由于之前老师一直让我用我们的到的图像深度信息进行虚化,如果深度信息得到的很准确,这的确不是一件难事,只是目前我对那一套计算体系掌握的不够。假设我们手上有一副已经获取的深度图像,现在我的手上有两份,DFD以及双目(双目的后面我会放上)DfD的那个项目不便于公开,抱歉。 我们得到的原图如下: 这次换了以下场景拍的,依然是液晶透镜拍摄得到的像 然后还有一幅深度图。第一步:我们利用深度图进行一个图像分
转载 2024-01-09 19:47:07
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# OpenCV Python背景虚化 ## 简介 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在计算机视觉应用中,背景虚化是一种常见的技术,它能够将图像中的背景模糊化,从而使主体更加突出。本文将介绍如何使用OpenCV Python实现背景虚化,并提供相应的代码示例。 ## 实现方法 在OpenCV中,背景虚化可以通过高斯模糊和蒙版操作来实现。具体的步骤如
原创 2023-07-23 11:21:44
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import cv2 src = cv2.imread('test.jpg')    #numpy数组 #第二个参数:高斯核的宽和高(建议是奇数) #第三个参数:x和y轴的标准差 result=cv.GaussianBlur(src,(45,45),15) cv2.imwrite('result.jpg',result)import matplotlib.pyplot as p
转载 2023-05-28 12:08:59
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      背景提取是在视频图像序列中提取出背景背景就是场景中静止不动的景物。因为摄像机不动,因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值,在一段时间内,这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列,找出图像中每一点的背景值。 背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法,还有针对运动摄像机的光流法等。 一. 帧间差
运动目标检测就是先判断在视频序列的帧图像中是否由前景目标的运动,然后再对目标进行初始定位的过程。 传统的目标检测算法主要有相邻帧差法、光流法、背景差分法(又称背景减法)等等。2000年以来,随着神经网络的再次兴起,许多利用神经网络进行目标检测的算法也应运而生。 本文介绍的是背景差分法,它的主要原理是利用当前图像额背景图像的差来检测目标区域。首先对固定摄像机拍摄的视频序列进行计算,得到一个场景的静态
由于中篇最后得到的图像还是需要手动去磨皮,边缘突出的部分还是没找好。 这里我再想办法处理一下: 现在我们已经得到了这样的一张掩模: 边缘找的不是很好 那么我们可以结合找边缘的方法对它进行处理。第一步: 找边缘的方法常见的主要有三种: 1.1 Sobel代码如下:#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highg
目录前言1 Temporal Median Filtering2 使用中值进行背景估计3 背景估计代码(C ++ / Python)3.1 Python代码3.2 C++代码4 帧差分(C++/Python)4.1 Python代码4.2 C++代码4.3 结果 前言首先,奉上原文链接:https://www.learnopencv.com/simple-background-estimatio
转载 2024-07-26 10:46:15
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简介   继续添加新功能,和改bug。。 图像保存异常具体代码   查看拍摄图片发现图片的颜色异常,终于发现opencv下图片为BGR的格式,而Android上为RGB。所以需要在保存之前先交换下R和B通道的数据。 void BGRToRGB(Mat mat1){ int width, height, k, j; IplImage src1; CvScalar s1, s2
本期我们将使用PythonOpenCV为视频会议创建虚拟背景。 虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行,许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景,以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。作为一名程序员,当我们第一次使用这样的虚拟背景时自然很感兴趣。我们都想知道它是如何工作的,可以自己建立这样的虚拟背景吗?接下来,我们将尝
前言在之前的「基于声网 Flutter SDK 实现多人视频通话」里,我们通过 Flutter + 声网 SDK 完美实现了跨平台和多人视频通话的效果,那么本篇我们将在之前例子的基础上进阶介绍一些常用的特效功能,包括虚拟背景、色彩增强、空间音频、基础变声功能。本篇主要带你了解 SDK 里几个实用的 API 实现,相对简单。01 虚拟背景虚拟背景是视频会议里最常见的特效之一,在声网 SDK 里可以通
转载 2024-01-20 22:10:27
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人像照片是我们常常拍摄的一种题材,我们在拍摄人像的时候,遇到杂乱的背景,要运用大光圈或者长焦对人物背景进行适当的虚化,这样主体更加突出。如果在前期拍摄的时候,背景虚化效果不太理想,尤其是用手机拍摄的时候,这时我们可以通过后期处理来达到表现的目的。那么,如何对人物照片的背景进行后期虚化处理呢?下面用实例为朋友们解答:本次案例是运用手机修图软件Snapseed对照片进行处理,先看照片调整前后的效果对比
在人像摄影的拍摄中,很多人都喜欢背景虚化的人像作品。那么这样的照片是如何拍出来的呢?其实,拍摄这种背景虚化的照片并不难,主要是把握好光圈、焦距及拍摄距离的关系,下面我们就一起来看看。(背景虚化的人像作品)一、如何确定景深景深的概念在前面的章节已经做过介绍,我们在拍摄任何物体的时候,在拍摄前都啊哟对其进行对焦,当焦点“对实”以后我们才能触发快门。那么,当被摄物体聚焦清晰时,实际上在该物体的前面某段距
转载 2023-09-12 09:01:55
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# Python实现拍照背景虚化 在摄影中,背景虚化是一种常见的技术,可以让主体更加突出,使照片看起来更加美观。Python作为一种功能强大的编程语言,也可以实现对照片背景虚化效果。接下来,我们将介绍如何使用Python实现拍照背景虚化的方法,并附上代码示例。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要安装两个Python库:`opencv-python`和`numpy`。这两个库在Python
原创 2024-03-19 05:26:11
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background-repeat: no-repeat; background-size: cover; background-position: 50%; -webkit-filter: blur(20px); filter: blur(20px); -webkit-transform: scale(1.5); -ms-transform: scale(1.5);...
原创 2022-03-01 14:12:11
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background-repeat: no-repeat; background-size: cover; background-position: 50%; -webkit-filter: blur(20px); filter: blur(20px); -webkit-transform: scale(1.5); -ms-transform: scale(1.5);...
原创 2021-08-07 09:55:32
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文章目录系列文章目录前言一、电子相册二、实现原理1.主函数2.调整背景模糊3.调整前景美颜4.调整相框厚度5.调整图片亮度6.将美颜前景贴到模糊背景总结 前言学了那么多OpenCV API,开始做一个小项目,巩固一下之前学的知识点一、电子相册针对一张图片,进行模糊、美颜、加边框和调亮度等等,制作一张电子相册,效果图如下:二、实现原理1.主函数代码如下(示例):#include <openc
转载 2024-05-07 06:31:32
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1. 背景在手机拍照技术日新月异的今天,很多手机厂商都陆续上了双摄,并衍生出人像模式(背景虚化)。虽然博主不是很懂双摄虚化的原理,但是看到一些样张之后,还是被深深吸引,觉得很漂亮,很有虚幻的感觉。 自己也想动手做一个“图像虚化”的Demo来玩玩,当然并不是用的手机的双摄原理,而是用一些图像处理的算法。比如说高斯模糊,博主阮一峰的这篇博客对“高斯模糊在图像处理中的应用”讲得非常详细,大家可以移步去看
## 实现Java虚化背景的步骤 为了实现Java虚化背景效果,我们可以使用Java图形处理库和图像处理算法来实现。下面是实现该效果的步骤: | 步骤 | 说明 | | ------ | ------ | | 步骤一 | 加载图像 | | 步骤二 | 将图像转换为虚化效果 | | 步骤三 | 保存虚化后的图像 | 下面我们将详细介绍每一步的实现方法。 ### 步骤一:加载图像 首先,我们
原创 2023-10-18 09:50:47
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作为普通人,我们也许没有专业摄影师所掌握的摄影技巧,也没有专业的摄影设备,大部分时候都会使用手机拍照,有时候我们在人潮拥挤的景点拍照,背景多多少少都会有各种游客路人,背景杂乱影响照片的美感,这种情况该怎么处理才能让你重新成为照片中的焦点呢?其实办法非常简单,今天就让小编教你在线一键背景模糊虚化,轻松拯救「废片」!「景深」和「虚化」有什么区别一般意义上的「景深」是指相机对焦点前后相对清晰的成像范围,
摄影初学者如何拍出背景虚化的照片呢?说到虚化效果,大家最先想到的应该是使用大光圈拍摄。除了大光圈,其实还有不少技巧可以拍出虚化效果。下面小编为大家逐一介绍。1、虚化效果的原理摄影小白看到虚化效果很强烈的照片,刚开始都有错觉,以为这是需要很高超的摄影技巧。其实不然,虚化效果只是镜头成像产生的效果。同等条件下,光圈越大虚化效果越明显,光圈越小虚化效果越不明显。如果被摄物体在焦点之前,则一
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