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  • 本公開提供了合成圖像的方法和裝置，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)合成、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，可用于工業(yè)、制造業(yè)等場景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取原始圖像和目標(biāo)圖像；從所述原始圖像中摳圖，得到目標(biāo)對(duì)象；將所述目標(biāo)對(duì)象粘貼到所述目標(biāo)圖像...
  • 本公開提供一種圖像的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述方法包括：基于原始圖像所含各個(gè)像素點(diǎn)在預(yù)設(shè)維度上的差異，確定所述原始圖像在所述預(yù)設(shè)維度上劃分出的顯著性像素區(qū)域和非顯著性像素區(qū)域；通過不同的圖像增強(qiáng)處理策略，分別對(duì)所述顯著性...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；對(duì)所述待處理圖像進(jìn)行圖像變換，得到N個(gè)第一圖像；所述第一圖像的尺寸與所述待處理圖像相同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；利用自編碼器模型對(duì)N個(gè)所述第一圖像進(jìn)行處理，獲取...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；調(diào)整所述待處理圖像的尺寸，得到N個(gè)第一圖像；不同所述第一圖像的尺寸不同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；分別利用與各所述第一圖像尺寸對(duì)應(yīng)的自編碼器模型，獲取各所述第一圖...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電池隔膜的檢測方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于電池技術(shù)領(lǐng)域。電池隔膜的檢測方法包括：從第一檢測圖像中提取第一短路痕跡區(qū)域，其中，第一檢測圖像是通過顯微成像裝置對(duì)電池隔膜進(jìn)行成像得到的，第一短路痕跡區(qū)域指示電池隔膜上由電...
  • 本公開提供了一種目標(biāo)確定方法，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的第一預(yù)測位置信息和至少一個(gè)檢測位置信息；根據(jù)第一預(yù)測位置信息，得到目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的第一特征信息，以及，根據(jù)至少一個(gè)第一檢測位置信息，得到目標(biāo)對(duì)象對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)第二特征信息；其中，第一特征...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種虛擬角色的顯示方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序，通過獲取人體的肢體圖像，根據(jù)該肢體圖像確定對(duì)應(yīng)的人體肢體的骨骼長度，顯示虛擬角色，該虛擬角色的肢體骨骼長度是根據(jù)人體肢體的骨骼長度確定的。該方法能夠自動(dòng)檢測人體肢體的骨骼長度，...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像生成方法、裝置和設(shè)備。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膱D像生成方法，包括：接收?qǐng)D像生成請(qǐng)求；其中，所述圖像生成請(qǐng)求攜帶提示信息；所述提示信息包括預(yù)先搭建的3D場景，所述3D場景包括多個(gè)對(duì)象和所述多個(gè)對(duì)象中的每個(gè)對(duì)象的預(yù)設(shè)屬性信息；獲取所述3D...
  • 本申請(qǐng)涉及一種用于AOI的方法，包括：獲得第一域的被檢測部件的圖像，該第一域?qū)?yīng)于第一工業(yè)部件生產(chǎn)線；由檢測模型的通用特征提取子模型基于該被檢測部件的圖像生成該圖像的第一特征表示，其中，該檢測模型包括該通用特征提取子模型和與該第一域的特定A...
  • 本發(fā)明提供了一種酸棗仁原產(chǎn)地識(shí)別模型的構(gòu)建方法。該方法包括如下步驟：獲取至少三個(gè)以上產(chǎn)地的酸棗仁樣品，獲取所有酸棗仁樣品的高光譜圖像，對(duì)高光譜圖像進(jìn)行處理，并計(jì)算酸棗仁的平均光譜，基于平均光譜計(jì)算馬氏距離，基于馬氏距離排除異常數(shù)據(jù)，將排除異...
  • 本申請(qǐng)適用于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種動(dòng)作檢測方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法首先通過讀取待測視頻數(shù)據(jù)獲取多張目標(biāo)圖像；然后對(duì)多張目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，并將灰度轉(zhuǎn)換后的多張目標(biāo)圖像堆疊為多通道圖像數(shù)據(jù)；最后調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的2D...
  • 本申請(qǐng)的實(shí)施例提供一種視頻流的二維目標(biāo)檢測方法，包括：根據(jù)獲取的視頻流的當(dāng)前幀畫面，得到檢測目標(biāo)的檢測結(jié)果；獲取視頻流的r個(gè)歷史幀畫面中的任一幀歷史幀畫面作為選中幀畫面，選中幀畫面包括m個(gè)歷史檢測框，其中，r為大于等于1的整數(shù)，m為大于等于...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種違禁視頻識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：確定當(dāng)前視頻的當(dāng)前視頻幀以及當(dāng)前視頻幀對(duì)應(yīng)的當(dāng)前文本，當(dāng)前文本包括第一文本和/或第二文本，第一文本包括當(dāng)前視頻幀中的字符信息，第二文本為當(dāng)前視頻...
  • 本發(fā)明屬于石油工作區(qū)域的視頻監(jiān)控分析技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于面容特征的異常行為識(shí)別方法、行為識(shí)別裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過使用人臉識(shí)別和多目標(biāo)跟蹤識(shí)別模型，可以自動(dòng)地識(shí)別和跟蹤工作區(qū)域內(nèi)的所有工作人員，無需人工進(jìn)行實(shí)時(shí)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N目標(biāo)識(shí)別方法、裝置、車輛和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)時(shí)刻采集的第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)中至少一個(gè)車輛目標(biāo)中的第一車輛目標(biāo)，根據(jù)第一車輛目標(biāo)與第二車輛目標(biāo)之間的相似性，更新前一時(shí)刻第一車輛目標(biāo)的分裂計(jì)數(shù)，得到目標(biāo)時(shí)刻用于指...
  • 本發(fā)明提供一種快速獲取極具魯棒性圖像拼接數(shù)據(jù)集的方法，包括：S1.在空白圖像上添加文字：在一張空白圖像上添加各種灰度級(jí)別的文字；S2.獲取空白圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)：使用SIFT算法提取出圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)并將關(guān)鍵點(diǎn)位置保存下來，以供后面使用；S3.將...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種作業(yè)學(xué)情信息的采集方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本方案包括：獲取攝像頭在學(xué)習(xí)區(qū)域內(nèi)拍攝的全景圖像，學(xué)習(xí)區(qū)域包括多個(gè)作業(yè)夾板，作業(yè)夾板用于夾持待檢查的作業(yè)頁面；根據(jù)全景圖像提取與作業(yè)夾板對(duì)應(yīng)的區(qū)域圖像作為...
  • 本披露公開了一種用于刷掌設(shè)備的方法、刷掌設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取待識(shí)別目標(biāo)的手掌圖像，其中手掌圖像至少包括混合圖像，混合圖像為同時(shí)包含掌紋和掌靜脈的混合圖像；至少基于混合圖像進(jìn)行活體檢測處理，以得到手掌圖像的活體檢測...
  • 本披露公開了一種圖像處理模組、用于刷掌設(shè)備的方法及相關(guān)產(chǎn)品。其中，圖像處理模組包括：單個(gè)攝像頭，其配置為采集掌紋或掌靜脈的灰度圖像；以及圖像增強(qiáng)部件，其相對(duì)于攝像頭的位置進(jìn)行布置，并且配置為調(diào)節(jié)攝像頭在采集圖像時(shí)的曝光度，以使得至少采集到同...
  • 本發(fā)明公開一種基于機(jī)器視覺的坐位體前屈評(píng)測方法，包括：采集第一目標(biāo)圖像，從第一圖像中分割獲取標(biāo)識(shí)組合特征中多根刻度值線的多個(gè)第一坐標(biāo)集，建立多個(gè)第一坐標(biāo)集與刻度值之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；持續(xù)定點(diǎn)采集至少包含運(yùn)動(dòng)部特征和標(biāo)識(shí)組合特征的坐位體前屈圖像，...
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