图像合成 实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割 BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法, 混合高斯模型 分布概率是K个高斯分布的和,每个高斯分布有属于自己的 \(\mu\) 和 \(\sigma\) 参数,以及对应的权重参数,权重值必须为正数,所有权重的和必须等于1,以确保公

百度AI开放平台-人像分割: http://ai.baidu.com/tech/body/seg 注意本文后面的话,百度这个技术效果太差劲了,国外这 https://www.remove.bg/ 个比百度强大很多. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows; using System.Windows.Controls; usi

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split()分割字符串 1.不同环境下的区分 Java:分割字符串不能写成split("$")//$为要分割的字符Android:分割字符串需要加上中括号split("[$]")//$为要分割的字符 2.特殊用法--当split()分割字符串遇上特殊符号 案例分析 String str = "abc|dfg"; String[] all=str.split("|"); system.out.println(all[0]);

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

前言: 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型,最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果,展示自动网络搜索(NAS)在语义分割上的应用.   随着自动网络搜索(Neural Architecture Search)技术的问世,深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段.尤其在AI落地的背景下,许多模型需要部署在移动端设备.依据不同设备(GPU, CPU,芯片等),不同的模型需求(latency, 模型大小,

被誉为计算机视觉领域 "奥斯卡" 的 CVPR 刚刚落下帷幕,2021 年首届 "新内容 新交互" 全球视频云创新挑战赛正火热进行中,这两场大赛都不约而同地将关注点放在了视频目标分割领域,本文将详细分享来自阿里达摩院的团队在 CVPR DAVIS 视频目标分割比赛夺冠背后的技术经验,为本届大赛参赛选手提供 "他山之石". 作者|负天 与图像识别不同,AI 分析理解视频的技术门槛较高.长期以来,业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破.以 CVP

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样

2021年以来,自动驾驶赛道进入爆发期,该行业成为大厂以及初创企业的必争之地.其中众多公司都采用了计算机视觉作为自动驾驶的技术底座,通过图像分割技术,汽车才能够有效理解道路场景,分清楚哪里是路,哪里是人.除了自动驾驶领域,图像分割技术也常出现在其他重要的场景中,比如: 医疗图像分割:帮助医生进行诊断测试 卫星图像分析:适合深入研究大量图像数据 影像娱乐类App:人像抠图.避免视频弹幕遮住人脸 因此,图像分割技术的应用十分重要且广泛.HMS Core机器学习服务图像分割服务采用了具有创新意义的语义

名称: sscanf() - 从一个字符串中读进与指定格式相符的数据. 函数原型: Int sscanf( string str, string fmt, mixed var1, mixed var2 ... ); int scanf( const char *format [,argument]... ); 说明: sscanf与scanf类似,都是用于输入的,只是后者以屏幕(stdin)为输入源,前者以固定字符串为输入源.其中的format可以是一个或多个 {%[*] [width] [{h

先贴代码,可以看懂代码的直接看代码: /***************************************************** ** Name : sscanf.c ** Author : gzshun ** Version : 1.0 ** Date : 2011-12 ** Description : sscanf function ******************************************************/ #include <stdi

sscanf() - 从一个字符串中读进与指定格式相符的数据.  函数原型:  Int sscanf( string str, string fmt, mixed var1, mixed var2 ... );  int scanf( const char *format [,argument]... );  说明:  sscanf与scanf类似,都是用于输入的,只是后者以屏幕(stdin)为输入源,前者以固定字符串为输入源.  其中的format可以是一个或多个 {%[*] [width]

在处理字符串的程序当中,经常会分析字符串,从一大长串的字符串截取我们需要的数据,这如果通过自己手写函数来分析,虽然可以,但当你知道sscanf的功能,那就自己写函数分析就显得多此一举. 这些函数的使用都很简单,总结一下,等下次使用一目了然.俗话说:好记性不如烂笔头,记录下来就是效率. /***************************************************** ** Name : sscanf.c ** Author : gzshun ** Version : 1

今天给大家分享一款Python装逼实用神器. 在日常生活或者工作中,经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来,然后拼接到其他图片上去.专业点的人可以使用 PhotoShop 的"魔棒"工具进行抠图,非专业人士则使用各种美图 APP 来实现,但是这两类方式毕竟处理能力有限,一次只能处理一张图片,而且比较复杂的图像可能耗时较久.那今天就来向大家展示第三种扣图方式--用 Python代码来实现 一键批量抠图. 1. 准备工作- 安装paddlepaddle 既然要装逼,准备工作是少不了的.所谓&

NutUI 组件源码揭秘 前言 本文的主题是 Steps 组件的设计与实现.Steps 组件是 Steps 步骤和 Timeline 组件结合的组件,在此之前他们是两个不同的组件,在 NutUI 最近一次版本升级的时候将他们合二为一了,来看看在组件的开发过程中是如何一步步实现组件功能的. 说到 NutUI, 可能有些人还不太了解,容我们先简单介绍一下. NutUI是一套京东风格的移动端Vue组件库,开发和服务于移动 Web 界面的企业级前中后台产品.通过 NutUI,可以快速搭建出风格统一的页面

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Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> static void sscanf_test(void); static void sscanf_test(void) { int ret; char *string; int digit; char buf1[255]; char buf2[255]; char buf3[255]; char buf4[255]; /*1.最简单的用法*/ stri

From: https://liudongdong1.github.io/ 1. 人体存在感知 目标:检测环境中的所有人体,标记出每个人体的坐标位置:不限人体数量,适应中低空斜拍.人体轻度遮挡.截断等场景 .1. WAYV AIR WAYV AIR 智能人体存在感知雷达目前已成功应用于多个智能卫生间项目中,实现厕位的占位及人流量统计 • 检测准确率高,不管是静止.微运动还是运动人员都可以实现准确检测: • 无隐私.敏感问题,无镜头设计: • 超低功耗,辐射量仅为蓝牙十分之一,对人体安全无害: •

APP 文件下建一个Libs目录建一个BaiduService文件,需要检测引入进行调用即可 BaiduService文件内容如下 <?php namespace App\Libs; use App\Libs\baidu\AipContentCensor; use App\Libs\baidu\AipImageCensor; class BaiduService { const APP_ID = '23841417'; const API_KEY = '22LIjvBBjMEgawNnkS8rg