后右下角对着图层点右键，复制图层，弹出窗口直接点确定就好。 ? ? 然后把原来的图层删除。 ?...然后在软件最左侧选择油漆桶工具，更改需要的颜色。 ? 更改完成后，把新图层颜色变成红色。 ? 接下来，在把右下角的人像图层恢复显示， 并把背景图层拖到人像图层下方。 ?...然后还有一个操作就是，仅保存背景为空的人像， 这样每次需要改背景颜色时，用Word就能改。 先去除右下角背景图层的小眼睛， 然后再存储为PNG格式的图片就好啦！ ? 保存好后就是这样啦！ ?...这里仅仅是介绍如何换背景颜色，其实新建的那张纯色的背景， 可以替换成任何背景，操作都是一样的， 而抠图也不过是删除掉不需要的图案， 保留想要的图案而已，PS入门不难，多搜索解决方案。 ?
那么，我们来看看京东此次新logo的变化： 对于此次换logo的变化，我可以用五个字简单概括： P图美颜了 原来小狗也有颜值焦虑吗？ 心机小狗不只是用P图美颜，让肤色上了一个白度。...（图片来源于@标志情报局） 就是脖子上的红色项圈和红底融为了一体，脖子没了哈哈哈哈哈哈哈哈 同时，新logo去掉了大部分的阴影和高光，从一个活生生的三维狗变成了二维狗，又是熟悉的扁平化风格。...笑容勉强而呆傻 我们都知道，去年京东从四脚小狗变成了两脚小狗，是为了让IP贴近人的形象，更具人格化和亲切感，而大多数吉祥物人格化的操作也是从2D变3D，从扁平变立体，但京东此次却又反了过来？...小摹的猜测是： 1.京东将小狗的颜色明度调高后，能让app图标在手机界面中的视觉效果更加突出。...2.京东的从立体到偏平只是在图标上，打开京东app能发现，京东的启动页面上的Joy依然延续了之前的3D造型，只是将快乐奔跑小狗，变成了快乐挥手狗狗，同时把slogan“不负每一份热爱”，变大，从下往上移动
这里我要介绍一下智能对象，记录的是原始信息，也就是你按一下转换为智能对象之前，图片的所有数据信息，你将图片缩小，图片会依旧清晰，但是如果你把图片放大，比点击智能对象之前的图片大，就会模糊，因为它记录的是之前的信息...，不过，只要不放的太大，问题就不是很大，智能对象适合你把一个元素换完之后不想它的像素受到损坏，可以再换完之后转化为智能对象，画完之后没有转化智能对象，直接放大缩小就会损坏像素。...这个方法的原理是，用同样大小的颜色覆盖，你所需要，剪切的地方，利用单击图层形成选取这一特点，形成一个选区，再切换回原来的图层进行剪切，最后，删除用来辅助的那个图层。...你也可以，在原来图层用橡皮擦工具，直接擦除，这样空心圆就绘制完成了，最后不要忘了转化为智能对象。 3.文案 我的选择取决于你自己嗯我们做的这个动画效果呢？...，产生一个动画效果， 成人动画片而 PS 里的动画效果，就是通过不打开一个一个图层的眼睛，再一个一个关上一个一个图层的眼睛后，让那些图层和图层之间产生一定的连锁反应，让图层上的图片有所关联，所以我们会不断的复制前一个图层的东西进行粘贴
考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构，所以我们很有必要去弄懂它。 ? 2.红黑树的性质 学过二叉查找树的同学都知道，普通的二叉查找树在极端情况下可退化成链表，此时的增删查效率都会比较低下。...旋转操作本身并不复杂，这里先分析到这吧。 3.2 插入 红黑树的插入过程和二叉查找树插入过程基本类似，不同的地方在于，红黑树插入新节点后，需要进行调整，以满足红黑树的性质。...考虑下面这种情况（PR 节点就是上图的 N 节点）： ? 如上图，插入节点 N 并按情况三处理。此时 PR 被染成了红色，与 P 节点形成了连续的红色节点，这个时候就需按情况四再次进行调整。...由于前驱和后继至多只有一个孩子节点，这样我们就把原来要删除的节点有两个孩子的问题转化为只有一个孩子节点的问题，问题被简化了一些。...该路径经过 N 新的叔叔节点 SR，那它之前必然经过 P、 S 和 SR，而现在它只经过 S 和 SR。在对 P 进行左旋，并与 S 换色后，经过 SR 的路径少了一个黑色节点，性质5被打破。
最近，一个基于GAN的项目Barbershop火了！它不仅可以改变你的头发风格，还可以从多个图像实例中改变颜色。 重要的是，不同于一般的换头发AI，这次的效果让你的脸与新头发完美融合。...在GAN中加入对齐（alignment）步骤 GAN架构可以学习将一个图像的特定特征或风格移植到另一个图像上。虽然它并不是一项新技术了，但是关于它的应用一种充满新鲜劲儿。...通常情况下，这些使用GANs的技术会试图对图片信息进行编码，并在此编码中明确识别与头发属性相关的区域来切换它们。但只有当两张照片的拍摄条件类似时，这种换头发的效果才会很好——不过，这很难。...这里的目标是将特定图片的发型和颜色移植到自己的图片上，同时按照图片的光照和属性改变结果，使其一次就能达到令人信服的真实效果，减少步骤和错误来源。...这些信息是从不同的图像中提取的，但现在，如何合并这些信息，才使结果看起来逼真些呢？ 流程示意图 这是用图像的分割图完成的。
考虑到红黑树是一种被广泛应用的数据结构，所以我们很有必要去弄懂它。...旋转操作本身并不复杂，这里先分析到这吧。 插入 红黑树的插入过程和二叉查找树插入过程基本类似，不同的地方在于，红黑树插入新节点后，需要进行调整，以满足红黑树的性质。...此时 PR 被染成了红色，与 P 节点形成了连续的红色节点，这个时候就需按情况四再次进行调整。 情况五： N 的父节点为红色，叔叔节点为黑色。...N 是 P 的左孩子，且节点 P 是 G 的左孩子。此时对 G 进行右旋，调整 P 和 G 的位置，并互换颜色。经过这样的调整后，性质4被恢复，同时也未破坏性质5。...本文对红黑树的分析也主要参考了维基百科中的红黑树分析，并对维基百科中容易让人产生疑问和误解的地方进行了说明。同时维基百科中文版红黑树文中的图片较为模糊，这里我重新进行了绘制。
（2）在一张连续动态GIF里，每一帧之间信息差异不大，颜色是被大量重复使用的。...在存储时，我们用一个公共的索引表，把图片中用到的颜色提取出来，组成一个调色盘，这样，在存储真正的图片点阵时，只需要存储每个点在调色盘里的索引值。...我们已经知道调色盘相关的定义，除了全局调色盘，每一帧可以拥有自己的局部调色盘，渲染顺序更优先，它的定义方式和全局调色盘一致，只是作用范围不同 直观地说，帧信息应该由一系列的点阵数据组成，点阵中存储着一系列的颜色值...用4代表AB，5代表CC，上面的字符串可以替代表示为45A4CDDAA5DB 这样就完成了压缩，串长度从16缩减到12。对原始信息来说，LZW压缩是无损的。...本文到这里就结束了，原来看似简单的表情包，也有不少文章可做。 谢谢观看，希望文中介绍的知识和研究方法对你有所启发。
02.从灰阶图到多彩图 上面我们已经介绍了如何利用噪音算法模拟那些看似随机但又显得十分自然的图像，下面内容将继续为大家介绍如何将噪音变成极光动画的。...现在我们已经有了一张单通道的灰度图片，如何把灰度图转化成一张多彩图呢？ 2.1 灰阶映射 我们首先想到的是预设一组颜色列表，如下图所示，现从把灰度值从白到黑映射成对应的颜色。...下面描述了线性映射与平滑映射的区别，例如#FAE366颜色原来的映射区间是0.85～1，改成平滑映射后，映射区间变成了0.75～1，映射范围扩大了67%。...通过平滑处理后，两端颜色可以被很好的呈现出来，两端颜色呈现的概率成几十倍的提升，足见平滑处理的重要性。...k 是弹簧的刚度系数，它决定了恢复力的大小。 x 是系统的位移。 dx/dt 是系统的速度。 d²x/dt² 是系统的加速度。
Pillow 是一个 Python 映像库 （PIL），它增加了对打开、操作和保存许多不同的图像文件格式的支持。 NumPy是Python中科学计算的基础库。...以下是安装枕头的方法： pip install Pillow 以下是安装NumPy的方法： pip install numpy 现在我们已经安装了必要的库，让我们继续阅读本文的下一部分，将图像转换为 NumPy...我们将分隔符指定为 '“，”，将格式指定为 %d，以确保 CSV 文件中的值用逗号分隔并且是整数。 最后，我们使用 shape 属性打印了 NumPy 数组的形状。...NumPy 数组的形状表示数组的维度，在本例中为高度、宽度和颜色通道数（如果适用）。...需要注意的是，NumPy 数组的形状取决于输入图像的尺寸，彩色和灰度图像的数组形状会有所不同。通过使用这种技术，我们可以使用强大的 NumPy 库轻松操作和处理图像。
在方法上，本文提出了与它们不同的策略，实现了更丰富的功能，并且应用在重建更加困难的BigGAN模型上。 1、在观察空间重建 给定一张灰度图像，如何利用预训练好的GAN恢复它的颜色呢？...在灰度空间重建目标图片 这种在观察空间重建的策略在DIP等工作中就已经被应用。...与Perceptual loss所采用的VGGNet不同，判别器并非在一个第三方的任务上训练，而是在预训练时就与生成器高度耦合，它天然地适用于调整生成器的输出分布。...从上图(c)可以看出，使用这种基于判别器的距离度量时，重建的过程更加自然和真实，最终颜色恢复的效果也更好。...条件上色即在灰度空间重建时对生成器输入不同的类别条件，最终恢复的颜色会呈现出不同的效果。混合复原即同时进行多种图像复原任务，例如下图(b)中同时进行上色，补全，和超分辨率（两倍放大）。
自从电脑诞生后，人类就有一个梦想，让它像人类一样思考。随着人工智能技术的飞速发展，计算机的思考能力突飞猛进，在很多方面已经通过了所谓的“图灵测试”。...生成型网络在于，把大量猫狗图片对他进行训练后，它能够绘制出一只猫或狗的图片，图片里的猫或狗跟它用于训练时的图片不一样，这意味着它在原来识别过图片的基础上进行了创新，就像乔布斯从原来电话形态中创新出iPhone...一样，iPhone是一种电话，但与以前的电话又决然不同,例如让网络识别很多人脸图片后网络能创造出不存在但你根本无法识别出它是假的人脸图片： ?...如上图，我告诉你左边三张大图所示的人脸是计算机虚拟出来的，你会不会觉得异常震惊。接下来我们看看网络是如何构造让人根本无法分辨真假的原理来的。假设我们现在有50个不同类型的人偶，如下图： ?...人偶主要有几个特征不同，第一是发型，第二是头发颜色，第三是眼镜类型，第四是衣服颜色，第五是衣服类型。
你可能会有些生气，愤愤不平到这是欺骗，然而聪明的你很快在大脑中产生了一连串的疑问，这些问号让你层层揭开游戏的面纱，不在为愚弄而悔恨，反而从新知中获得快乐。2.1 苏格拉底助产术上面图片为何变小了呢？...最后再将新的文件进行打包。这个流程下来就完成了图片的压缩。基本流程如下图：JPEG压缩有损。在上面的流程中，在预测模块的颜色空间转换后，通过舍弃部分颜色浓度信息，提高压缩率。...常见选项为4:2:0，经过这一步后原来需要8个数字表示的信息，现在只需要2个，直接抛弃了75%的Cb Cr信息，然而这一步骤是不可逆的，也就造成了图片压缩的有损。...经过上面的步骤，就形成了一颗Huffman树，Huffman编码经常用在无损压缩中，其基本思想是用短的编码表示出现频率高的字符，用长的编码来表示出现频率低的字符，这使得编码之后的字符串的平均长度、长度的期望值降低...上面的JPEG压缩虽然降低了图片的大小且质量良好以至于人眼很难分辨其差异，但是由于是有损的压缩，图片质量不能恢复到原来的品质，而且实际上此时的jpg图片仍有压缩空间。
（2）在一张连续动态GIF里，每一帧之间信息差异不大，颜色是被大量重复使用的。...在存储时，我们用一个公共的索引表，把图片中用到的颜色提取出来，组成一个调色盘，这样，在存储真正的图片点阵时，只需要存储每个点在调色盘里的索引值。...我们已经知道调色盘相关的定义，除了全局调色盘，每一帧可以拥有自己的局部调色盘，渲染顺序更优先，它的定义方式和全局调色盘一致，只是作用范围不同。...用4代表AB，5代表CC，上面的字符串可以替代表示为45A4CDDAA5DB 这样就完成了压缩，串长度从16缩减到12。对原始信息来说，LZW压缩是无损的。...本文到这里就结束了，原来看似简单的表情包，也有不少文章可做。 谢谢观看，希望文中介绍的知识和研究方法对你有所启发。
旋转操作本身并不复杂，这里先分析到这吧。 插入操作 红黑树的插入过程和二叉查找树插入过程基本类似，不同的地方在于，红黑树插入新节点后，需要进行调整，以满足红黑树的性质。...此时对 G 进行右旋，调整 P 和 G 的位置，并互换颜色。经过这样的调整后，性质 4 被恢复，同时也未破坏性质 5。 插入总结 上面五种情况中，情况一和情况二比较简单，情况三、四、五稍复杂。...由于前驱和后继至多只有一个孩子节点，这样我们就把原来要删除的节点有两个孩子的问题转化为只有一个孩子节点的问题，问题被简化了一些。...此时 PR 被染成了红色，与 P 节点形成了连续的红色节点，这个时候就需按情况四再次进行调整。 情况五 S 为黑色，S 的左孩子为红色，右孩子为黑色。N 的父节点颜色可红可黑，且 N 是 P 左孩子。...该路径经过 N 新的叔叔节点 SR，那它之前必然经过 P、 S 和 SR，而现在它只经过 S 和 SR。在对 P 进行左旋，并与 S 换色后，经过 SR 的路径少了一个黑色节点，性质 5 被打破。
我们都喜欢有图片的网页，图片很美好，很有趣，同时它涵盖了丰富的信息。所以，在加载网页时，大部分流量被图像资源所占据（平均60%，数据可能不准确）。...希望通过本篇文章的介绍，可以让您对图像优化的原理有一个直观的感受。 1. 矢量图与栅格图（位图） 矢量图与栅格图（位图）是两种不同的图像格式。...因为栅格图是由很多个像素点组成的，所以当我们放大栅格图时，我们会看到图形会出现锯齿并且模糊不清（因为像素点被放大了），所以我们在使用栅格图时，需要根据不同的屏幕分辨率来保存多个版本的栅格图图像，这样可以提供最佳的用户体验...图3-1 不同色彩深度的图片进行对比 这张图是上个月（2018-10）我去参加W3C TPAC会议时在法国让彭星小哥哥帮我拍摄的。...无损压缩与有损压缩 无损数据压缩（Lossless Compression）指数据经过压缩后，信息不受损失，还能完全恢复到压缩前的原样。
这些数字每个人的写法都不一样，要如何让计算机判断出这些手写体数字是几呢？...对于计算机来说，每张照片都是细微的像素组成的，这些像素排列成矩阵格子，每个格子一个颜色，拼起来便是一副图像。 比如这些红红绿绿的格子，你缩小来看，原来是一张草莓图片的一部分。 ?...而颜色，对于计算机来说，正是用数表示的，草莓图片中彩色的颜色是红绿蓝三种色光，各自有一个数，总共三个数；而手写数字都是黑白的，只要一个数，0表示纯黑色，255表示纯白色，两者中间的数则是灰色，数字越小颜色越深...3、卷积层：找到笔画轮廓 现在，我们知道了图片的每个像素格子都是数字，但如何找出这些数字中的笔画呢？...为了让过滤出来的笔画更清晰，需要不断创建新的过滤器，直到过滤器被精确到我们前面看到的那些红色横竖撇捺半圆的形状。 6、卷积：乘法和加法 但过滤中具体的扫描过程是怎样的呢？
前言 之前的文章我们已经介绍了如何使用wordcloud库制作中英文词云图，并介绍了中英文停用词的使用方法，但如何美化词云图，例如换字体背景颜色，背景换成图片等，这些将在本篇文章进行详细介绍。...如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。...如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。...可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。...最后，就是大家最关心的，如何设置背景颜色的问题，其实就是用mask参数就行，我们再网上下载了一个图片。
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