用Photoshop去除美丽插画中的碍眼文字

本文介绍了一种去除壁纸上复杂背景水印的方法。通过实际案例展示如何清除覆盖在人物及物体上的网站链接,让桌面壁纸恢复清新。

今天去一家壁纸站下载了几张壁纸,可是发现这些漂亮的壁纸都被加上此网站的网址,而且网址并不是加在图片在四周,而是都覆盖在了图片中较为复杂的背景之上,目的是让我们难以去掉,为了还我们桌面一分清静,让我们来把它去掉吧……

先看三组效果图

原图1网址被加在了MM的靴子上

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去除效果

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原图2网址被覆盖在了MM的鞋子上

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去除效果

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原图3网址正好覆盖在了蝴蝶的身上

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去除效果

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一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 片数量: 训练集:4418张片 验证集:1104张片 总计:5522张片 分类类别: - 类别0: 数0 - 类别1: 数1 - 类别2: 数2 - 类别3: 数3 - 类别4: 数4 - 类别5: 数5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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