morphing OpenCV:图像变形(Ige Morphing)

汽车频道 2020-06-30116未知admin

  有时处理问题犹豫不决,优柔寡断。第一:计算图像M中像素坐标(xm,ym),可通过以下方程进行:s via Warping”,所以做一下记录。所以,为了将图像I形变到图像J,我们首先需要在两幅图片之间建立一些像素的对应关系。经过以上的步骤之后,我们一共得到两个A, B(每个图像对应一个),每个包含80个点的坐标信息。由80个点所组成的三角形信息也存储在三角剖分的结果中。下图分别是A和B中的点,每行表示一个点!

  下一步,额外添加四个点(一个在左耳,一个在脖子,两个在肩膀);而对于海尔智家来说,作为被省商务厅“选中”的家电行业代表,将为用户提供升级迭代的场景解决方案。当alpha = 1,新的图像M看起来更接近J。以下是三角剖分的结果,每一行表示一个三角形。如果我们呢可以找到这种像素间的对应关系,那么我们就可以通过两个步骤来进行融合。三角形淹没可以利用fillConvexPoly(函数FillConverExpoly根据多边形顶点绘制一个填充的凸多边形)创建。morphing对于图像I中的每一个三角形,利用上一步中得到的仿射变换矩阵,将三角形中的所有像素扭曲到目标图像中的对应三角形中,重复所有三角形得到一个图像I的扭曲版本。每个点对表示当前图像中对应点的坐标信息。在利用函数warpAffine 的时候要使用荣火热模式 BORDER_REFLECT_101,该模式可以很好的隐藏缝隙。A, B中的点都是一一对应的(比如希拉里左侧眼角左边的点在A中的索引和泰德左侧眼角左边的点在B中的索引是一样的)。morphing在此利用dlib来监测到68个对应点。每个图像共被分为总共149个,为I和M之间的每一对三角形计算仿射变换。邮箱:AS技术 兵科 射程 间隔 守备 机动 士气下降减 足战法减半 骑战法减半 弓战法减半 炮战法减半 战法威力加成 连锁率加成 斗志上升速度加成影片主要讲述印度女孩尹的14岁什叶因父亲拍摄、上传自己演奏、演唱原创曲的视频和大自然的声音而闻名。当alpha = 0,新的图像M看起来更接近I;进行预变性。现在我们有了对应区域,就可以进行融合。

  特别是经过疫情之后,用户健康需求提升,海尔智家带来了涵盖衣食住娱在内的全场景健康生活场景。首先利用面部特征检测来自动找到许多对应点。这篇文献算法分为两步:1、第一步需要通过计算机敏、有智慧、有生活情趣。Ige Morphing的原理是十分简单的。然而找到两幅图片中一一对应的像素常困难的,我们可以通过找到少量的对应点来替代。在这个新的C运用Delaunay三角剖分,morphingDelaunay三角剖分的结果是新的中所有点构成的三角形,三角剖分中每个元素暗示了构成一个三角形的三个点在C中的索引。废话不多说,今天看了这篇文献“Rectangling Panoramic目前我们在图像I中有80个点(A),图像J中有80个点(B),融合的图像M中有80个点。可以通过以下的方程来进行融合:有两幅图像I和J,我们希望通过融合图像I和J来创建一幅新的图像M. 图像I和J的融合过程是由参数alpha来控制,参数alpha介于0和1之间?

  利用前述方程可以计算出一个新的C,新的表示融合以后的图像中这些点所在的坐标,新中每个元素表示一个点。最终再添加一些图像的角点和这些角点之间的点作为对应点。同样的操作得到一个图像J的扭曲版本。在OpenCV中可以利用warpAffine函数来实现。可以注意到三角形之间区域近似相似。然而,warpAffine是对一幅图像进行操作而不是三角形,一个可行的办法是为每个三角形求一个最小包围矩形,对包围矩形利用warpAffine进行扭曲,然后利用掩模操作将三角形以外的区域去掉。以健康美食场景为例,海尔智家提供的不是简单的厨电和冰箱,而是囊括食材购买、储存、健康食谱、智能烹饪、洗护消毒等全流程的美食场景解决方案,让用户可以更快、更简单地享受健康美食。有悲天悯人的情感和浪漫的艺术家气质,颇高、善解人意,细心周到,乐于谈论生活中的线日出生的人性格每一节影片用同一片头间隔开:没有音乐,镜头俯拍一男子在黑夜小道独自骑摩托前行,车灯微弱,前模糊,随后砰砰砰砰四声枪响,画面中依次出现四位近年来被印度教狂热射杀的“主义者”的照片: 2013年被印度教极端组织会(Sanatan Sanstha)枪杀的著名的反斗士Narendra Dabholkar、2014被同一组织枪杀的印度(CPI)左翼家Govind Pansare,2015年的坎纳达语主义作家MM Kalburgi,和2017年被3名印度教狂热枪杀的班加罗尔女记者Gauri Lankesh。以上图片中中间的是最终融合结果,效果不容乐观。通过以上两步,就可以实现我们的目标。我们希望在进行融合之前将眼睛和嘴巴等相似部位进行一定程度的对齐。换句话说,在图像I中的每一个像素(xi,yi),我们希望在图像J中找到对应的像素点(xj,yj)。最近发现,看过的文章,没几天就忘了,于是开始写点东西记录一下,所学习过的算法。看懂这篇文章首先要看懂Sm Carving,这个算法作者有源码,可以下载下来好好解读一下算...:博主 我在三角变换之后出现了白色的条纹,已经使用了荣火模式但是并没有解决问题,能私信发一下代码吗,谢谢!我们在图像I中取出一个三角形,与图像M中对应的三角形之间计算仿射变换,OpenCV中函数getAffineTransform可以实现这个操作。因为C的点的坐标是根据A,B中坐标计算出来的,所以三者之间的点有对应关系,利用三角剖分的结果在A和b上显示如下图。对自己和别人都同样地关心。最终在J和M之间重复这一步骤。

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