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  • 常用工具 [ubuntu 图像编辑软件]

    千次阅读 2019-01-20 15:45:42
    ubuntu上可以媲美PS的图像编辑软件,gimp 安装: sudo apt-get install gimp  

    ubuntu上可以媲美PS的图像编辑软件,gimp

    安装:

    sudo apt-get install gimp

     

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  • Ubuntu 安装一款常用的图像编辑软件

    千次阅读 2019-06-06 20:07:48
    因为在Ubuntu系统想对图像进行模糊编辑,发现没有像windows系统上自带的画图软件,所以在网上搜到了一款很好用的Ubuntu图像编辑软件叫gimp,听说gimp是一款可以媲美PS的图像编辑软件 gimp全名为:GNU Image ...

    因为在Ubuntu系统想对图像进行模糊编辑,发现没有像windows系统上自带的画图软件,所以在网上搜到了一款很好用的Ubuntu图像编辑软件叫gimp,听说gimp是一款可以媲美PS的图像编辑软件 gimp全名为:GNU Image Manipulation Program

    安装:

    sudo apt-get install gimp
    

    回车即可。

    Ubuntu常用的图像截图和编辑软件如下:

    截图: Shutter

    编辑:Gimp, Kolourpaint, Pinta

    安装shutter的步骤:

        sudo add-apt-repository ppa:shutter/ppa
        sudo apt-get update
        sudo apt-get install shutter
    

    效果如图所示,还可以编辑图像!
    在这里插入图片描述

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  • 18个免费替代Photoshop的图像编辑软件

    千次阅读 2019-01-17 13:41:15
    Photoshop是最全面的图像编辑和图形设计软件。 但是所有这些功能也使你的系统变得... 特别是,如果你仅仅只是需要一个只具有日常图像编辑基本功能的工具,那么去使用Photoshop肯定不是明智的选择。 所以,你可以...

    原文发布于https://www.hongkiat.com/blog/11-free-alternatives-softwares-to-adobe-photoshop/

    Photoshop是最全面的图像编辑和图形设计软件。 但是所有这些功能也使你的系统变得更加庞大。 特别是,如果你仅仅只是需要一个只具有日常图像编辑基本功能的工具,那么去使用Photoshop肯定不是明智的选择。

    所以,你可以做的是尝试一个很好的Photoshop替代品,来帮助你满足你的图像处理需求。 这里有18个免费的Photoshop替代工具,包括可下载的软件以及在线工具,可以进行基本图像编辑。

    这些工具可在不同平台上使用,并针对特定编辑需求提供不同功能。 请继续阅读,选择适合您的产品。

    Gimp

    Gimp可以跨多个不同的平台工作,可能是目前最好的免费替代品之一。Gimp有一个庞大的用户社区,官方站点上有非常好的教程。

    运行平台: Windows, iOS, Android

    在这里插入图片描述
    Inkscape

    Inkscape是一个开源的,类似于adobe的illustrator,corel drwa ,freedhand 或者xara。Inkscape与其他不同的是,他使用了SVG作为本机格式,SVG是基于XML的W3C标准

    运行平台: Windows, iOS, Android

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    Krita

    Krita是基于开源的linux和unix,这个工具对于那些喜欢做插图或者纹理的人来说,是非常好的选择

    运行平台: Windows, iOS, Android

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    Xara Xtreme

    Xara Xtreme是一个功能强大的通用图形程序,可以运行于Unix平台,包括Windows、Linux、FreeBSD和(正在开发中的)OS-X。它以前被称为Xara LX,它基于Xara Xtreme for Windows,它简单、易学、界面简单,有少量的浮动对话框、调色板、和菜单

    运行平台:Windows、Linux
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    ChocoFlop

    ChocoFlop是一个运行于mac os x 上的图形编辑软件,基于CoreImage技术。专门为mac设计,运行速度非常快,目前他是个测试版,免费试用

    运行平台:mac os

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    Mac Preview

    你也只认为它只是个普通的图像预览工具,但是,它可以执行一些令人难以置信的图像编辑任务。

    运行平台: macOS

    在这里插入图片描述
    Pixelmator

    Pixelmator是mac上最好的图像编辑工具之一,执行简单的任务编辑就可以支持智能图像编辑。你可以轻松编辑超图片,
    并模仿你需要的许多Photoshop工具。还有一个iPad版本。

    运行平台: macOS

    在这里插入图片描述
    Seashore

    Seashore是Mac OS X的Cocoa框架的开源图像编辑器。 基于GIMP的技术,它为文本和画笔笔划以及多个图层和Alpha通道编辑提供渐变,纹理和抗锯齿功能。

    运行平台: macOS

    在这里插入图片描述

    在线工具

    BeFunky

    BeFunky是一个快速易用的图像编辑器。您可以裁剪、旋转、调整大小、增强和锐化图像以及其他功能。

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    Canva Photo Editor

    Canva是一个神奇的在线工具,允许您创建大量的设计,从Facebook封面到演示文稿。它们为每种类型的设计都提供了许多预先制作的模板,因此您可以自定义并下载它们。
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    Fotor

    Fotor几乎可以在任何平台上使用,包括web或桌面版本。它允许您增强图像,裁剪,旋转,或添加一个小插图。

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    PicMonkey

    PicMonkey是一个基于web的设计和编辑工具,提供了很多功能。您可以从头开始编辑,也可以从web或计算机编辑现有图片。它需要Flash插件。

    在这里插入图片描述

    Pixlr

    Pixlr是一个在线图片编辑器,类似于Photoshop,有一个搞定的工具集。您可以上传图片,并根据自己的喜好进行调整。它每年需要15美元,但绝对物有所值。使用Pixlr需要Flash。

    在这里插入图片描述
    PiZap

    使用PiZap,你可以进行基本的编辑,比如裁剪、对比度和饱和度,并添加滤镜、贴图、文本或边框。
    在这里插入图片描述
    Ribbet

    尽管他的设计过于老。还有怪异的标志,但它是一个易于使用的在线编辑器。您可以创建拼贴图、明信片和编辑图像。
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    Sumo Paint

    Sumo Paint 是一个惊人的快速在线照片编辑器,付费的专业版有许多高级功,尽管如此,你可以调整大小,裁剪图像,并得到免费的样本。

    在这里插入图片描述
    更多工具:

    Acorn 6

    Acorn是OS X的另一个了不起的图像编辑器,它被称为“人类图像编辑器”。它包括用于图像编辑的高级功能和过滤器。界面类似于Photoshop。

    运行平台: macOS
    在这里插入图片描述

    Affinity

    Affinity Photo是Photoshop的廉价版。它充满了先进的工具和易于使用。它还具有CMYK,每个通道16位编辑和原始处理。

    运行平台: macOS
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    Sketch

    Sketch 是一个专业的软件设计师。它有许多不同的特性,允许您创建从明信片到复杂的应用程序界面的所有内容。你可以用插件来增强它的功能。

    运行平台: macOS
    在这里插入图片描述
    本文同步发布于http://www.ltplayer.com/blog/2019/01/17/2019.01.17/

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  • 泊松图像编辑(Possion Image Edit)原理、实现与应用

    千次阅读 多人点赞 2020-03-17 18:44:53
    虽然是2003年的文章了,但是由于其扎实的数学基础和至今看来都极其出色的效果,对每一个图像处理领域的学习者仍然是一篇值得一读的好...泊松图像编辑 有兴趣的朋友可以详细了解一下泊松方程的来历及其数学原理,在这...

    Example

    虽然是2003年的文章了,但是由于其扎实的数学基础和至今看来都极其出色的效果,对每一个图像处理领域的学习者仍然是一篇值得一读的好文章。

    本文同步发于Github.io,转载请注明来源

    文章内容为参考论文原文与网络相关内容的个人理解,如有错误,请在评论区指出。

    Poisson Image Editing - 2003

    泊松图像编辑

    有兴趣的朋友可以详细了解一下泊松方程的来历及其数学原理,在这里给几个可供参考的链接。

    泊松方程的理论推导
     
    从泊松方程的解法,聊到泊松图像融合
     
    图像融合(1)Seamless cloning

    我看网络上很多相关解读都是直接从泊松融合入手,其实这并不是泊松图像编辑的本质内容,只能算是一个非常惊艳的应用方法。泊松图像编辑的本质是修改图像的梯度,然后通过泊松方程解最优化问题,从新的梯度恢复出修改后的图像。其梯度的修改可以包括很多种:改变梯度来源(泊松融合)、对梯度频带截断(去纹理)、调整不同通道梯度比例(改变颜色)等等,文章将会对这些应用都有基础的介绍。

    在这里,以论文提到的内容为准,对论文涉及的相关数学知识简单梳理一下。当然,对本部分实在没有兴趣的朋友可以跳过,只看后面也可以大致理解泊松编辑的原理和方法。

    基于泊松方程的内插方法

    S

    从上面两个图开始说起,假设左边的SS本来是一副好好的图片,那这时候我们在上面扣了一个洞,这个洞的样子大概就是右边这个图片,那这个Ω\Omega呢就表示这个洞的区域,Ω\partial\Omega则表示这个洞的边界。造成了这样的结果,是谁的错已经不重要了,总之我们现在想要把这个图像恢复要原来的样子,也就是想把这个洞填上。那现在没有任何可以参照的东西,剩下的只有带了洞的SS,唯一能够直接拿来用的也只有这个洞的边界像素值Ω\partial\Omega我们还是知道的,想要填补这个洞,我们希望填出来的内容满足下面两个条件:

    • 填补内容要尽可以平滑
    • 填补内容的边界像素值和现有的SS一致,即要无缝过度

    那要满足上述两个要求,就得到了以下的数学表达:

    minfΩf2  with  fΩ=fΩ(1)\underset{f}{min}\iint_{\Omega}\left|\nabla f\right|^2\ \text{ with }\ f|_{\partial\Omega}=f^*|_{\partial\Omega} \tag1

    其中\nabla是一阶微分,即梯度算子。那这个式子其实就是按照上面两个条件列出来的,意思就是在Ω\Omega区域梯度尽可能小(平滑),满足边界上像素相等的约束条件(无缝过度)。而上述最优化问题的解满足欧拉-拉格朗日方程:

    Δf=0  over  Ω  with  fΩ=fΩ(2)\Delta f=0\ \text{ over }\ \Omega \ \text{ with }\ f|_{\partial\Omega}=f^*|_{\partial\Omega} \tag2

    其中Δ\Delta表示二阶微分(直角坐标系下的散度div),即拉普拉斯算子,也就是二阶梯度2\nabla ^2,学过图像处理的朋友应该很熟悉。而这个时候的边界条件就称为狄利克雷边界(Dirichlet boundary)。众所周知,取得一阶微分极值时,二阶微分等于0。所以要在梯度取最小的时候,就要在使得散度为0,因此就有了上式。已知区域Ω\Omega内的散度都是0,以及边界上已知的像素值,即可求出Ω\Omega内部所有像素值,根据以上方程填充的图像将会是以下结果。

    lap

    上图从左到右分别为原图、填充区域、复原图。

    看到这里想必有朋友已经怒拍键盘,看了半天你就给我糊一马赛克上去?

    平心而论,有一说一,这个结果其实已经充分满足我们给出的条件了:1、填补内容尽可能平滑;2、颜色也在边界像素点的约束下与背景保持一致。

    那之所以最后出现这样不堪入目的结果,是因为我们没有告诉它里面要填些啥东西,所以大家先坐下来继续看。这个时候我们就要稍微引导它一下,给它带入正规,这里就要用到引导向量场(guidance vector field)v\mathbf{v}

    V

    好了,上图多了v\mathbf{v}g\mathbf{g} ,其中v\mathbf{v}是引导向量场,也就是梯度场,可以理解为从g\mathbf{g}中导出的。其实我们并不关心g\mathbf{g}是什么,我们只关心v\mathbf{v}是什么,它可以是从通过一张名为g\mathbf{g}的图中导出的,也可以是对原图SS中被扣掉的那部分里拿过来的,甚至可以是你随意生成的。不管它是怎么来的,总之现在我们又多了一个v\mathbf{v},所以我们对填补任务又多出了新的要求:

    • 填补内容的梯度要尽可以与v\mathbf{v}接近
    • 填补内容的边界像素值和现有的SS一致,即要无缝过度

    与式(1)和式(2)相对应的,现在我们得出了新的最优化问题:

    minfΩfv2  with  fΩ=fΩ(3)\underset{f}{min}\iint_{\Omega}\left|\nabla f-\mathbf{v}\right|^2\ \text{ with } \ f|_{\partial\Omega}=f^*|_{\partial\Omega} \tag3

    同样的,该问题在狄利克雷边界约束下的泊松方程为:

    Δf=divv  over  Ω  with  fΩ=fΩ(4)\Delta f=\text{div}\mathbf{v}\ \text{ over }\ \Omega \ \text{ with } \ f|_{\partial\Omega}=f^*|_{\partial\Omega} \tag4

    与之前相比,改变的仅仅是等式右边变成了由v\mathbf{v}计算的散度值而已。至于你选择用什么v\mathbf{v},那就根据你的需求来了。在上述式子的基础上,同样的图像,再给出一个填充的实例。

    lap2

    上图从左到右分别为原图、填充区域、复原图。

    —不是,整半天这和原图有什么区别?

    —唉,好像左右镜像了一下。

    —???

    —卧槽?你少拿原图来骗我

    不知道在看了结果以后,大家脑子里有没有这样的小剧场。在这里,我用的引导梯度v\mathbf{v}就是框选区域五边形内的v\mathbf{v}进行左右镜像后的v\mathbf{v}。由于本来就是从原图中选择的内容,边缘梯度变化和颜色值本来就非常接近,因此在经过泊松方程重建后几乎可以做到天衣无缝的图像编辑效果。

    以上就是泊松图像编辑的核心内容。因为本人的数学功底比较一般,对几个方程并没有更加深入的剖析,也没有进行相关数学理论的推导,只是结合自己的理解进行了简单的分析。总之,对泊松图像编辑的总结就是:

    • 本质:修改待插入区域的梯度
    • 方法:解泊松方程

    离散泊松方程解法

    看了以上部分,应该多多少少对泊松图像编辑有了基本的认识,本部分将讲一讲离散泊松方程解法。

    Δf=divv  over  Ω  with  fΩ=fΩ\Delta f=\text{div}\mathbf{v}\ \text{ over }\ \Omega \ \text{ with }\ f|_{\partial\Omega}=f^*|_{\partial\Omega}

    等式(4)就是泊松方程的核心了,在这里用一个简单的例子说明一下如何利用构建上述泊松方程。

    以一个简单的4×44\times4大小的图像进行说明,假设X=[x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14x15x16]X=\begin{bmatrix}x_1 & x_2 & x_3 & x_4 \\ x_5 & x_6 & x_7 & x_8 \\ x_9 & x_{10} & x_{11} & x_{12} \\ x_{13} & x_{14} & x_{15} & x_{16} \end{bmatrix}.

    其中x6,x7,x10,x11x_6,x_7,x_{10},x_{11}四个点所构成的2×22\times2大小的矩阵为我们所要填充的部分,像素值未知,但是散度已知(修改后的梯度所导出的散度)。其余位置为填充边界,像素值已知。因此只需要对上述4个待求点列出泊松方程即可:

    {x2+x5+x7+x104x6=divx6x3+x6+x8+x114x7=divx7x6+x9+x11+x144x10=divx10x7+x10+x12+x154x11=divx11\begin{cases}x_2+x_5+x_7+x_{10}-4x_6=\text{div}x_6 \\ x_3+x_6+x_8+x_{11}-4x_7=\text{div}x_7 \\ x_6+x_9+x_{11}+x_{14}-4x_{10}=\text{div}x_{10} \\ x_7+x_{10}+x_{12}+x_{15}-4x_{11}=\text{div}x_{11}\end{cases}

    如上文所说,上述方程组中,右侧散度已知,左侧只有4个待求点函数值未知,4个方程刚好可以求解。

    上述解法利用了待求区域周围一圈的像素值,即满足狄利克雷边界条件,值得一提的是,求解泊松方程还有一种约束条件,纽曼边界。

    • Neumann 边界,译为纽曼边界或黎曼边界,给出函数在边界处的二阶导数值

    • Dirichlet 边界,狄利克雷边界,给出边界处函数在边界处的实际值

    不管怎么说,将上述求方程组的问题,用矩阵形式表示后即为Ax=BAx=B.

    最后将求出来的xx代回图像中对应的位置即可。

    Matlab实现

    如果你只想直接调用函数测试,可以在python/C++直接使用OpenCV提供的接口。

    如果你想研究一下代码及具体实现方式,那可以继续看一下这部分的内容。

    我自己在用Matlab实现算法的时候,遇到了很多问题,例如出现边界过渡不自然等问题。简单的搜了一下度娘,关于详细实现部分居然很少,或者是代码不忍直视,也没去试效果。后来又在Github上找,找到的代码也不尽人意,于是还是自己动手,丰衣足食。

    Matlab官网别人上传的代码

    Github别人的repo

    上面两个是我在编程过程中参考的代码,第一个代码在我个人实验的过程中发现其边界处理仍存在问题,第二个代码我借用了其UI界面部分的代码,用于选择融合区域并创建Mask。

    我在尽可能保证代码能较好复现结果的前提下,增加了代码的可读性,并附上了比较详细的注释,有兴趣的朋友可以看看。代码包括接下来会讲到的各种应用的demo。

    泊松图像编辑Matlab实现

    应用

    Seamless Cloning

    这就是广为人知的泊松融合,有一副背景图像SS和另一幅源图像g\mathbf{g},想要把g\mathbf{g}g\mathbf{g}中的一部分插入到SS中,只需要用g\mathbf{g}的梯度作为引导梯度,解式(4)中的泊松方程即可。

    此时的引导向量场v=g\mathbf{v}=\nabla\mathbf{g}。融合结果如下图所示:

    ss1

    看一下效果,嗯,一切都在计划之中。

    但是,这是因为融合图像的背景都是水,看起来差不多,所以融合的结果也比较好。如果仔细看的话,还是能看到不少融合区域周围有一定的融合痕迹。而当你要融合两种背景纹理特征差异比较大的物体时,你就会发现出现问题了。以本文的标题图片为例:

    ss2

    背景木板上其实是有很多细节的,而我们截图的文字背景是非常平滑的单一颜色,因此引导梯度场可以说是基本都为0,最后导致了融合后的文字背景也非常平滑。那这样的结果显然不是我们期望的,我们希望既能将文字添加上去,又能保留木板上的纹理细节。论文中当然也提到了这部分,就是混合梯度融合。

    Mixing Gradients Seamless Cloning

    那要怎么做呢?还记得之前说的,图像编辑的本质是修改梯度。我们现在的做法是从一张图片中提取梯度,然后完全覆盖到背景图上去,现在我们想要保留两者中各自的高频细节,那相应的引导向量场就用两者较大的部分。
    公式
    这一步需要先判断梯度的大小,然后取绝对值较大的梯度,然后根据新的梯度求取散度,再代入泊松方程求解,就可以得到以下结果。

    mss

    OK,大功告成,这样看起来就舒服多了。当然,实际使用的时候还是要根据需求来,并不一定说混合梯度的效果绝对要比单一梯度效果好。如果有需求,甚至可以设计自适应加权的梯度修改方法。

    Texture flattening

    到了现在,大家应该都明白如何操作梯度来得到自己想要的结果了。那去纹理的意思显然就是把图像中的一部分纹理移除,同样的,在梯度修改时,我们直接放弃一部分梯度,所以对待求区域的每一个点作如下操作。

    for all xΩ, v(x)=M(x)f(x)\text{for all} \ \mathbf{x} \in \Omega, \ \mathbf{v}(\mathbf{x})=M(\mathbf{x})\nabla f^*(\mathbf{x}),

    其中M(x)M(\mathbf{x})是一个二值模板,即0-1,指示保留哪些梯度,删除哪些梯度。最简单的二值模板就是直接给一个阈值,只保留大于该阈值的信息或者小于该阈值的信息,下面给一个简单的例子:

    Texture flattening 1

    grad(abs(grad)<0.08)=0;
    

     
    emmmmm、抱歉、我的、打扰了、没控制好力度、重来、
     

    Texture flattening 2

    grad(abs(grad)<0.02)=0;
    

    嗯,大致效果就是这样,根据你截断的力度,会得到不同的编辑效果。直接用常数作阈值肯定是不合适的,更进一步也完全可以用自适应的方法选择保留哪部分的内容。

    有点类似于边缘保持滤波器的效果,控制好力度或许能用来美颜这样?

    Local illumination changes

    可用于图像局部对比度提高或降低,类似于HDR的应用。

    这里是对梯度域作了一个非线性变换,引用了以下这个论文,我也没仔细看,有兴趣的朋友可以自己去研究一下。Gradient Domain High Dynamic Range Compression

    总之大致效果是这样的,还是很不错的:

    Local illumination changes

    Local color changes

    用于改变图像局部颜色值,好处在于对改变目标不用框选很精确的区域,然后结果也比较自然。

    方法很简单,就是对RGB三个通道的梯度值进行一定的增强和衰减,或者是替换等等各种操作,你喜欢怎么来就怎么来。直接给图:

    Local color changes

    左边原图

    中间是论文给出的示例,梯度变化为:R*1.5,G/2,B/2

    右边是我测试的结果,梯度变化为:R用B替换

    效果1:
    grad(:,:,1)=grad(:,:,1)*1.5;
    grad(:,:,2)=grad(:,:,2)/2;
    grad(:,:,3)=grad(:,:,3)/2;
    效果2:
    grad(:,:,1)=grad(:,:,3);
    grad(:,:,2)=grad(:,:,2);
    grad(:,:,3)=grad(:,:,3);
    

    显然是右边的颜色比较好看,能否苟同?

    Seamless tiling

    论文给出的最后一个应用,对于一个矩形类内容的图像,类似补丁的一块,可以产生无缝拼接的效果。操作方法也很简单,修改图像的边界像素,就是第一行/列,最后一行/列。如:

    row_1 = 0.5*(row_1+row_end);
    row_end = row_1;
    col_1 = 0.5*(col_1+col_end);
    col_end = col_1;
    

    即上下边界和左右边界设为原图像的边界和的一半。

    然后引导向量场仍然使用原图像的梯度场。这样得到的结果就可以用来无缝拼接,如下图所示:

    Seamless tiling
    以上分别为直接拼接和泊松拼接的效果,看起来还是不错的。我个人理解的话,应该是先对单张图像构造进行泊松编辑,然后再拼接在一起;而不是先拼接,再使用泊松编辑。

    为了说的更加清楚一点,上面单张图像进行平铺的流程如下图所示。因为单张图片的平铺四个边界都要修改,新的图像的上下边界要修改为原始图像上下边界的平均值,这样最后拼接在一起的时候过渡才会显得比较自然。左右边界当然也是同理。对角处做了两次平均,例如下图中新的左下角为((7+7)/2+(3+7)/2)/2=6。
    在这里插入图片描述
    这是同一张图片进行平铺的例子,其实更加一般的情况是两张不同的图片在某一条边上进行拼接。其实做法是一样的,甚至更加简单一点,只需要处理拼接处的边界即可,下图是两个图左右拼接的示意图。
    在这里插入图片描述
    这种情况下,只需将两张图的拼接边求个平均值,然后再对各自图像内部进行泊松编辑,最后将编辑好的图像左右拼接即可。最后拼接的时候,左右拼接处重合的那条边缘可以直接删除或者保留。

    总结

    不提了,都在上面了。

    参考

    [1]Poisson Image Editing - 2003

    [2]网络相关内容已在文中给出链接

    [3]示例图片均来源于论文,木板背景来源百度图片,侵删

    展开全文
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  • 泊松图像编辑(poisson Image Editing)

    万次阅读 多人点赞 2017-05-26 00:12:23
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  • 基于Web的图像编辑实现方案(上)

    千次阅读 2007-08-15 16:13:00
    基于Web的图像编辑实现方案(上)Web应用是飞速发展的网络时代的主角,软件的Web化不仅仅是使得可移动性变得更强,更重要的是增加了用户之间更深入的协作和交互的可能性。应用的操作可以发生在本机或网络上。在Web上...
  • Ubuntu下的图像编辑软件

    千次阅读 2013-10-07 14:46:33
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  • 泊松图像编辑(Poisson image editing)

    千次阅读 2017-01-12 14:05:12
    SIGGRAPH 2003,该文章对现在的图像编辑技术有着非常重要的影响,随后的几年又出现了很多类似的图像编辑方法,如 [Jiaya Jia et al. Drag and-drop pasting]于2006年提出了最优的融合边界用于改进泊松图像编辑的效果...
  • Photos Exif Editor for Mac是应用在Macos平台上的一款图像Exif编辑器,photos exif editor mac可以快速有效地编辑您的Mac上的数千张照片的EXIF / IPTC / XMP数据,您可以在应用程序中的地图上拖放标记针,以编辑GPS...
  • ubuntu下的截图和图像编辑软件推荐

    万次阅读 2011-06-17 16:10:00
    【更新于2011-12-02】不需要安装别的软件也能截屏,用import命令,参考 http://www.hushuang.net/?p=125   简单的命令如下: ...截图功能很强大,而且还带用很好用的编辑功能!!!怎么之前就没发现呢?
  • 在投稿时经常要求使用编辑部的Latex template。我们需要相关的一些基本的知识(我使用的是TexLive中的Texworks编译器)。1.摸板说明1.对于一份template(摸板)来讲,编辑内容时有可能有两种情况: a.摸板内容示例...
  • 继续图片编辑系列的文章,这次讲讲对图片对比度的调整方法。开篇先闲话一番,讲讲一些相关的东西。先是TinyImage的进度,因为某次莫名其妙用另外一个文件把一个很重要的头文件给覆盖了,导致出来一堆编译错误,改了...
  • 图像的泊松(Poisson)编辑、泊松融合完全详解

    万次阅读 热门讨论 2015-07-07 12:25:01
    在前两篇文章中,我们详细介绍了基于泊松方程的图像编辑与融合技术的算法原理。本部分是该系列文章的最后一篇,这里我们将讨论算法的离散化数值实现,并给出相应的MATLAB代码,实现结果如图所示,可见图像融合的效果...
  • 基于深度学习的图像语义编辑

    万次阅读 多人点赞 2017-04-12 23:24:39
    深度学习在图像分类、物体检测、图像分割等计算机视觉问题上都取得了很大的进展,被认为可以提取图像高层语义特征。基于此,衍生出了很多有意思的图像应用。
  • 关于vs2015MFC中不能编辑ICON图像问题

    千次阅读 2016-10-11 22:56:11
    原因很简单:分辨率不支持(像素不支持)。这时ICON图像仅仅可以放大和缩小,不能使用其他的工具。...如果你想去创建自定义ICON,并编辑它,只需要在vs2015上新创建一个ICON,此时你会发现,图像编辑工具现在都可用了。
  • sudo apt install gimp 可以进行corp,添加文本框等操作。可以代替window的画图工具。
  • 原作者:Chris Tralie 简介 ...泊松图像编辑是一种全自动的“无缝融合”两张图像的技术,由Microsoft Research UK的Patrick Perez,Michel Gangnet, and Andrew Blake在论文“Poisson Im
  • 基于参考图像的人脸组成编辑

    千次阅读 2021-01-28 18:07:52
    点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入!近年来,人脸肖像编辑取得了较大的进步。但是,以前的方法要么对预定义的人脸属性进行操作,缺乏控制高级语义人脸组成形状的灵活性;要么...
  • OpenJsCad - 在线3D图像浏览与编辑

    万次阅读 2016-03-28 14:31:28
    前言这是我从Github上找到的一个开源网站,它提供...OPENJSCAD.orgOpenJSCAD是一个展示和编辑3D图像的在线编辑器,你可以通过我们提供的在线的编译器,或者使用已有的本地文件来方便地预览,编辑修改3D文件。它提供从O

空空如也

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