我需要模糊面孔,以保护人们在街景图片中的隐私,就像谷歌在谷歌街景中所做的那样。模糊不应使形象在美学上令人不快。我在谷歌()的“谷歌街景下的大规模隐私保护”( in Google by Google () )的报纸上看到,谷歌做了以下事情来模糊被检测到的面孔。
我们选择应用混合噪声和侵略性高斯模糊,我们阿尔法混合与背景,从边缘开始的框。
有人能解释一下如何完成这个任务吗?我理解高斯模糊,但如何将其与背景相融合?
代码是有用的,但不是必需的。
我的问题不是如何模糊图像的一部分,而是如何将模糊的部分与背景混合,使模糊不令人不快?请参阅我从报纸上提供的报价。
我有很多很大的图片。迭代过程,如可
我有以下代码来检测输入图像是否模糊。
from imutils import paths
import argparse
import cv2
import os
def variance_of_laplacian(image):
# compute the Laplacian of the image and then return the focus
# measure, which is simply the variance of the Laplacian
return cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()
# co
我正在学习--如何用twisted向浏览器发送请求,然后获取标题并打印它们。但是,当我运行时,我发现自己得到了以下错误:
python agent_request.py http://www.google.com/
> cannot use a bytes pattern on a string-like object
import sys
from twisted.internet import reactor
from twisted.web.client import Agent
from twisted.web.http_headers import Headers
def
我正在创建一个简单的例子来演示模糊逻辑的真实性。问题在于确定结果的真实性。
我首先关心的是:通过在高和低目标之间测试真值,这真的使用了模糊逻辑吗?
我的第二个担忧:对于目标/阈值命中,真实性%似乎不正确。
结果:
Miss: 30
Hit: 40 at 100% true ( should be 80% ? )
Hit: 50 at 80% true ( should be 100% ? )
Hit: 60 at 66% true ( should be 80% ? )
Miss: 70
类:
public class FuzzyTest {
class Result {