陈星——Amazon 图片处理
ORS Dragonfly图像处理与三维重建软件功能介绍及应用
图像处理 成像系统无法摆脱伪影。Dragonfly 的图像处理工具可供用户减轻图像伪影并恢复图像清晰度，
因此重要的图像信息可以显示出来。业界领先的图像过滤器和无限制的可扩展性以及机器学习功能使 用户能够生成具有清晰特征的定量图像。
ORS 公司总部位于加拿大蒙特利尔，其旗舰产品 Dragonfly 是一款三维体数据的可视化与分析软 件，为各类研究所、工程团队、医疗机构提供了处理、查看、分析不同领域三维影像数据的科研与应 用高水平解决方案。
一、功能介绍
Dragonfly 是全球首款集人工智能 (AI) Deep Learning 与 Python 环境开发的软件平台。软件提 供无与伦比的图像分割、一流的图像渲染、功能强大的扩展性等丰富功能以实现用户高效率高精度的 结果输出。Dragonfly 提供中英文操作界面，更易使用和操作。Dragonfly 可应用于生物医学、材料科 学、岩土地质、电子及半导体、工业检测、逆向工程等技术领域，其技术应用及服务由 积社科技 （JService Technology）实施。
二、高级功能
可扩展性—Dragonfly 的 Python 集成* 用户可以直接在应用程序中执行和访问 Dragonfly 数据对象的 Python 脚本，并利用 Python 生态
系统中免费提供的强大图像处理算法构建用户自己的插件。 Dragonfly 全面的 Python 控制台可以轻松执行工作流程，以便您完全能将软件带到任何可以用到
图像渲染 Dragonfly 具有增强显示效果的功能。在这里，深度感知与高度衍变的色彩感知相结合。对图像
利用Adobe Photoshop软件进行电子商务产品图片处理的技巧
利用Adobe Photoshop软件进行电子商务产品图片处理的技巧随着电子商务的蓬勃发展，产品图片成为了吸引顾客的关键。
良好的产品图片不仅能够提升顾客的购买欲望，还可以增加转化率和销售额。
而Adobe Photoshop 作为一款功能强大的图像处理软件，为电子商务从业者提供了一系列优秀的工具和技巧，帮助他们在产品图片处理方面达到更高的水平。
首先，对于电子商务产品图片的处理，最基本的就是调整光线和色彩。
光线和色彩是影响顾客对产品的第一印象的关键因素。
通过亮度/对比度、色彩平衡和曲线等功能，在Photoshop中可以轻松地对产品图片进行光线和色彩的调整。
适当提亮图片的亮度和增加色彩的饱和度，可以让产品更加生动鲜明，吸引更多的顾客注意力。
除了调整光线和色彩外，产品图片的背景也是一个重要的处理方面。
有时候，产品图片的背景可能会干扰用户对产品的观察，或者与产品的风格和主题不符。
在这种情况下，可以使用Photoshop的“抠图”功能来去除或更换背景。
通过使用套索工具或快速选择工具，可以将产品轮廓选出，并将其与背景分离。
之后，可以根据需要选择合适的新背景，或者在不同背景下评估产品的外观。
此外，商品图片的尺寸和比例也需要考虑。
不同的电商平台可能对商品图片有不同的尺寸和比例要求。
在Photoshop中，可以通过调整画布尺寸和图片大小来满足不同平台的要求。
同时，还可以通过剪裁或翻转等操作来使产品图片更符合电商平台的展示需求。
同时，注意保持图片的高分辨率，以确保产品细节清晰可见。
除了基本的光线、色彩、背景和尺寸处理，Photoshop还提供了其他一些高级的功能和技巧，可以进一步提升产品图片的质量和吸引力。
例如，利用涂抹工具和修复工具，可以轻松地去除产品图片的瑕疵和缺陷，使其更加完美。
通过克隆工具，可以修复图片上的污渍、刮痕和其他破损部分。
此外，Photoshop还提供了滤镜效果，可以为产品图片添加特殊的风格和效果，例如模糊、怀旧和水彩等，以增加图片的艺术感和吸引力。
基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述
基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目标与内容 (5)2. 恶意软件概述 (6)2.1 恶意软件的定义 (8)2.2 恶意软件的分类 (9)2.3 恶意软件的危害性 (11)3. 基于图像化方法的恶意软件检测与分类技术 (12)3.1 图像化方法的基本原理 (13)3.2 恶意软件的特征提取 (15)3.3 机器学习在恶意软件检测中的应用 (16)3.4 深度学习在恶意软件检测中的应用 (18)3.5 图像化方法在恶意软件分类中的应用 (20)3.6 图像化方法面临的挑战与解决方案 (21)4. 研究方法与技术路线 (22)4.1 数据收集与预处理 (24)4.2 特征选择与提取 (26)4.3 模型建立与训练 (27)4.4 实验设计与分析 (28)5. 研究案例分析 (30)5.1 研究工具与平台 (31)5.2 实验结果展示 (32)5.3 性能评估与对比 (33)6. 结论与未来工作 (34)6.1 研究成果总结 (35)6.2 存在问题与不足 (37)6.3 未来研究方向 (38)1. 内容概览自从机器学习技术被引入到检测和分类恶意软件领域，过去的十年见证了这些领域的显著进步。
基于图像化方法在这一过程中扮演了重要的角色，它们利用图像处理和分析技术来识别恶意软件的行为特征，这些特征通常以代码图像或系统行为图的形式存在。
本综述文章旨在概述基于图像化方法的恶意软件检测与分类的现状和未来趋势。
将探讨最新的技术进展，包括深度学习模型在建模复杂数据和进行恶意软件分类方面的应用。
本综述还将聚焦图像化方法如何被集成到更广泛的大数据分析框架中，以提高恶意软件检测的准确性和效率。
还将考察不同类型的恶意软件，如防病毒软件、间谍软件、勒索软件和病毒等的图像化检测技术。
本综述还会评估基于图像化方法的恶意软件检测系统的实际应用情况，并讨论这些系统在现实世界中的部署所面临的挑战和机遇。
基于深度学习的图像分类算法在电子商务中的应用研究
基于深度学习的图像分类算法在电子商务中的应用研究随着电子商务的快速发展，图像分类算法在电子商务中的应用变得日益重要。
基于深度学习的图像分类算法可以有效地识别和分类电子商务中的产品图像，从而提供更好的用户体验、增加销售收入并降低运营成本。
一、电子商务中的图像分类问题在电子商务中，对产品图像进行准确分类非常重要。
传统的图像分类方法主要依赖于手工设计的特征提取和分类器。
然而，这种方法面临着特征提取的复杂性和分类器的不稳定性等问题。
而基于深度学习的图像分类算法能够自动学习和提取图像的特征，从而克服了传统方法的限制。
二、基于深度学习的图像分类算法基于深度学习的图像分类算法采用了深度神经网络模型，其中最为流行的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
CNN模型通过多个卷积层、池化层和全连接层来逐步提取和学习图像的特征，并将其映射到各个类别上。
具体而言，CNN模型首先通过卷积操作捕获图像的局部特征，然后通过池化操作对特征进行降维，最后利用全连接层将特征映射到具体的类别上。
通过多次迭代训练，CNN模型可以逐渐提高图像分类的准确性。
三、深度学习在电子商务中的应用1. 商品推荐：深度学习可以对用户的浏览历史和购买行为进行分析，并根据用户的个人喜好和购买倾向推荐相关的产品。
通过对产品图像的识别和分类，深度学习可以更准确地理解用户的需求，从而提供个性化的商品推荐。
2. 图像搜索：深度学习可以将图片的内容进行高效的提取和匹配，实现基于图像的搜索功能。
用户可以通过上传图片或输入关键词的方式进行搜索，系统将根据图像的特征或关键词与数据库中的产品图像进行匹配，并返回相应的搜索结果。
这种基于图像的搜索方式可以大大提高用户的搜索效率和准确性。
3. 产品分类和标签：深度学习可以自动将电子商务平台上的产品进行分类和标签，提高企业的运营效率和销售收益。
通过对产品图像进行特征提取和分类，可以快速准确地将产品归类到相应的分类目录中。
基于SOFM的高速图像检索算法实现
中图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ １６０ （０ １ ０ —１ ００ １０ —６ ０ ２ １ ） ２０ ８ —５
０ 引 言
基于 内容 的 图像检 索 （ｏ ｔｎ—ａｅ ｇ ｅｒ ｖｌ简称 Ｃ Ｉ 技术是 信 息检 索领 域 的一个 重 要研 ｃｎｅ ｔ ｓｄｉ ｅｒｔｉ ａ， ｂ ｍａ ｅ ＢＲ）
持 其 拓 扑结构 不变 。即在 无教师 示 教 的情况 下 ， 通过 对输 入模 式 的 自组织 学 习 ， 在输 出层 将分 类结 果表 示 出来 ， 尽可 能地 保 留原始 的距 离或 相似 性关 系 。 并 图 １所 示 为基 本 的 自组 织 特 征映 射 网 络 。上层 为 输 入 结 点 ， 输 入 向量 有 个 元 素 ， 输 入层 有 个 结 若 则 点 。网络下 层 为输 出结 点 ， 某种 形 式排成 了一个 邻域 按 结 构 ， 输 出层 中的 每个 神 经 元规 定 它 的邻 域结 构 ， 对 即 哪些 结 点在 它 的邻 域 内和它 在 哪 些结 点 的 邻域 内 。所
究课 题 。Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ系 统通常 提 取颜色 、 纹理 、 形状 等 特征 向量来 表示 图像 的底 层视觉 特 征 ， 通过 距 离度量 方 式
计 算查询 图像 与 图像数 据库 中所 有 图像的 向量距 离 以衡量 图像 之 间的相似 度 Ｌ。 １ 因此 ， ］ 图像 的相似性 查 询
就 相 当于 向 量 空 间中 的最 近 邻搜 索 问题 。传 统 的方 式是 采用 顺 序 扫 描方 法 （ｅｕ ｎｉｌ ｃ ｎａｇ ｒ ｈ ｓｑ ｅ ｔ ａ ｌｏ ｉ ｍ， ａｓ ｔ Ｓ Ａ） 次 比较 数据 库 中的 向量 ， Ｓ 逐 数据 库 的规 模决 定 了检 索 时 的计 算量 ， 量 数据 库 的检 索 势必 严重 影 响 海
ORS Dragonfly图像处理与三维重建软件功能介绍及应用
简单易用 可视化软件更应是去适应用户，而不应由用户花费数月才能掌握。Dragonfly 充分发挥简单易用
的优势，使用户操作得心应手。如：中文操作界面、文件批量导入、自动或手动的图像对齐校准、任 意角度手动或自动分割、3D 视图直接选取或擦除等。
数据导入 图像数据无论是来自高级的成像设备，还是生成 RAW 文件，在 Dragonfly 中总能很容易实现图
——全球首款集 Deep Learning 与 Python 环境开发的软件平台
越来越多的科研领域开始借助三维影像设备诸如 CT、MRI、FIB-SEM、SBFSEM 等等来对各种 实验样品进行成像以获得内部三维结构，而处理这种数据需要专业的软件支持。ORS 公司的 Dragonfly 就是为了满足这样的需求。
的地方。
Deep Learning—图像处理的下一个时代* Dragonfly 提供用户开发新神经网络的功能，同时也为现有模型提供训练、重新使用和重新利用，
以彻底改变您的工作流程。可扩展的神经网络库：Dragonfly 深度学习解决方案与预先构建和预先训 练的神经网络结合起来，实现了 UNet、DenseNet、 FusionNet 等许多功能强大的解决方案。
备注：“ * ” 为指定的版本功能。
三、应用领域
生物医学 解剖学，骨骼、组织，亚细胞，大分子等
岩土地质 油气藏岩石、矿物、天文地质、考古等
材料科学 金属、复合材料、陶瓷、能源材料（电池、燃料电池）等
电子及半导体 芯片封装，TSV 检测等
工业检测 铸件、壁厚、夹杂物、孔隙定量等
逆向工程 飞机、汽车、人工关节、3D 打印等
图像渲染 Dragonfly 具有增强显示效果的功能。在这里，深度感知与高度衍变的色彩感知相结合。对图像
艺术品图片自动标注算法研究
艺术品图片自动标注算法研究第一章绪论艺术品是人类文化遗产的重要组成部分，艺术品的图片资料的获取和管理也越来越受到人们的重视。
艺术品图片自动标注是指通过计算机技术，自动标注图片的一些基本信息，来辅助艺术品的分类、检索和管理等。
自动标注算法的研究对于提高艺术品图片的管理效率和准确度具有重要意义。
本文将针对现有的艺术品图片自动标注算法，进行深入研究和探讨。
第二章相关研究目前，艺术品图片自动标注的研究主要基于机器学习、深度学习和图像处理等技术。
其中，机器学习算法包括支持向量机、随机森林等。
而深度学习算法相对于机器学习算法具有更高的准确率和鲁棒性。
主要包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。
图像处理算法包括基本的图像处理技术，例如直方图均衡化、模板匹配、图像分割等。
这些技术可以在图像预处理阶段，对图像进行初步处理，提高后续算法的准确性。
第三章自动标注算法自动标注算法主要包括两个部分：训练部分和测试部分。
训练部分是指利用已知图片和对应标注数据集进行模型训练，测试部分则是指利用训练好的模型对新的艺术品图片进行标注。
对于训练部分，可以采用传统的机器学习算法或者深度学习算法来进行。
如使用支持向量机或随机森林等方法来进行分类。
对于深度学习算法，则可以使用卷积神经网络等模型进行训练。
在测试部分，一般会对测试数据进行图像预处理，以提高模型的准确性。
常见的预处理方法包括图像增强、降噪、灰度化、二值化等。
此外，还可以将多个算法的结果进行融合，提高模型的鲁棒性和准确率。
第四章算法评估在自动标注算法的研究中，评估算法的准确性是非常关键的。
一般来说，可以采用基于准确率、召回率和F1值等指标来评估算法的性能。
准确率指的是分类器正确分类的样本数与所有样本数之比，召回率指的是分类器正确分类的样本数与测试集中实际为该类别的样本数之比，F1值是综合了准确率和召回率的指标。
此外，还可以采用ROC曲线和AUC值等指标来评估算法的性能。
基于深度神经网络的图像合成与修复研究
基于深度神经网络的图像合成与修复研究深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种模仿人脑神经网络思维方式的机器学习算法，通过多层神经元之间的连接和信息传递，在图像合成与修复领域展现出了强大的能力。
本文将就基于深度神经网络的图像合成与修复研究进行探讨。
图像合成是指使用计算机生成新的图像，而图像修复则是在现有图像中修复缺失或损毁的部分。
传统的图像合成和修复方法通常依赖于人工规则和特定的图像处理算法，但其在复杂场景下的效果往往不理想。
而深度神经网络在图像合成与修复任务中展现出了巨大的潜力，能够自动学习并提取图像的高级特征，生成更加真实和逼真的图像。
基于深度神经网络的图像合成与修复研究可以分为以下几个方面。
首先是单一图像修复。
在实际应用中，图像往往存在噪声、划痕、缺失和遮挡等问题，对图像进行修复可以提高图像的质量和可用性。
通过训练深度神经网络模型，可以自动学习图像中的特征，并预测缺失或损坏部分的像素值。
研究者们通过设计合适的网络结构和损失函数，使得深度神经网络能够在保持图像细节的同时完成修复任务。
这种方法在修复图像中的纹理、结构和语义信息方面取得了显著的改进。
其次是多图像融合。
在某些应用场景下，一张图像可能无法完全满足需求，需要从多张图像中融合信息以生成更好的结果。
基于深度神经网络的多图像融合方法可以将多个图像的信息进行整合，提供更全面和准确的视觉信息。
结合生成对抗网络（GAN）等技术，研究者们可以生成逼真的合成图像。
这种方法在合成高分辨率图像、重建三维场景等方面有着广泛的应用。
此外，基于深度神经网络的图像合成与修复研究还包括图像风格迁移和超分辨率重建。
图像风格迁移技术可以将一张图像的风格应用到另一张图像上，生成新的图像。
而超分辨率重建技术则可以从低分辨率图像中恢复出高分辨率的图像。
基于深度神经网络的方法在这些任务上取得了很好的效果，生成的图像具有更高的质量和细节。
虽然深度神经网络在图像合成与修复领域有很多成功的应用，但仍存在一些挑战。
利用深度学习算法进行图像生成与修复
利用深度学习算法进行图像生成与修复图像生成与修复是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着深度学习技术的迅猛发展，利用深度学习算法进行图像生成与修复变得愈加简单和高效。
本文将介绍深度学习算法在图像生成和修复中的应用，从生成对抗网络（GAN）到条件生成模型，再到图像修复算法，为读者对这一领域有一个全面的了解。
首先，生成对抗网络（GAN）是图像生成的一种重要方法。
GAN由生成器和判别器两部分组成，通过对抗训练的方式实现图像生成。
生成器负责生成图像，判别器负责判断生成的图像是否真实。
生成器通过反向传播调整生成策略，使得生成的图像尽可能地逼真，而判别器则通过训练鉴别真实图像和生成图像的差异。
通过这种对抗训练的方式，GAN可以生成逼真的图像。
例如，GAN可以通过学习大量猫的图像，生成新的猫的图像，这些新生成的图像与真实猫的图像几乎无法区分。
其次，条件生成模型是一种基于深度学习的图像生成方法。
条件生成模型在生成过程中引入了额外的条件信息，以指导图像生成的结果。
例如，在生成人脸图像时，可以通过给定一些特定的条件，如性别、年龄和表情，来生成符合条件的人脸图像。
条件生成模型通过将条件信息与生成器结合，可以生成符合给定条件的图像。
这种方法在图像生成中具有很大的灵活性和可控性，可以用于生成具有特定属性的图像。
在图像修复方面，深度学习算法同样发挥了重要作用。
图像修复旨在从损坏或缺失的图像中恢复原有的信息。
传统的图像修复方法通常依赖于手工设计的特征和算法，难以处理复杂的图像问题。
而深度学习算法通过学习大量的图像样本，可以自动学习图像的特征和模式，从而更好地应对图像修复任务。
例如，可以通过利用卷积神经网络（CNN）的端到端训练方式，将损坏的图像作为输入，直接输出修复后的图像。
这种方法不仅能够恢复图像中的细节信息，还能够应对不同种类的图像损伤。
此外，基于深度学习的图像修复算法还可以结合生成对抗网络（GAN）的思想。
通过引入GAN中的生成器和判别器，可以进一步提高图像修复的效果。
基于优化感受野策略的图像修复方法
基于优化感受野策略的图像修复方法刘恩泽;刘华明;王秀友;毕学慧【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2024(41)6【摘要】当前流行的基于深度神经网络的图像修复方法,通常使用大感受野的特征提取器,在修复局部图案和纹理时,会产生伪影或扭曲的纹理,从而无法恢复图像的整体语义和视觉结构。
为了解决这个问题,提出了一种基于优化感受野策略的图像修复方法(optimized receptive field,ORFNet),将粗糙修复与精细修复相结合。
首先,使用具有大感受野的生成对抗网络获得初始的粗略修复结果;然后,使用具有小感受野的模型来细化局部纹理细节;最后,使用基于注意力机制的编码器-解码器网络进行全局精炼修复。
在CelebA、Paris StreetView和Places2数据集上进行验证,结果表明,ORFNet与现有具有代表性的修复方法进行对比,PSNR和SSIM分别平均提升1.98 dB和2.49%,LPIPS平均下降2.4%。
实验证明,所提图像修复方法在不同感受野的引导下,在修复指标上表现更好,在视觉上也更加真实自然,验证了该修复方法的有效性。
【总页数】8页(P1893-1900)【作者】刘恩泽;刘华明;王秀友;毕学慧【作者单位】阜阳师范大学计算机与信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种基于图像切线方向感受野的轮廓检测方法2.一种基于图像切线方向感受野的轮廓检测方法3.基于非经典感受野多尺度机制的图像分析方法4.基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法5.基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于神经网络的扇贝图像识别方法
取扇 贝平 均半 径和绝 对平 均误差 为分类 特征 ，并 利 用神经 网络 的优 良性 能对 扇贝进 行识别 和分级 。实 验证 明 ，本方 法具有 计算 量小 、精度高 的优点 。
机 器视觉 技术 已广泛 应用 于水产 养殖领 域 。 目
１ ． １ 图像 边缘 的提取
瑜 等 一 在不 同浓度 氨应 激条 件下 研究 了罗 非鱼 的
行 为并建立 了不 同环 境下鱼 体色 明暗程度 量化 视觉
系 统 ；王颖 等 通 过模 板 匹 配 实 现 了对 鱼 类 的识
别。在其他海洋生物 的研究 中机器视觉也有较多应 用 ：郭显久等 根据形态学 的开运算实现 了海洋 微藻数量的 自动统计 ；马先英等 。 。 利用 图像识别
第２ ９卷第 １ 期
２ ０ １ ４年 ２月
大
连 海
洋 大 学
学 报
Ｖ０ １ ． ２ ９ Ｎｏ ． １ Ｆ ｅ ｂ．２０ １ ４
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＤＡＬ Ｉ Ａ Ｎ ＯＣ Ｅ ＡＮ ＵＮＩ ＶＥ ＲＳ Ｉ Ｔ Ｙ
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ Ｊ ． １ Ｓ Ｓ Ｎ ． ２ ０ ９ ５ — １ ３ ８ ８ ． ２ ０ １ ４ ． ０ １ ． ０ １ ５
定 位 ，是采用计 算 机视觉 机器人对 扇 贝进行 分选 的
基础。
应用 图像处理 技术 根据 扇贝所 占面积 的大小 实现 扇 贝尺 寸 的估计 和定 位 ，但该方 法较简单 ，不适 用 于 存在 杂物 干扰 等 复杂情 况下 扇贝 的识 别 、分级和 定
位。
在 目标 识别 方面 ，应 用较 广 泛 的是 图像 的 Ｈ Ｕ 不 变矩 分 类 特 征 ，可 以排 除物 体 移 动 、旋 转 和 缩 放 的干扰 ，但 图像 不变矩 特征 的计算 量较大 ，图 像 处理速 度慢 ，影 响 机器 视 觉应 用 的实 时性 要 求 。
基于Diffusers_框架的电商产品图制作方法研究
第2期2024年1月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.2January,2024作者简介:伍海洋(1999 ),男,硕士研究生;研究方向:计算机视觉㊂基于Diffusers 框架的电商产品图制作方法研究伍海洋,马川越,刘登辉(西京学院电子信息学院,陕西西安710123)摘要:基于Diffusers 框架与Control Net 网络,文章开发并实现了服装产品图的制作流程,将SegmentAnything 与Grounding DINO 结合,实现了自动分割衣服蒙版㊂将Semantic Segmentation 与ViTmatte 结合,实现了对皮肤的精细化分割㊂文章使用大模型的低秩适应实现了对图像风格的微调,利用Ultralytics 框架,结合Diffusers 提出了一种图像修复方法㊂将生成图与原图对比,实验结果表明:将Diffusers 与Control Net 网络结合,能够实现模特替换与背景替换,该方法可以为用户提供衣服上身的参考,降低商家的产品图制作成本㊂关键词:电商产品图;模特替换;Diffusers ;Control Net中图分类号:TP393.0㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀产品展示图是对商品全方位的图片展示,一般为主图部分的图片以及更多产品应用场景的图片㊂产品展示图主要包括白底图以及商拍图,单件商品有多种颜色,如果需要拍完单件产品的整套展示图,不仅成本高,而且耗费时间,影响商家的上新进度与成本控制,所以商品图的低成本批量生成对电商卖家具有重要的意义㊂Diffusion 模型可以根据提示词生成图像[1],也可以加入Control Net㊁LoRA 等模型,从而加强图像生成过程的可控性,本文的主要工作如下㊂(1)设计并实现了电商产品图背景替换以及模特替换的流程,该流程可以根据关键词替换指定风格的背景以及模特㊂(2)使用Ultralytics㊁Segment Anything㊁GroundingDINO 等算法来实现衣服分割以及人脸检测等预处理,从而实现模特替换以及生成脸部和手部的细节修复㊂1㊀扩散模型与Control Net 网络1.1㊀Diffusion 模型㊀㊀去噪扩散概率模型[2](Denoising DiffusionProbabilistic Models,DDPM),在前向阶段对数据逐步施加噪声,直到数据完全变成高斯噪声,然后再在逆向阶段将噪声还原为原始数据㊂在前向传播过程中,会逐渐对初始图像添加噪声,将输入的真实图像x 0逐渐变成无序的高斯噪声图像x t ,在每一次的加噪过程中,该次添加噪声的标准差是由固定值βt 给定的,均值是由βt 和当前t 时刻的数据x t 决定的,整个过程是一个马尔科夫链过程㊂1.2㊀Control Net 网络㊀㊀Control Net 网络创新性地提出了Zero Convolution概念,该网络会复制原模型的编码器部分,外部条件输入会与原模型输入经过相同的编码器部分,并通过Zero Convolution 与编码后的隐变量结合,从而实现对生成流程的控制㊂在DDPM 中,模型使用类似于矢量量化生成对抗网络(Vector Quantized GenerativeAdversarial Network,VQ -GAN)的预处理方法将尺寸为512ˑ512像素的图像数据集转换为64ˑ64像素的潜在图像进行训练,这需要Control Net 将基于图像的条件转换为64ˑ64像素的特征空间,以匹配卷积大小㊂Control Net 在计算方式上是高效的,因为原始权重是锁定的[3],所以训练不需要在原始编码器上进行梯度计算,这样可以加快训练速度,节省近一半的GPU 内存㊂2㊀实验与分析㊀㊀电商产品图的制作包括图像蒙版的制作㊁背景以及模特的生成㊁图像细节修复3个部分㊂首先根据不同的任务获得图像的蒙版,再通过Control Net网络控制DDPM模型生成所需背景或模特,再根据半身和全身的区别分别通过全图超分和局部超分修复细节,最终生成指定要求的商品图㊂2.1㊀背景替换㊀㊀为实现背景替换效果,首先需要对输入图像进行预处理㊂用MOD Net对图像做人像分割,得到图像蒙版,将图像的前景和后景分开,再用ZoeDepth对原图做预处理,得到图像的深度图,从而控制生成图的前后景关系㊂本文对蒙版做边缘检测,控制生成图像的前景边缘部分,进一步将前后景分离,在将边缘检测加入DDPM时,使用的Control Net模型是Sd-Controlnet-Canny,输入图像为边缘检测图[4],网络控制权重设置为1㊂在将深度图加入DDPM时,使用的Control Net模型是Control_V11f1p_Sd15_Depth,输入图像为深度图,网络控制权重为1,介入时间为0.5~ 1.0s㊂经实验发现,重绘幅度越大,背景内容会越丰富,但也会出现区域重复㊁无意义物体等坏图现象,重绘幅度变小,图像也会变成灰褐色背景,这是由于去噪时没有明确的暗示㊂实验结果表明,重绘幅度在0.8时,既能保证生成图景深的准确性,也能实现背景替换的功能㊂2.2㊀模特替换㊀㊀模特替换的预处理需要得到原图的衣服蒙版㊁深度图㊁边缘检测图㊁姿态估计图㊂边缘检测图和深度图的获取方式与背景替换的获取方式相同[5],不再赘述㊂本文获取衣服蒙版的方式,是将Segment Anything模型与Grounding DINO模型相结合,自动分割衣服蒙版㊂分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)是Mata AI研究团队在ICCV2023上提出的一种新的全场景分割模型[6],该模型可以对任何图像中的任何对象进行分割,SAM是一个可提示模型,模型在数据收集循环中使用高效的方法构建了迄今为止最大的数据集,具有良好的泛化能力㊂Grounding DINO是一种开集目标检测方案,将基于Transformer的检测器与DINO相结合,开集检测的关键是引入Language闭集检测器,用于开集概念泛化㊂本文将闭集检测器分为3个阶段,提出一种紧密融合方案,包括Feature Enhancer㊁Language-Guided Query Selection㊁Cross-Modality Decoder㊂除了对新颖类别进行检测,还可进行特定属性目标识别[7]㊂在COCO 数据集上零样本检测达到52.5AP,在COCO数据集Finetune后达到63AP㊂本文用Grounding DINO实现衣服的目标检测,得到衣服在图中的位置,并将坐标发送给SAM,再利用SAM模型做衣服分割,从而得到准确的衣服蒙版㊂在姿态估计方面,选择了DWpose模型作为姿态估计模型,DWpose模型在RTMpose模型的基础上做二阶段蒸馏,一经推出就是COCO-Wholebody数据集的SOTA,并且不需要依靠MMCV的依赖库就可以接入Control Net,模型整体会更加轻量化[7],但是精度并未降低,推理速度更快㊂2.3㊀图像修复实验2.3.1㊀局部修复实验㊀㊀局部重绘的思想是先用Ultralyics做脸部检测和手部检测,按照512ˑ512的尺寸将图像截取,再做皮肤分割,将皮肤的部分重绘,然后再将修复后的局部图像与原图像做泊松融合[8]㊂在皮肤分割的算法中,选择了Will Brennan在2020年发布在github上的一个项目,该项目是Skin Detection的优化版本Semantic Segmentation,该项目分别使用FCNRes Net101以及BiSe NetV2作为Backbone实现了皮肤的语义分割,该项目虽然只在COCO数据集选择150张图像作为自定义数据集进行训练,但是从结果来看,对于皮肤的分割效果比Paddle Seg效果更好㊂为了进一步优化该模型的分割效果,再加入一个ViTmatte算法,让边缘更加清晰㊂ViTmatte算法是基于Hugging Face Transformers库开发的抠图算法,由NielsRogge开发,提供快速㊁高质量的抠图功能,快速分离图像的前景与后景㊂2.3.2㊀全图超分修复实验㊀㊀全图超分不需要将局部切割出来,而是在生成初始图像后,使用超分算法将全图重绘,将图像超分为原图的1.5倍,并使用生成式人脸完善器生成式对抗网络(Generative Face Perfector Generative Adversarial Network,GFPGAN)模型以及Codeformer模型,对全图做图像修复㊂超分过程的第一阶段采样器为ESRGAN_4x,第二阶段采样器为SwinIR_4x,强度为0.5㊂经过实验发现,在做半身图的生成时,使用全图超分的效果更好,在做全身图生成时,使用局部重绘的效果更好,所以可以将图像修复结合全身图与半身图的判断,使得最终生成的图像效果更好㊂3 结语㊀㊀本文提出一种基于扩散模型与Control Net网络生成电商图的方法,达到低成本电商图生成的目的,通过背景替换实验和模特替换实验,验证了本文方法的实用性;提出了2种图像修复方法,生成的电商图能够准确地替换背景与模特部分;保证全图的合理性与整体性,前后景的景深关系合理,无断肢,无多余物体㊂本文方法能够降低电商卖家制作产品图的成本,在保证质量的情况下,提高电商图的制作效率㊂本文提出的电商图生成方法依然存在一些不足,如后景的潜变量对生成影响较大,原图尺寸过小或者过大都会导致最终的结果图效果较差,对饰品,如眼镜㊁手表等分割效果较差,生成效果也较差等,需要在后续研究中进一步提高对于饰品的分割效果与生成效果,消除后景的潜变量对生成的影响,为电商卖家提供更有效的电商图制作手段㊂参考文献[1]唐贤伦,杜一铭,刘雨微,等.基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法[J].自动化学报,2018(5):855-864.[2]曹仰杰,贾丽丽,陈永霞,等.生成式对抗网络及其计算机视觉应用研究综述[J].中国图象图形学报, 2018(10):1433-1449.[3]翟正利,梁振明,周炜,等.变分自编码器模型综述[J].计算机工程与应用,2019(3):1-9.[4]司佳,陈思平,袁洲,等.基于图像识别与生成技术的人工智能技术应用[J].科技资讯,2023(22): 47-50.[5]刘硕研,须德,冯松鹤,等.一种基于上下文语义信息的图像块视觉单词生成算法[J].电子学报,2010(5):1156-1161.[6]程显毅,谢璐,朱建新,等.生成对抗网络GAN综述[J].计算机科学,2019(3):74-81.[7]程江华,潘乐昊,刘通,等.基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络[J].信号处理,2021(11): 1-10.[8]刘文婷,卢新明.基于计算机视觉的Transformer 研究进展[J].计算机工程与应用,2022(6):1-16.(编辑㊀王永超)Research on e-commerce product diagram creation method based on Diffusers frameworkWu Haiyang Ma Chuanyue Liu DenghuiSchool of Electronic Information Xijing University Xi an710123 ChinaAbstract Based on the Diffusers framework and Control Net the article develops and implements the production of clothing product images.The author combines Segment Anything with grounding DINO to achieve automatic segmentation of clothing masks.Semantic segmentation is combined with ViTmate to achieve fine segmentation of skin. Low rank adaptation of large models is used to achieve fine-tuning of image styles and proposed an image restoration method using the Ultralytics combined with diffusers.At the end of this article the author compares the generated image with the original image.The results show that by combining Diffusers with the Control Net it can realize model replacement and background replacement.The method provides reference for users on upper-body clothes and reduces costs of the product diagram creation.Key words e-commerce product diagram model replacement Diffusers Control Net。
图像生成方法、图像处理模型的训练方法、图像处理方法[发明专利]
![图像生成方法、图像处理模型的训练方法、图像处理方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/00cf81f851e2524de518964bcf84b9d528ea2ca2.png)
专利名称：图像生成方法、图像处理模型的训练方法、图像处理方法
专利类型：发明专利
发明人：尚方信,杨叶辉,黄海峰,王磊
申请号：CN202111244241.7
申请日：20211025
公开号：CN113989349A
公开日：
20220128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本公开提供了一种图像生成方法，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域。
具体实现方案为：沿第一方向，对三维图像执行切片操作，得到多个第一切片图像，第一切片图像包括多个第一区域，每个第一区域对应一个类别；针对多个第一切片图像，根据每个第一切片图像中像素的位置信息，对每个第一切片图像执行转换操作，得到多个第一切片图像的深度图像；根据多个第一切片图像的深度图像，得到三维图像的深度图像。
本公开还提供了一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。
申请人：北京百度网讯科技有限公司
地址：100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
国籍：CN
代理机构：中科专利商标代理有限责任公司
代理人：鄢功军
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基于Python的电子商务数字图像处理
第19卷第3期广东培正学院论丛Voi.19NO.3 2019年9月THE JOURNAL OF GUANGDONG PEI/HENG COLLEGE Sep.2019基于Python的电子商务数字图像处理崔彦君(广东培正学院数据科学与计算机学院，广东广州510830)摘要：本文简单阐述Python在数字图像处理中的应用，并针对实际电子商务中的图片处理问题：改变图片大小，对图片去色，为图片加水印，对图片加滤镜，为图片调光等等进行应用，效果显著。
关键词：Python;数字图像处理；电子商务中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：0-L0150272(2019)03-0060-04如今时代，科技飞速发展，计算机语言也是日新月异。
Python作为计算机程序设计语言,在所有语言里，最有可能成为最符合人类对编程期待的语言。
Python的标准库和第三方库非常强大，几乎支持任何方向的技术编程，Python 能用少量的代码构建出很多功能，而且一看就懂，可维护性极强。
同样，现在网络时代也是读图时代，尤其是在电子商务的应用中，数字图像处理的重要性更是显得非常突出。
比如，店铺商品图片处理、客户注册图片处理，最为普遍的是加一些效果，调一下明暗度、去色等等。
本文主要阐述通过Python的图像处理库进行常见的几种数字图像处理，这些技术在电子商务的店铺图片及商品图片处理中都是广泛使用的。
一"PythonPython是一种计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，最初是被设计用于编写自动化脚本(sheli)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发[1])Python是由Guido van Rossum在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
Python本身也是由诸多其他语言发展而来的，包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unie shell和其他的脚本语言等等[2])本文的图像处理基于Python3.7版本。
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陈星——Amazon 图片处理
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
基于Real ESRGAN的视频修复系统研究
基于Real ESRGAN的视频修复系统研究
黄杰;夏远洋;杨晓杰;王思洁;田佩;刘涛
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2024(14)15
【摘要】图像修复和视频修复是计算机视觉的一项重要任务,其中图像修复又是视频修复的基础。
为此,如何有效提升图像质量是实现视频质量提升的关键。
传统的
图像修复算法主要以样本信息为基础,通过对样本内容的扩撒来实现对破损区域的
修复;由于这种方式对于图像样本有一定要求,从而制约传统图像修复技术的发展。
为此,以生成新图像内容为基础的神经网络如GAN的出现,为图像修复技术转向深
度学习提供方向。
该课题主要以Real ESRGAN网络的图像修复技术为基础,通过
对音频视频数据的隔离处理以及相同帧数据的优化和标记,构建视频修复处理流程。
通过对随机视频样本的测试,并通过对单帧图片质量和视频数据流畅性与协调性的
评估,该视频处理方法表现出较好的系统性能。
【总页数】5页(P46-49)
【作者】黄杰;夏远洋;杨晓杰;王思洁;田佩;刘涛
【作者单位】重庆对外经贸学院大数据与智能工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于视频分析技术的校园智能视频监控系统研究
2.基于Real system的EVOD 教育视频点播系统的设计与实现
3.基于Real-ESRGAN的岩石CT图像超分辨率重建
4.基于γ-Clahe和Real-esrgan的红外图像增强方法
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2.3.1 纯色背景图像的抠取
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魔棒工具是Photoshop中提供的一种可以快速形成选区 的工具，对于颜色边界分界明显的图片，能够一键形成选区 ，方便快捷。
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1. 在PS中打开图片
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选择“图层1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
6. 点击右下角，建立新的纯色图层，并填充白色，如下图
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选择“图层1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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7. 如箭头示意，用鼠标左键拖动调整“颜色填充1” 选择“图层1”，右键，删除图层 图层的位置 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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2. 点击软件左侧工具栏的魔棒工具。 在PS中打开图片
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3. 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有 的白色区域。 在PS中打开图片
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4. 选好大致选区后 用Alt+鼠标滚轮放大图片，查看边缘细节 在PS中打开图片 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有的 白色区域。
6. 右键点击应用蒙板，再把该图片复制到纯白画布即可
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6. 右键点击应用蒙板，再把该图片复制到纯白画布合并图层即可
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在“魔棒”和“快速选择工具”之外，还有一种较为简 单快速的抠图工具——“磁性套索工具”，它可以自动检测 图像的边缘，通过跟踪对象边缘快速创建选区，比较适合抠 取那些边缘与背景对比清晰，而且轮廓不是特别复杂的图像。
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1. 在Photoshop中打开图片
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2. 选择钢笔工具
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4. 粗略勾勒出来这些大致轮廓，此时无须放大
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5. 在刚才的直线路径上添加锚点，按住“Ctrl”粗略拉出 弧线
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6. 按住“Alt”+“鼠标滚轮”放大图片，用“Alt”+“鼠标左键”调整锚点，使边 缘进一步贴合
片的尺寸，在改变照片尺寸的同时，照片文件的大小也会随之
改变。
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2.2 裁剪图像
产品图片处理中，对商品照片进行裁剪也是相当常见的基 本操作。使用Photoshop中的裁剪功能，不仅能对照片进行重 新构图，还能拉直水平线让商品得以端正展示。
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选择“图层 如此 1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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8. 鼠标左键选择“图层1副本”，再用“Ctrl+Shit+E” 如此 合并所有图层，即完成
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2.3.2 非纯色简单背景抠取
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1 Amazon产品图片要求
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1 Amazon产品图片要求
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1 Amazon产品图片要求
2、图片要求1000*1000像素以上，72dpi，大小200KB左右， 产品要求占图片85%以上
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1 Amazon产品图片要求
3、图片无配件、无道具，以避免误导顾客引起投诉
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Amazon图片处理
Amazon产品图片要求、注意事项
产品图片应如何处理
（图片背景抠取及操作技巧）
实操练习
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1、主图要求白底（RGB 255,255,255），无边框，无水印， 无文字
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8. 裁剪为方形，图像抠取完成
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用魔棒等工具抠图，有时会产生毛边影响抠图效果。 Photoshop提供了多种工具来消除毛边的影响，其中“调整 边缘”是比较易用的工具之一。
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1. 勾勒出选区后，用“Ctrl+Shift+I”反选选区
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1. 在Photoshop中打开图片，左侧工具栏中选 择“磁性套索工具”
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我们在工具栏中选择磁性套索工具，在使用之前可以先进行设置。一般 使用默认设置就可以了，宽度为鼠标所在点影响的范围，对比度影响抠图时 边缘的精确程度，而频率决定着锚点的数量。
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2. 选择上方“调整边缘”按钮
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3. 参数及选项参考右边对话框
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4. 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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5. 选择“图层1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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下拉列表中选择裁剪工具
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设置裁剪比例为方形，双击图片后灰色区域 将被裁掉
设置裁剪比例为方形
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裁剪完成
设置裁剪比例为方形
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2.3 抠取图像 Photoshop提供了多种用于抠取图像的工具，能够组合 出多种抠图方法。下面为大家讲解几种常用的抠图方法。
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4. 当鼠标拖动到图像的结尾处时，会出现一个小圆圈，这 时点击鼠标就完成选区了。
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5. 按照前述方法调整边缘并应用图层蒙板， 再新建白色画布复制过去，合并图层即可完 成
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完成
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2.3.3 复杂背景抠取 一些比较复杂的背景，尤其是对象与背景之间没有足够 的颜色或者色调差异，采用其他方法均不能奏效的情况下， 我们可以用“钢笔工具” 进行抠取来获得满意的效果。钢笔 抠图的特点是边缘平滑、准确。
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7. 右键，选择“建立选区”
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8. 适当调整一下边缘，参数如图
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9. 应用图层蒙版，“Ctrl+Alt+I”修改宽和高，再复制到纯白画布，合 并图层即可
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刚才介绍了魔棒抠图，接下来将演示如何使用快速选择 工具抠图。这个工具同魔棒工一样简单易用。缺点就是只能 选有色差相对较大的图片，但比魔棒工具对背景颜色的要求 稍低。
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1. 在Photoshop中打开照片
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2. 选择快速选择工具
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3. 参数如图所示，笔尖大小可以根据需要随时 调整
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改变照片尺寸
裁剪图像
抠取图像
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2.1 改变照片的尺寸
我们通过商品摄影得到的原始图片高度和宽度基本都是 2000像素以上，这样大的图片并不能直接用来作为产品图片， 因为过大的图片不仅使软件处理速度变慢，降低工作效率，更 会大大降低网页加载速度，影响买家体验。因此，商品照片后 期处理都需要改变照片尺寸。 在Photoshop中可以通过“图片大小”命令来快速更改照
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在PS中打开图片 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有的 5. 使用套索工具进行微调，勾勒出边缘 白色区域。
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在PS中打开图片 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有的 6. 选择油漆桶工具 白色区域。
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7. 点击此处把前景色设为纯白，再使用油漆桶填充
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4.将鼠标放在图像上，按住鼠标左键不放可以进行多选。也 可以点击进行单选。按住alt键选择可以从已有选区中减去多 余的选区。如果小范围进行精确选择，可以放大图片，调小 笔尖。将图像全部选取。
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5. 利用快速选择工具栏的“调整边缘”， 进行相关参数设置，使边缘更加平滑。
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2. 用“Alt+鼠标滚轮”放大图片，按住“空格”可以用鼠标左 键拖放图片
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3.鼠标贴近图像的边缘进行拖动，这时选区会自动吸附在图像的边缘，拖动不 要过快。如果在某些地方想要添加锚点可以直接单击鼠标主动进行添加，这样 有助于更加精确的抠图。有时锚点也会吸附的不准确，这时可以按“Delete键” 删除锚点，然后再重新拖动鼠标确定选区。