王命风的博客

简介本文主要介绍如何使用python来抠图，及抠图的基本原理效果图 图片 原图 效果图 原理首先要选定要抽取对象的区域，区域外的部分为背景基于选定区域，grabCut循环处理前景内容前景部分含有的背景（抽取对象外）部分，并不能很好处理。代码import cv2import numpy as npfname

简介利用canvas加载图片后，画布上的各像素的颜色（r,g,b）值来填充色块，达到马赛克效果。效果图代码htmljavascript const mosaicImage = (target, mosaicSize = 20) => { let canvas = document.getElementById(target),

简介本文主要介绍如何通过tesseract进行文字识别，及其识别效果。效果图 图片 测试图 测试结果 环境ubuntupython2.7安装tesseractsudo apt-get install tesseract-ocr安装tesseract tessdatahttps://github

简介有一款游戏叫《大家一起来找茬》不知道大家有没有玩过，就是给出2张相似图片，在规定的时间内找出图片上有几处不同并标记出来。本文将介绍如何通过opencv替代肉眼快速找出准确的答案。材料准备通过搜索引擎，找出要比较的素材。如下将素材裁剪成2张图片// ubuntu 系统命令裁剪convert -crop 50%x100% image01.jpg image01.png

前言本章内容主要介绍，通过face_recognition工具来识别目标图片对应所对应的相似的已知图片。实验素材 已知图片 目标图片 名字 23300534014891135650829996334.jpg 1275046_211423046_2.jpg 刘德华 01300000201827122117943399504.j

关于图片的收集方式通过selenium脚本，打开浏览器，模拟操作下载一页的图片再翻页，如此循环通过图片检索引擎的专用api，下载图片数据yahoogooglebing百度采集方式对比 selenium yahoo bing google 百度 服务名称 - - Bing Image Search API

简介通过读取图片的各个像素的颜色，填充到excel单元格中环境ubuntu 16.04 ltsexcel 2016python 2.7opvencv 3.1目录结构.├── excel_image.py├── test.jpg└── test.xlsx代码解析import cv2from string import uppercase as A

前言之前看过一篇文章，使用processing制作烟花特效。效果如下网上调查了一圈了，发现processing是一个互动编程软件，java语言发展而来。而且动画效果是跑在processing专门的模拟器上。不过好在也有对应的web扩展语言，有processing.js和p5.js。processing.js在github上已经好几年没有人维护了，一些processing的特性支持不了

前言最近在使用facebook, instagram等主流应用经常看到的，即加载内容时的UI placeholer.(骨架设计)可以给用户一种页面加载速度提升的错觉。如果如图所示。制作步骤步骤1ui-placeholder的容器设计，效果如图所示HTML CSS.placeholder-item { background:

Google VR？使用谷歌提供的VR View JS脚本可以将全景照片，视频等资源简单地展示在网站上。本文主要讲解如果通过谷歌的脚本实现图片的VR化。支持的格式如上图VR View支持mono 和stereo 360两种图片。支持图片扩展格式为png, jpeg, gif。推荐使用jpeg来提高压缩。Mono图片推荐宽高比例是2：1 （如：4096：2048）Stereo