今天小伙伴问我,你知道什么是马赛克画,我笑了笑,你是说哪种哦?我知道一种,不过不是某些电影的马赛克哦~~马赛克画是一张由小图拼成的大图,本文的封面就是我们的效果图,放大看细节,每一块都是一张独立的图片,拼在一起组成一张大图,感觉像是用马赛克拼出来的画,所以叫马赛克画。看到网上的一些马赛克画觉得很酷,于是自己用Python实现了一下将一张原图转换成马赛克画。封面的原图是这样的实现的具体思路是这样第一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python 马赛克还原实现指南
在图像处理中,马赛克效果常被用来保护隐私,但有时我们希望能够对马赛克图像进行还原。本文将指导你如何使用 Python 实现马赛克还原的功能,尽管完全恢复原始图像是一个复杂的问题,但我们可以通过简单的数学运算和插值法来近似原图。
## 流程概述
以下是我们实现马赛克还原的基本步骤:
| 步骤 | 描述 | 输出 |
|------|------|----            
                
         
            
            
            
            谷歌旗下人工智能部门“谷歌大脑”设计了一款全新软件,可以把马赛克一样的源图片还原成清晰图片。简而言之,原本“打码”的照片现在也可以轻松变成无码高清了。  首先来看一张图,左边一列是分辨率为8×8的打码图片,中间一列是谷歌大脑软件还原的图片,而右边一列则是真正的原始图片。实际效果非常接近原始图片。  众所周知,不可能制作出比源图片更加详细的图片,那么谷歌大脑是如何做到的呢?他们将两个神经网络聪明地整            
                
         
            
            
            
            有人说,马赛克的发明,就是人类文明史上一次重大的“开倒车”。也有人说,马赛克就是阻碍人类进步的绊脚石。从功能上讲,马赛克是一种用来遮盖原画面的手段,有利也有弊。从技术上讲,马赛克的原理是将某一个像素的颜色涂抹到整个范围而造成原画信息丢失。所以,这个过程是不可逆的。在个人隐私极其容易泄露的网络时代,大家可能都会使用马赛克来遮盖图片上的敏感信息。比如身份证号、姓名、地址,用马赛克掩盖后,就能有效达到保            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            像素化(又称马赛克)是一种常见的打码方式,通过降低图像中部分区域的分辨率来隐藏某些关键信息,比如:但是,在你想隐藏信息的同时,有一些技术却反其道而行之,试图将图片还原为原始状态。此前,一个名为 Depix 的 GitHub 项目爆火,上线三天 star 量已经高达 6.9k。项目作者 Sipke Mellema 是一名信息安全顾问。项目地址:https://github.com/beurtschi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Depix 是用于从马赛克中还原密码/英文数字组合的Python工具。它的官方效果是这样的:效果非常令人惊艳,恢复后基本和原文图相差无几。但是真的有那么神吗?01怎么做到的?第一步,作者在编辑器中使用了与原图(带有马赛克的图片)相同的字体设置(文本大小,字体,颜色等设置),然后将 debruinseq.txt 内的文字和数字放入编辑器中并截图,这张截图中的所有文字都将被像素化后作为“搜索集”来识别            
                
         
            
            
            
            电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 郭嘉祺新生研讨课上,曾院长生动形象的给我们介绍了图像处理的有关技术,无论是视频防抖技术,还有基于图像融合技术的照片处理,抑或是对马赛克进行还原,都给我留下了颇深的映像问题背景和应用前景以及潜在问题和克隆这个词一样,马赛克实际上是从英文音译过来的。这个单词原本是源自于古希腊的一种镶嵌技术,后来被用于“模糊图像技术”的称呼。马赛克实际上就是调低整体图像(图片或者            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何使用 Python 创建照片马赛克呢?我们将目标图像划分若干个网格,再用相近的颜色或图像去替换即可。跟着下面的操作,你一定能学会用Python自动实现这个效果。   今天,带大家学习如何使用 Python 创建照片马赛克。我们将目标图像划分成较小图像的网格,并用适当的图像替换网格中的每一小块,即可创建原始图像的照片马赛克。比如这样:   你可以指定网格的尺寸,并选择输入图像是否可以在马赛克中重            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            万恶马赛克万恶的马赛克,是阻碍人类进步的绊脚石。马赛克“脑补”算法 PULSE,助你图片模糊变高清。 这是杜克大学近期的一项研究,将模糊人脸秒变高清。 PULSE 算法目前只支持人脸的马赛克“去除”,因为训练数据都是人脸。也就是说,“脑补”其它物体马赛克下的内容也是可以的,只要你有数据!我知道,你一定又有了一些大胆的想法!「 Just do it 」 ! 今天,继续手把手教学。算法原理、环境搭建、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录1.前言2.重点原理3.实现步骤3.1修改图片大小3.2计算图片的直方图3.3比较直方图差异,同时替换3.4融合图片4.效果演示 1.前言主要思想及代码来源于这篇老哥的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/168667043 有兴趣的小伙伴可以去看看。 其实之前我在b站上就曾经看到过这样一个软件: 顺便贴出软件的下载地址  当时我就测试了一下,发现这个软件不是特别的            
                
         
            
            
            
            # 使用 Python 实现马赛克效果的教程
## 一、流程概述
在本教程中,我们将从头开始学习如何使用 Python 实现图像的马赛克效果。整个过程可以分成以下几个步骤:
| 步骤        | 描述                             |
|-------------|----------------------------------|
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            4.python-opencv图像马赛克第一章 python-opencv-图片导入和显示第二章 python-opencv图像简单处理第三章 python-opencv图像mask掩膜处理 文章目录4.python-opencv图像马赛克完整代码方法一:通过尺寸改变实现马赛克方法二:通过像素重复实现马赛克方法三:间隔提取像素实现马赛克一、方法一说明二、方法二说明三、方法三说明总结代码运行效果方法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图形化编程娱乐于教,Kittenblock实例,马赛克分身术跟很多学生聊过,很多学生不是不努力,只是找不到感觉。有一点不可否认,同样在一个教室上课,同样是一个老师讲授,学习效果迥然不同。关键的问题在于,带入感,我能给出的建议,就是咬咬牙,坚持住,没有学不会的知识。会陆续分享图形化编程的经验,希望能够做成一个专题。如果您觉得有用,就给点个赞吧。涉及的软件包括scratch3.0 (.sb3)、Pyt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            先上效果图 这是原图:  思路:拼图的原理其实很简单,就是把原图划分成很多个小块,然后根据灰度或者rgb搜索图库中最相似的图片进行替换。接下来的问题就是如何实现图片搜索。这里可以参考阮一峰的博客 上代码:第一步:获取目标图片的尺寸,计算每个子图的大小。例如:目标图片的尺寸为1600x1280,计算出这个尺寸的最大公约数为320,即拼出的图片由每行每列都有320张小图组            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言看了一篇c++通过opencv中sift算子寻找相似点然后拼接全景图片的一张文章,有点意思。寻找图片的相似特征,我好想在以前写过一篇文章吧,快速指路=>O.想起来b站何同学做过600万粉丝名称合照的视频,属于360度全景拼接,也比较有意思,给个链接,感兴趣的看。 有点意思之后就是,我要做什么了。出门的世界经典海报,浅模仿一下吧。思路前面是图像特征点相似匹配,后者是图像色彩特征匹配。本篇文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            马赛克画是一张由小图拼成的大图,本文的封面就是我们的效果图,放大看细节,每一块都是一张独立的图片,拼在一起组成一张大图,感觉像是用马赛克拼出来的画,所以叫马赛克画。看到网上的一些马赛克画觉得很酷,于是自己用Python实现了一下将一张原图转换成马赛克画。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录 目录前言1、Scrapy框架应用1.1、Scrapy准备1.2、创建项目及配置1.3、网页分析及代码实现1.3.1 items.py 中定义存储的数据1.3.2 spiders文件夹中编写爬虫主题代码1.3.3 pipeline s.py中编写数据储存代码1.3.4 更改setting文件1.4、运行爬虫2、马赛克风格图片生成2.1、准备工作2.2、生成拼图 前言介绍Scrapy框架的简单使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景最近项目需要用人脸检测技术把视频里面的人脸检测出来后,进行马赛克处理,人脸检测这一块就是大家熟知的利用深度学习技术来解决,之前有相关文章介绍《Python 人脸检测方法总结》,这篇文章主要介绍马赛克处理过程。马赛克原理图片是由一个三维数组,打马赛克就是把特定区域的值替换为其他值,项目在做的过程中经过一次升级,最开始用的是高斯马赛克,后来应客户的要求,升级为和其他软件手工打的马赛克一样的样式正规            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这是最终得到的效果,如果你的图片集不同,或者参数设置不同,效果也会有差别。进群:548377875即可获取数十套pdf哦!源码就不分享给大家了!1,收集图片素材要做出上述的效果来,首先就需要大量的图片,图片少了,效果肯定不好,容易重复,需要的像素值找不到相近的等等弊端。人工收集图片的话肯定是非常慢的,如果要手工下载图片,那至少要找图片找很多天了。这个时候一般有两个解决途径:爬取图片用网络爬虫从别的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在视频中经常看到一些人物为了不被认出,对这些人物做一些技术处理,给脸部添加马赛克,并跟踪脸部的移动。下面看下怎么用会声会影X2做出这个效果。1、添加视频到视频轨和覆叠轨首先启动会声会影,选择“时间轴视图”,把美女视频拖动到视频轨和覆叠轨。拖动覆叠轨大小调节块,使覆叠轨上的视频与视频轨完全重合。2、添加马赛克滤镜,设置马赛克区域在视频滤镜中选择“马赛克”,拖放至覆叠轨的视频上。选项面板中点击“自定义            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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