写在前面最新在啃这个方向的论文，零零总总找来了有几十篇，目前自己也没看完，下图中上面几行标星号的是自己打算多看几眼的：这篇博客里会介绍几篇这个方向里做得比较好的几篇论文。demo工具如果你对image forensics感兴趣但不了解，想找个demo先看下效果，推荐以下两个链接：
http://fotoforensics.com/（可展示ELA方法的测试结果）
https://29a.ch/pho
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2024-01-17 17:38:09
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在GPU云上跑代码步骤注册自己的账号创建实例用Xshell登陆服务器上传代码文件使用压缩包上传后 解压缩执行.py文件生成模型下载 注册自己的账号我用的是星创云海，这个正处在推广期，可以体验运行20个小时，对于我目前的图像篡改检测够用了~ 这个平台在你注册完后密码以短信方式发送，等待即可创建实例我们在控制台，可以选择虚拟服务器，创建GPU实例，根据自己需要进行选择，一般选择按需付费，选用自己适合
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2024-01-02 13:54:31
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<span style="font-size:18px;">需求： app调用照相机拍摄若干张图片，<span style="color:#FF0000;">在图库中不显示这些图片，避免被拷贝篡改</span>。 在以后有wifi的环境下上传到服务器。 要求判断出这些图片被篡改过？</span>按照安卓的设计， 在拍照后MediaScanner会扫出
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2024-04-02 06:15:12
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项目介绍本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域介绍一下PIL：PIL（Python Image Library）是一种免费的图像处理工具包，这个软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转化，色场空间转换（这个我不太懂），图像增强（就是改善清晰度，突出图像有用信息），直方图处理，插值（利用已知邻近
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2024-02-09 22:15:26
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数据加载import numpy as npimport osimport randomimport cv2from skimage import featu
原创
2021-04-22 20:18:16
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# 深度学习图像篡改检测
随着科技的发展，数字图像的生成和编辑变得越来越容易，这也导致了图像篡改问题的突出。图像篡改可能会对我们获取信息的真实性产生负面影响，因此，研究图像篡改检测的有效方法尤为重要。本文将介绍基于深度学习的图像篡改检测方法，并提供相关代码示例。
## 深度学习与图像篡改检测
深度学习作为机器学习的一种重要形式，已被广泛应用于各种领域，包括计算机视觉。通过神经网络模型，深度学
基于Python和OpenCV的图像目标检测及分割本文在博主的博客基础上加了批处理部分，同时对多张图片进行裁剪处理。环境：例图：谷歌，可爱的虫子–image 软件：Anaconda 4.20，Opencv3.2 OpenCv的安装： 1.1安装Python3.5 1.2下载安装opencv具体思路如下：1.获取图片im
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2024-07-25 14:54:31
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Tensorflow版图像篡改检测网络实现：Image manipulation detection项目简介与来源问题及解决方案 项目简介与来源论文: CVPR2018, Learning Rich Features for Image Manipulation Detection 代码: https://github.com/LarryJiang134/Image_manipulation_d
Python判断网络连通的实现方法，喜欢Python开发的小伙伴们可以随着小编一起来了解一下。开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比ping 更直接了当。开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比 ping 更直接了当，通常检查网络情况都是运行命令ping www.baidu.com ，查看输出信息即可。C:Users>ping www.baidu.com正在 Ping www.
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2023-06-27 20:56:58
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# 深度学习在图像复制粘贴篡改检测中的应用
在当今的数字时代，图像处理技术已经取得了巨大的进步，但随之而来的也有图像篡改及伪造的问题。尤其是图像复制粘贴篡改的检测，成为了一个非常重要的研究领域。本文将介绍如何利用深度学习技术来检测图像中的篡改行为，同时提供相关的代码示例，以帮助读者理解其基本原理和操作。
## 1. 什么是图像复制粘贴篡改？
图像复制粘贴篡改指的是将图像的一部分复制到同一图像
篡改图像检测发展-深度学习篇 A deep learning approach to detection of splicing and copy-move forgeries in images [3] 这篇论文是2016年发表在WIFS，关于深度学习模型数字图像篡改的开山之作。 文章提出了一 ...
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2021-09-26 23:37:00
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Python+OpenCV实现图像的全景拼接实现结果 环境：python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。 本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换（Homography）之后图片产生的变形，从
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2023-08-24 17:12:45
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一.简介图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，接可以看做是场景重建的一种特殊情况，其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪，增强现实，分辨率增强，视频压缩和图像稳定等机器视觉领域有很大的应用。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。通常用到四个步骤：（1）特征提取(Feature
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2023-09-20 09:19:16
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if语句的使用在Python中，要构造分支结构可以使用if、elif和else关键字。所谓关键字就是有特殊含义的单词，像if和else就是专门用于构造分支结构的关键字，很显然你不能够使用它作为变量名（事实上，用作其他的标识符也是不可以）。下面的例子中演示了如何构造一个分支结构。"""
用户身份验证
"""
username = input('请输入用户名: ')
password = input(
上次对calcHist的参数进行了分析，并且给出了几个例子，但是对channels参数没搞清楚，今天又写了个例子分析了一下，终于弄明白了。 calcHist函数的channels参数和narrays以及di
环境：python3.5.2 + openCV3.41.算法目的将两张相同场景的场景图片进行全景拼接。2.算法步骤本算法基本步骤有以下几步：步骤1：将图形先进行桶形矫正没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样：图片越多拼接可能就会越夸张。本算法是将图片进行桶形矫正。目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生的变形，从而使拼接图片变得畸形。步骤2：特征点匹配本算法使用的sift算法
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2023-07-08 11:19:33
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大体思路是，先用SIFT角点检测，然后用KNN将一些相似度较高的点进行匹配，然后取一些执行度较高的点，求其最优变换矩阵，对其中一张图片做变换操作，然后将另一张图叠加上去就OK啦直接给代码吧，函数自己查一查，实验图片在最后的1.jpg和2.jpg，不熟悉的话建议单步调试我目前的 openCV 版本：>>> cv2.__version__
'4.5.5'注意可能需要安装 opencv
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2023-08-07 14:55:56
442阅读
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.待拼接的图像2. 基于SIFT特征点和RANSAC方法得到的图像特征点匹配结果3.图像变换结果4.代码及注意事项import cv2
import numpy as np
def cv_show(name, image):
cv2.imshow(name, image)
cv2.waitKey(0)
cv2.des
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2023-07-06 10:59:20
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编译运行：运行环境：Ubuntu 18链接库：VLFeat&&CImg编译命令：g++ -o test main.cpp ImageStitching.cpp ImageStitching.h -lpthread -l X11 -Lglnxa64/ -lvl -O3 -std=c++11(linux下编译比较简单，只需将CImg.h文件和用到的vl库放在同目录下，但是要将libvl
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2023-11-26 12:31:03
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因为工作需要，复现了一篇图像篡改检测的论文参考论文源码实现测试图片输出结果
原创
2022-06-09 13:33:39
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