谈到人像抠图想必大家都不陌生。在影视剪辑、直播娱乐、线上教学、视频会议等场景中都有人像分割的身影，它可以帮助用户实时、精准地将人物和背景精准识别出来，实现更精细化的人物美颜、背景虚化替换、弹幕穿人等，进一步提升视觉应用体验。人像抠图的场景可谓无所不在！然而现实中用户使用的终端多种多样，图片的输入组成也是千奇百怪，那么有没有好的方案让能够使用户在多个平台都获得好的体验效果呢？小编遍历了Github，
5月7日，腾讯云AI视觉团队正式发布全新的人像分割产品，据介绍，该产品基于腾讯优图领先的人体分析算法，能够精准识别图像中的人体轮廓边界，与背景进行分离，实现像素级人像分割，有效满足图片、短视频、影视剧等不同场景下的对于人像分割的复杂需求。 以往，图片、视频中要实现人像分割，需要运用PS软件每张、每帧抠图，不仅耗时耗力，抠图效果也主要依赖于个人技术，难以掌控。腾讯云神图·人像分割通过领先的AI
C# PaddleInference.PP-HumanSeg 人像分割 替换背景色
原创
2023-07-29 03:52:59
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AI学习笔记之CNN之图像分割图像分割问题引入实现技术手段及分类语义分割-FCN（Fully Convolutional Networks）FCN--deconv反卷积的具体步骤UnpoolDeconvNet实例分割Mask R-CNNMask R-CNN和Faster R-CNN的区别Mask R-CNN的具体步骤Resnet中Conv Block和Identity Block结构特征金字塔F
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2023-10-08 07:44:09
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图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程。该技术相关的场景物体分割、人脸人体Parsing、人体前背景分割、三维重建等技术被广泛应用于无人驾驶、手机应用、增强现实、安防监控等领域。AI技术的三个要素：算法、数据和应用场景，数据是非常重要的。算法会快速的迭代更新，但是数据的获
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2023-10-08 21:35:34
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# Python人像分割的实现流程
## 介绍
在计算机视觉领域中，人像分割是一个非常重要的任务，它可以将图像中的人像从背景中分离出来。Python提供了许多强大的库和工具，可以帮助我们实现人像分割。在本文中，我将向你介绍一种实现人像分割的流程，并逐步指导你完成这个任务。
## 实现流程
下面是实现人像分割的整个流程的一个总览：
| 步骤 | 描述 |
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# PyTorch 人像分割
在计算机视觉领域，人像分割是一个重要的任务，它可以帮助我们将图像中的人物从背景中精确地提取出来。PyTorch是一个流行的深度学习框架，通过PyTorch我们可以实现人像分割的任务。
## 人像分割简介
人像分割是将图像中的人物部分与背景部分进行分离的过程。传统的方法通常基于图像的像素级别的特征进行分割，而深度学习方法则通过卷积神经网络学习到更加抽象的特征，从而
人工智能技术的快速发展，给我们的生活和工作带来了各种有趣便利的体验。比如在视频通话和观看直播时的背景虚化、弹幕穿人等神奇的功能，给我们的视频通话及影音观看带来了更优质的体验和多维的乐趣。那这是靠什么AI黑科技实现的呢？答案就是咱们本篇的主角–人像分割。图1 PP-HumanSeg v2人像效果展示图人像分割是将人物和背景在像素级别进行区分，通常可以分为半身人像的肖像分割和针对全身人像的通用人像分割
一、抠图简介抠图主要解决的是图像中前景和背景区域的准确预测问题，对于图像编辑和影视制作有着及其重要的实际意义。所以准确有效的抠图算法可以极大的改善内容生产的工作流程，从而节省大量的人力物力来提高工作效率。抠图作为一个基本的计算机视觉问题，在很多领域都有着很多的应用。而关于抠图的传统方法通常是基于 trimap（三值图）对前景、背景和 alpha 进行估计，但当图像中的前景和背景颜色相似或有着比较复
视频人像分割可以看成是一个特殊的Semantic Segmentation任务，他需要把视频中每帧图像的每一个像素点都打上一个类别标签。和典型的Semantic Segmentation任务有两个较大的差异：1.类别只有两个（人像和背景） 2.视频中人物的移动是连续的，通常几个连续帧之间人像的M...
原创
2021-09-07 10:02:00
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# Android OpenCV 人像分割实现指南
在现代图像处理应用中，人像分割是一个非常常见且重要的任务。利用OpenCV在Android平台上实现人像分割，可以为许多应用创造出色的视觉效果。本文将带领你完成这个任务，具体流程将用表格、状态图和流程图的方式展示。
## 一、整体流程
以下是实现“Android OpenCV 人像分割”的整体流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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# Java免费人像分割实现指南
## 介绍
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Java实现免费的人像分割。人像分割是计算机视觉的一个重要任务，它可以将图像中的人物与背景进行分离。本教程将以步骤的形式展示整个流程，并提供相应的代码示例进行说明。
## 整体流程
下面是整个流程的概览，我们将会详细介绍每一步骤的具体实现。
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dateFormat YYYY
原创
2023-09-07 07:59:05
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# Android OpenCV人像分割实现指南
在这篇文章中，我们将深入了解如何在Android应用中实现人像分割功能，使用OpenCV库进行图像处理。你将学习到必要的步骤、代码实现以及相关注意事项。希望这篇文章能够帮助你快速上手。
## 一、整体流程
在我们实现人像分割的过程中，整体流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
近日，谷歌正式推出BodyPix 2.0，这是一款使用TensorFlow.js的人体图像分割工具，它对该工具进行了重大升级，增加了多人支持，提高了准确性。我们先来看一个动态图：BodyPix可以将图像分割为人体和非人体像素，人体部分可以进一步划分为24个人体部分之一。BodyPix可以直接在浏览器中运行，开发人员可以使用几行代码来处理计算机或手机摄像头。使用默认设置，BodyPix可以在15英寸
一、概述 从图像中将目标或部分目标分割出来，是我们在进行图像处理的操作，也是有意义的事情。在很多情况下，我们也希望将感兴趣的目标区域分割出来，比如将一个人的脸或手分割出来。具体有下面提到的几种方法。1、背景减除 背景减除是在背景模型建
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2023-07-26 21:53:07
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
它旨在提供更精准和高效的图像分割功能，特别是在处理图像中的细微部分，如头发或者毛发等半透明边缘细节时，PP-MattingV\
实例分割是一种在像素层面识别目标轮廓的任务，分类：这张图像中有一个气球语义分割：这些全是气球像素目标检测：这张图像中的这些位置上有7个气球实例分割：这些位置上有7个气球，并且这些像素分别属于每个气球mask rcnn是一个两阶段的框架，第一个阶段扫描图像并生成提议（proposals，即有可能包含一个目标的区域），第二阶段分类提议并生成边界框和掩码训练数据制作与准备1。 在网络上搜索到75张气球图
