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使用OpenCV和Python标记超像素色彩

from skimage.exposure import rescale_intensity from skimage.segmentation import slic from skimage.util...使用mask(每个通道)对图像进行蒙版，这样色彩度量只在指定的区域执行——在这种情况下，该区域将是我们的超像素(第6-8行)。 使用R和G组件计算rg(第10行)。...蒙版将与我们的输入图像具有相同的宽度和高度，并将填充(最初)一组1(第5行)。...使用我们的原图像和蒙版作为segment_colorfulness的参数，我们可以计算C，这是超像素的色彩数值(第9行)。 然后，我们用C的值更新可视化数组vis(第10行)。...output = orig.copy() cv2.addWeighted(overlay, alpha, output, 1 - alpha, 0, output) 由于vis目前是一个浮点数组，有必要将其重新缩放为一个典型的

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    AI绘画专栏stablediffusion 之Inpaint Anything 模特换装 手把手教你电商应用实战 (49)

    Padding optionsRun Padding 该复选框增强了分割蒙版检测，尤其是在动漫风格的图像中，但代价是蒙版质量略有降低。Anime Style 点击按钮。...将鼠标悬停在 SAM 图像或蒙版图像上，然后按全屏模式键，或按重置缩放键。SR 点击按钮。蒙版将出现在选定的蒙版图像区域中。...Trim mask by sketch按钮：单击此按钮将从蒙版中排除草图区域。 Add mask by sketch按钮：单击此按钮会将草绘区域添加到蒙版中。...选择对应的模型 2选择蒙版区域画笔选中 3.创建蒙版 4.创建蒙版 5.发送到图生图重绘 6.填写提示词 7.参数设置 保持图片比例 4.报错怎么办 反推提示词：web tagger 标签器 1.点击运行...segment 获取到左侧的遮罩色彩图像 2.选中你要进行遮罩的位置，进行画像 3.预览蒙版是否与设想一致 4.制作蒙版 5.发送到图生图、自动发送 6.设置参数 7.保持尺寸大小，放大重绘幅度 出图抽卡即可

    3.7K313

    最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之图生图进阶篇

    ，包括 绘制蒙版内容/inpaint masked、绘制非蒙版内容/inpaint not masked，这个很好理解，选择第一个就是只在蒙版区域重绘，另一种则相反，正常一般默认第一个即可Inpaint...全图重绘是指在原图大小的基础下绘制蒙版区域，优点就是内容与原图融合的更好，缺点是不够细节；而蒙版重绘是只处理的时候将蒙版区域进行放大到原图的尺寸，画完之后再缩小放到原图的相应的位置，优点就是细节更好，缺点也是细节太多...sketch）相比于局部重绘，多了一个蒙版透明度的配置，这是因为这里的蒙版是可以自定义颜色的在局部绘制中画笔只有黑色，而在涂鸦蒙版中蒙版的颜色会影响到原图，选择什么颜色最终重绘都会往这个颜色上靠蒙版透明度按照需要颜色的程度调节...此时需要注意具有相同效果的蒙版模糊的使用需要注意的一点是，在上传蒙版中，白色代表重绘，黑色代表不处理。...也不用细分，如果弄错了，在蒙版模式中选择重绘非蒙版就可以为了方便测试，就将图片放到涂鸦蒙版中，用黑白两色把原图进行圈出，截图上传到上传蒙版中了，顺便加了 Prompt 的参数是天空、建筑物、人物等，可以看出

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    基于聚类的图像分割-Python

    在我们检测图像中的对象并对其进行分类之前，模型需要了解图像中的内容，这就是图像分割的帮助所在。它为图像中的对象创建一个像素级的蒙版，这有助于模型更精细地理解对象的形状及其在图像中的位置。...目标检测 VS 图像分割 分割的类型有哪些？ 图像分割大致分为两大类。 语义分割 实例分割 检测到的对象 — 语义段 — 实例段 在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。...根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。 基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？...from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray import numpy as np import matplotlib.pyplot...https://github.com/Mathanraj-Sharma/sample-for-medium-article/blob/master/cluster-based-segmentation-skimage

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    基于聚类的图像分割（Python）

    在我们检测图像中的对象并对其进行分类之前，模型需要了解图像中的内容，这就是图像分割的帮助所在。它为图像中的对象创建一个像素级的蒙版，这有助于模型更精细地理解对象的形状及其在图像中的位置。...目标检测 VS 图像分割  分割的类型有哪些？ 图像分割大致分为两大类。 语义分割 实例分割 检测到的对象 — 语义段 — 实例段  在第一张图片中，我们可以看到检测到的对象都是男性。...根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。 基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？...from skimage.io import imreadfrom skimage.color import rgb2grayimport numpy as npimport matplotlib.pyplot...https://github.com/Mathanraj-Sharma/sample-for-medium-article/blob/master/cluster-based-segmentation-skimage

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    解决AttributeError: module ‘skimage‘ has no attribute ‘io‘

    'skimage' has no attribute 'io'​​的错误。...图像变换和调整：库中包含了多种常用的图像变换方法，如缩放、旋转、平移、镜像等，以及调整亮度、对比度、饱和度等图像属性的方法。...特征提取与图像分割：库中实现了许多常用的特征提取和图像分割算法，如边缘检测、角点检测、阈值分割等。形态学运算：scikit-image提供了形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。...import resize# 加载图像image = skio.imread('image.jpg')# 缩放图像resized_image = resize(image, (300, 300))#...然后，使用​​resize​​函数将图像缩放为300x300的尺寸。最后，使用​​skio.imshow​​和​​skio.show​​函数显示图像。

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    ai学习记录

    2.对象——扩展 路径查找器：Ctrl+shift+F9 1.分割： A.图形与图形：会将相交的区域独立出来；（分割后需解组） B.图形和描边：会沿描边切割图形。...剪贴蒙版 作用：局部显示图形(矢量图和位图）； 1.要显示的对象放下层 2.显示范围（绘制的图形）放上层。 3.同时选择内容和范围，Ctrl+7 4.Ctrl+Alt+7释放蒙版。...隔离模式；双击剪贴蒙版的对象，进行隔离内容的编辑，双击画板空白处可以退出隔离模式。...不透明蒙版 与剪贴蒙版的区别： 不透明蒙版与上层图形颜色有关，剪贴蒙版与颜色无关； 不透明蒙版上层的图形可以为多个；剪贴蒙版只能为一个图形。 蒙版中颜色表示的意义；黑，隐藏 白，显示，灰，半透明。...操作注意：如果蒙版层有多个图形时，须将图形编组 ctrl+G 需要退出蒙版模式，不要在蒙版中进行图形绘制。

    2.7K20

    使用图像分割来做缺陷检测的一个例子

    IoU是预测分割与真实分割的重叠面积除以预测分割与原始分割的并集面积 我们也可以把IoU分数写成TP/TP+FN+FP。 这个度量值的范围是0到1。...测试文件夹包含一组120个有缺陷的图像，这些图像的分割图将被预测。 6. 数据预处理 6.1 准备图像数据和分割蒙版 现在我们需要为每个图像准备图像数据和相应的分割掩模。我们把图片分成十二个文件夹。...现在我们需要为这些图像准备分割图。分割图可以检测出图像中有缺陷的部分。对于上面的图像，预期的分割图是这样的。 图5，图4上的分割蒙版 我们可以看到，在第一幅图像中，椭圆区域代表检测部分。...绘制椭圆所需的数据是使用get_data函数获得的，如下所示： 我们可以使用这些信息，并使用skimage函数绘制一个椭圆分割蒙版。 值得注意的是，这只适用于有缺陷的图像。...让我们看一些图像的分割图。 我们可以看到，该模型能够预测类似于原始分割图的分割图。 9. 测试数据分割图的预测 现在让我们尝试解决手边的问题，即预测和绘制测试图像的分割蒙版。

    2.8K51

    2019年过去一小半了，这些深度学习研究值得一看！

    GitHub链接： https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN） 在大多数计算机视觉的实例分割任务中...，通常将实例分类的置信度作为实例分割框架的蒙版（mask）质量分数，这可能会出现偏差。...这篇论文研究了这一问题，并提出了蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN ），即用一个模块来学习预测实例蒙版的质量。...蒙版评分策略校准了蒙版质量和分类评分之间的差异，并在对COCO数据集的平均准确度（AP）评估中优先考虑更为准确的蒙版预测来改善实例分割效果。...然而，DeepFashion也有不可忽视的问题，例如每副图像只有单个服装类别，标记稀疏（仅4~8个），并且没有像素蒙版，这些都与现实场景有着显著差距。

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    2019年过去一小半了，这些深度学习研究值得一看！

    GitHub链接： https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN） 在大多数计算机视觉的实例分割任务中...，通常将实例分类的置信度作为实例分割框架的蒙版（mask）质量分数，这可能会出现偏差。...这篇论文研究了这一问题，并提出了蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN ），即用一个模块来学习预测实例蒙版的质量。...蒙版评分策略校准了蒙版质量和分类评分之间的差异，并在对COCO数据集的平均准确度（AP）评估中优先考虑更为准确的蒙版预测来改善实例分割效果。...然而，DeepFashion也有不可忽视的问题，例如每副图像只有单个服装类别，标记稀疏（仅4~8个），并且没有像素蒙版，这些都与现实场景有着显著差距。

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    ICML 2021 | 基于装配的视频无监督部件分割

    02 方 法 我们的方法基于一个假设，即视频中的运动物体是由不变的部件组成，视频中帧与帧的区别只是部件的不同位置和缩放之间的区别，通过部件之间的仿射变换，我们可以将视频中的一帧转换为另一帧。...对于单张图片来说，部件的分割装配过程如下图所示。首先，我们利用编码器把输入图片编码为部件特征和部件变换。然后，其中的部件特征将通过解码器生成相应的部件图片和部件蒙版。...最后，这些部件图片将根据对应的部件蒙版被组装成最终的图片。 ? 部件分割装配的结构 而在训练时，我们每次随机从视频中选择两帧作为源图片和目标图片。...而进一步地，我们限定变换为只包括旋转、缩放、平移的仿射变换，并且假定在标准特征空间中每个部件的中心在原点位置，同时协方差矩阵为单位矩阵。...在训练中我们要求在经过变换后，部件的中心应该与变换的平移部分一致，而部件的协方差矩阵与旋转缩放矩阵一致。基于这个约束，我们可以使网络学到的部件分割和变换有更明确的物理意义，增加了结果的可解释性。

    71840

    pytorch DataLoader(3)_albumentations数据增强(分割版)

    ): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 翻译文章: 将Albumentations用于语义分割任务 ---- 这篇文章主要是讲怎么利用albumentations...一些前置知识可以参考第一篇文章pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms，这篇文章主要讲了一些opencv,skimage...对image,alpha图片进行缩放，裁剪，转tensor操作，详情见注释。 使用Albumentations来做数据增强，可以直接使用opencv读取图像，记得BGR转RGB就行。...return {'imidx':torch.from_numpy(imidx),'image':image, 'label':label} 使用A.Resize()来进行缩放...1660972 [2] Mask augmentation for segmentation [3] http://aix.51cto.com/blog/70799.html [4] 数据来源：爱分割

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    2019年过去一小半了，这些深度学习研究值得一看！

    GitHub链接： https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric 蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN） 在大多数计算机视觉的实例分割任务中...，通常将实例分类的置信度作为实例分割框架的蒙版（mask）质量分数，这可能会出现偏差。...这篇论文研究了这一问题，并提出了蒙版得分R-CNN（Mask Scoring R-CNN ），即用一个模块来学习预测实例蒙版的质量。...蒙版评分策略校准了蒙版质量和分类评分之间的差异，并在对COCO数据集的平均准确度（AP）评估中优先考虑更为准确的蒙版预测来改善实例分割效果。...然而，DeepFashion也有不可忽视的问题，例如每副图像只有单个服装类别，标记稀疏（仅4~8个），并且没有像素蒙版，这些都与现实场景有着显著差距。

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    DIY自动分类“错题集”：一种基于视觉词汇的文本分类法

    下面将展示整个训练过程，训练的样本来自《2016 B版 5年高考3年模拟:高考理数》，并手工标注了14个分类，每个分类下约50个样本，每个样本为一个题目, 图像为手机拍摄。...本文中大部分算法库来自numpy、scipy、opencv、skimage、sklearn。 1....预处理 为了获取到稳定的特征，我们需要对图像进行预处理，包括调整图像大小，将图像缩放到合适尺寸；旋转图像，或者说调整成水平；二值化，去除色彩信息，产生黑白图像。 1.1....文档地址： http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.filters.html?...提取特征 这里的思路是，首先通过形态学处理，可以分割出文本行（的图像），再从文本行中分割出词汇（的图像），然后从”词汇”中提取特征。

    2K50

    【工程应用六】 继续聊一聊高效率的模板匹配算法（分水岭助威+蒙版提速）。

    ，这时候带有蒙版功能的形状匹配就非常有必要了。        ...但是在实际的编码过程中，还是有几点要注意：        1、我们需要为蒙版图像也创建金字塔，那么客户提供的蒙版一般为二值图，在创建金字塔的过程中，因为是2*2插值缩放，必然会产生非二值的像素结果，处理办法是放松这个结果...，在没有增加蒙版前共有13510 个边缘点（其实大部分边缘点都是无意义的点，设置蒙版后，只强调了有用的边缘信息，只有2828个特征点了。...带蒙版的特征点 　三、蒙版可为空版本+对比度自动设置（2天） 　　有的时候可能还是不需要蒙版的，所以这个函数还是要考虑这个功能，即传入空指针就调用没有蒙版的函数。        ...最新版的一个测试DEMO: 带蒙版的模板匹配。

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    视频也能PS！谷歌CVPR 2021发布史上最强视频P图模型omnimatte

    图像和视频编辑操作通常依赖于精确的蒙版（matte）操作，即分离前景和背景并能够合成图像。...虽然最新的计算机视觉技术可以为自然图像和视频生成高质量的蒙版，允许合成景深、编辑和合成图像，或者从图像中移除背景等应用场景。...与传统蒙版一样，omnimatte是 RGBA 图像，包括一个alpha 通道。...omnimatte可以在大部分图像或视频编辑工具进行操作，并且可以在任何使用传统蒙版的地方使用，例如，将文本插入视频中的烟迹下，效果真是牛。...CNN 从随机初始化权重开始训练，通过寻找并关联蒙版中未捕捉到的效果(例如阴影、反射或烟雾)与给定的前景层来重建输入帧，并确保主体的 alpha 大致包括分割蒙版。

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