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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            使用python创造照片马赛克一.实验介绍1.1 实验内容1.2 实验来源1.3 实验知识点1.4 实验环境二、实验原理2.1 分割目标图像2.2 平均颜色值2.3匹配图像三、开发准备3.1 CIFAR10图片数据库下载和图片提取3.1.1 CIFAR简介3.1.2 下载解压图片数据集3.1.3 提取图片3.2 安装运行代码必须库四、项目文件结构五、实验步骤5.1 读入小块图像5.2 计算输入图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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   自从斯诺登他老人家揭发出棱镜计划,全世界都知道美国国家安全局原来是偷窥狂。于是,IT巨头们纷纷使出奇招,防止自己的客户“走光”。熟悉苍老师的童鞋都知道,保护隐私的最好方法是“打码”。经过研究,一种名为“端到端加密”的打码方法被证明是最可靠的。  端到端加密是什么鬼?听上去一点都不性感。这里可以简单举个栗子:你发出一条信息:“约吗?”这条信息在你的手机里当            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    马赛克想必大家都见过,但往往大家都非常好奇马赛克后面的内容,那么我们要怎么去除呢?下面是代码片段from PULSE import PULSE
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.nn import DataParallel
from pathlib impo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python实现视频打马赛克
在当今的社交平台和视频分享网站上,我们经常会看到一些在视频中打马赛克的情况。打马赛克是一种保护隐私的手段,可以遮挡敏感信息、脸部以及其他不想显示的内容。在本文中,我们将使用Python来实现视频打马赛克的功能。
## 视频处理库 - OpenCV
在开始之前,我们需要安装并导入OpenCV库。OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库,提供了许多用于图像和视频            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            Mosaicify 是一款马赛克照片应用,可以使用您自己的照片创建自己的照 片马赛克,简单、快速和令人惊讶的结果 。Mosaicify - Create mosaic photo from thousand images by Hai Nguyen Huu Hiep Use your own photos to create your own photo mosaicEasy, fast            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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                             |
|-------------|----------------------------------|
| 1            
                
         
            
            
            
            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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                            2023-10-19 22:47:47
                            
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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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            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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            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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            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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                            2023-06-13 10:24:33
                            
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            php 图片局部打马赛克
原理:
对图片中选定区域的每一像素,添加若干宽度及高度,生成矩型。而每一像素的矩型重叠在一起。就形成了马赛克效果。
本例使用GD库的imagecolorat获取像素颜色,使用imagefilledrectangle画矩型。
效果图:
代码例如以下:
<?php
/** 图片局部打马赛克
* @param  String  $source 原图
*            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2017-06-05 21:00:00
                            
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            下方注释的是爬取图片的爬虫
爬取的图片集放在同级目录image文件夹下,每一个像素点都是一个图片
import os
import sys
import time
import math
import numpy as np
from PIL import Image, ImageOps
from multiprocessing import Pool
from colorsys import r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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                            2023-07-14 14:20:35
                            
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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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                            2023-10-19 21:08:21
                            
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            效果演示 Canvas 简介 HTML5 标签用于绘制图像(通过脚本,通常是 JavaScript) 不过, 元素本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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