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保存一下: 做个记录: import cv2import osimport numpy as np# 对整张图片做canny检测 得到纹理图def canny_all(input_path, output_path):# 遍历文件夹中的所有文件for filename in os.listdir(input_path):# 构造完整的文件路径image_path = os.path.jo
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【图像拼接】论文精读:Superpixel-based foreground-preserving image stitching
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(Image Stitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新) 图像拼接系列相关论文精读 Seam Carving for Content-Aware Image ResizingAs-Rigid-As-Possible Shape ManipulationAdaptive As-Natural-As
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Foreground-aware Image Inpainting ——检测轮廓边缘-辅助缺失区域进行修复
这篇论文,这里只是进行了简单记录 Foreground-aware Image Inpainting https://arxiv.org/pdf/1901.05945.pdf Abstract 现有的图像修复方法通常通过从周围像素中借用信息来填充孔。当孔与前景对象重叠或接触前景对象时,由于缺少有关孔内前景和背景区域实际范围的信息,它们通常会产生不令人满意的结果。但是
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