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图像素描风格生成

正文 首先看看从论文中截取的素描风格生成框架图: p1.png 主要是两大步组成,模拟画家画素描画的两个步骤: 1,Line Drawing,先画线,描轮廓; 2,Tone Drawing 再加上色调,...下面详细介绍两个步骤。 1. Line Drawing 首先来看看一幅图: p2.png 左边是画家画的一幅素描画,右边是放大细节部分。...基于这个事实,文章提出了一种模 拟素描画边的方法。主要也是分两步走。...Drawing 文章还做了一些拓展,比如如何给素描画上色,就是比如把RGB转换到YUV空间, 然后把Y通道拿出来,经过之前的步骤来生成素描画,再把它放回到Y通道上,最后再 重新转换成RGB...4 复现结果展示 最后展示一下用scala代码生成的一些素描图,只能说勉强复现了论文的方法。 展示格式,原图,素描轮廓图,素描图或彩色素描图。

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    简单几笔素描就能“复原”真实人脸,这是沈向洋高徒出品的CSAGAN

    鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看着这样一张抽象的人脸素描,你能猜出真人长什么样吗? ? 现在,有一只GAN,不仅能够完美突破次元壁,复现真实人脸: ?...△左:素描;右:CSAGAN生成 甚至不画嘴,也不会生成无嘴怪人。效果真实,画面高清,连脸上的皱纹,都刻画得清清楚楚。 ? 相比之下,Pix2pix这样的著名选手黯然失色。...两大秘诀 CSAGAN的独特之处,是在保持面部结构不确实的同时,生成高质量的人脸图像。 首先立功的,是条件自注意力模块(CSAM)。...条件自注意力机制能够建模人脸不同区域之间的长期依赖关系,也就是说,即使素描图里没画清楚鼻子嘴巴,CSAGAN一样能生成五官齐全的一张脸。 ? MRU和条件自注意力模块的输入是处理过的黑白线条图。 ?...它能保证生成的人脸具有更加完整的结构和真实的纹理。 鉴别器由不同深度的子网组成,深度不同,最后一层接收域的大小自然也不一样。最深子网络最后一层中的接收域和捕获全局结构的整个图像大小一致。

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    图片转素描

    本文大约 2000 字,阅读大约需要 6 分钟 我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描、卡通、黑白等等,今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。...主要参考这篇文章来实现--http://www.askaswiss.com/2016/01/how-to-create-pencil-sketch-opencv-python.html 简介 如何将图片转换成素描图呢...,只需要下面四个步骤即可: 首先将彩色图转换成灰度图; 对灰度图进行求其反色的操作; 对第2步得到的结果采用一个高斯模糊的操作; 采用颜色亮化(color dodge)的技术将第一步的灰度图和第三步操作后的图片进行混合...这一步骤自然就是需要得到最终的素描图结果了。在传统照相技术中,当需要对图片某个区域变得更亮或者变暗,可以通过控制它的曝光时间,这里就用到亮化(Dodging)和暗化(burning)的技术。...素描图 效果看起来还可以,除了右下角部分对于原图中黑色区域处理得不是很好。

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    人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

    现有的人脸识别场景中,极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁,考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活的你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...1.人脸检测:定位人脸在哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况,可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。2.3D检测:验证采集到的是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤,比如:1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸;2....基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。

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    图像素描风格生成

    正文 首先看看从论文中截取的素描风格生成框架图: ?...主要是两大步组成,模拟画家画素描画的两个步骤: 1,Line Drawing,先画线,描轮廓; 2,Tone Drawing 再加上色调,比如阴影。 下面详细介绍两个步骤。 1....分析结果就是,自然图像和素描画的最大的区别 就是素描画空白的区域更大,亮度更高。 然后三中色调对应三个公式来表示: ? ? ? 然后就是如何求解公式中的参数了。...3 Color Pencil Drawing 然后文章还做了一些拓展,比如如何给素描画上色,就是比如把RGB转换到YUV空间, 然后把Y通道拿出来,经过之前的步骤来生成素描画,再把它放回到Y通道上,最后再...4 复现结果展示 最后展示一下用scala代码生成的一些素描图,只能说勉强复现了论文的方法。 展示格式,左上角原图,左下角素描轮廓图,右下角,素描图或彩色素描图。 ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    AI现在能教你画画了

    另外,轮廓图像与相应的原始人脸图像一起存储。 轮廓匹配步骤,通过计算用户画的轮廓与数据库中存储的轮廓图像的相似度,得到最接近的轮廓图像。...局部引导阶段包括两个步骤:蒙层(mask)生成和肖像草图生成。 蒙层生成步骤,利用全局阶段中的用户所绘,和在全局阶段-数据生成部分生成的数据库人脸蒙层,系统可以生成最终蒙层,如下图。 ?...肖像草图生成步骤,采用MaskGAN生成与上一阶段匹配的“真人”肖像,并采用APdrawingGAN将肖像图转为素描图。...其中,由于这两个生成模型是独立训练的,为了连接它俩,该步骤还使用梯度提升决策树(GBDT)来计算人脸标志点,并将合并后的蒙层转换成二进制背景轮廓。...这是因为人脸数据库中都是真实的照片,dualFace只能支持绘制具有真实风格的人像。所以,表情、夸张卡通造型等高层次的语义素描用它都很难实现。

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    使用Python将图片变成铅笔素描

    我们知道一张色彩鲜艳的美照,看起来自然赏心悦目的,同样要是一张素描照,同样的效果看起来也是不错的。...那么问题来了,你可以使用一只铅笔和一张画纸来完成一张素描照,但这花费的时间也不在少数,而且你还得具备画画的潜力。...还有一种选择,那就是用一张图片,使用PS将此图片转换成素描,这也很简单(【图像】——>【调整】——>【去色】和【反相】以及【滤镜】——>【其他】——>【最小值】)再合并图层就可将照片转化为素描照。...通过查找,csdn上“[实战] 图片转素描图”介绍了一种更为简洁的程序只要4行即可完成转换,但我没看懂,略作修改后,传入参数和路径后也可实现。...最后分享一些转化后的素描图 ? ? 夜晚的北京站 ? ? 颐和园一角的蓝天白云 ? ? 天气晴朗的故宫一角

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    使用Python将图片变成铅笔素描

    “ 我们知道一张色彩鲜艳的美照,看起来自然赏心悦目的,同样要是一张素描照,同样的效果看起来也是不错的。...” 那么问题来了,你可以使用一只铅笔和一张画纸来完成一张素描照,但这花费的时间也不在少数,而且你还得具备画画的潜力。...还有一种选择,那就是用一张图片,使用PS将此图片转换成素描,这也很简单(【图像】——>【调整】——>【去色】和【反相】以及【滤镜】——>【其他】——>【最小值】)再合并图层就可将照片转化为素描照。...通过查找,csdn上“[实战] 图片转素描图”介绍了一种更为简洁的程序只要4行即可完成转换,但我没看懂,略作修改后,传入参数和路径后也可实现。...最后分享一些转化后的素描图 ? ? 夜晚的北京站 ? ? 颐和园一角的蓝天白云 ? ? 天气晴朗的故宫一角 ?

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    任意图像转素描:Python分分钟实现

    任意图像转素描:Python分分钟实现 图像转素描效果展示 ? 看到这个标题你可能觉得,我这次终于开始标题党了。...不全用美女示例图片的另一个原因是,之前做的AI小素只能做脸部的素描,其他部分的素描做的一塌糊涂(训练集只有脸部图片),这次换个天坛这种建筑图片,也能说明这个CV小素的能力要超过AI小素,能对不仅限于人脸人物的任意类型的图片做素描化...小素的素描化效果了。...但是AI小素限制太强,只能素描人脸图片,其他图片则无能为力。因此,我就看了下怎么做任意图片的素描化。 大家一般用PS做图像转素描,谷歌搜索结果排第一的教程流程大概是这样的: ?...这个教程一共有十六个步骤,但是其实上图展示的这些已经足以说明图像转素描的主要流程了。

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    OpenCV DNN人脸检测模块使用步骤演示(基于OpenCV4.5.4)

    导读 本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸检测模块的使用演示,供大家参考。...背景介绍 前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中,具体更新介绍如下: OpenCV4.5.4更新了!...人脸检测使用的是于仕琪老师团队开源的人脸检测库,具体也可以到对应的github查看,检测速度和准确率都很不错。...使用步骤 笔者使用的是刚刚更新的OpenCV4.5.4版本,安装配置步骤此处略过(与以往版本类似)。...本文内容主要就这些,代码较多这里不添加,具体可以参考: F:\OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\face_detect.cpp 下篇文章将介绍DNN人脸识别模块的使用步骤

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    【技术综述】人脸风格化核心技术与数据集总结

    什么是人脸风格化 所谓人脸风格化,就是将人脸头像转换为特定的风格头像,最常见的包括素描肖像风格,卡通形象(动画)风格,油画风格,分别如下图所示: ?...素描肖像风格的重点在于保持人脸的轮廓和重要五官信息,去掉无关的颜色,纹理等内容,它模仿的是就是素描,相对比较严肃。...素描肖像风格 从上图肖像风格我们其实可以看出,肖像风格的重点在于线条轮廓的完整性,均匀性,而人脸的形状和五官位置其实不需要作出调整,那么一种最成熟的技术就是边缘检测。...动画风格化相比于素描和油画,对细节比较敏感,因为使用了特征编码,难点在于人脸的五官分布不能丢失或者错乱,其中人脸图像中的经典难题会对结果造成很大影响,比如光照,姿态等 下图展示了处理失败的案例。...发布于2009年,这是一个人像素描数据集,原图来自于FERET,有1195张成对的灰色正面肖像图和对应的素描图。

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