PS 进行合成图像并完成groundtruth的制作

最新推荐文章于 2025-07-09 10:06:48 发布
最新推荐文章于 2025-07-09 10:06:48 发布
阅读量4.9k 收藏 13
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： image forensics
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012746763/article/details/54583857
本文详细介绍了如何使用Photoshop进行图像合成，并制作Groundtruth，包括选择工具、图层操作、填充功能的应用，以及针对边界处理的探讨和一种备选方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

step 1. ps打开两张图像

step 2. 套索/魔棒选取复制区域

step 3. 粘贴到目标图像中

step 4. 在合成图像中 选择图层一同时设置背景不可见

step 5. 在工具栏中选择编辑-》填充-》白色（黑色）+保留透明区域

step 6. 设置背景可见 选中背景图层 选择编辑-》填充--》黑色（白色）

step 7. 另存为Png or whatever!

完成！！！


步骤配图如下

1. ps打开两张图像



2. 套索/魔棒选取复制区域

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
【图像去噪】论文精读：Real Image Denoising with Feature Attention（RIDNet）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-20 1274
论文题目：Real Image Denoising with Feature Attention —— 具有特征注意的真实图像去噪ICCV 2019！注意力机制助力真实世界图像去噪！深度卷积神经网络在包含空间不变噪声(合成噪声)的图像上表现更好;然而，它们的性能在真实的噪声照片上是有限的，需要多阶段的网络建模。为了提高去噪算法的实用性，本文提出了一种新的一阶段盲真实图像去噪网络(RIDNet)。我们在残差结构上使用残差来简化低频信息流，并应用特征注意来利用信道依赖关系。
VOC2007目标检测ground truth制作
01-13
用于制作目标检测的ground truth，一副图片只能标记一个目标
photoshop 标注ground truth
activeforcus的专栏
05-26 5421
在图像分割中，有时需要自己标注数据的边界，photoshop的图层功能可以帮你方便的完成这一工作： 首先，打开要标注的图像，将其设置为背景图像 2. 建立新图层：图层、新建、图层 3. 设置新建图层的透明度，比如20%，以透过该图层看到背景图层 4. 为方便标注数据，对新建的图层的前景、背景进行设置： 背景设为全黑，前景设为全白 也就是你用画笔画的为白色，而底色是黑色的。 这样便可以通
模型训练之数据标注-Labelimg的使用教程（yolo标注）
最新发布
笑小枫
07-09 1640
本文介绍了如何使用LabelImg工具进行图像标注。LabelImg是使用yolo进行模型训练时常用的数据集标注工具之一。使用LabelImg可以快速的标注出我们需要训练的数据集。是大模型训练的必备工具。
VOC2007目标检测多ground truth制作
01-13
VOC2007数据集的ground truth制作，一副图像可以标记多个目标
关键点检测——标签（Ground Truth）构建
热门推荐
小花生的博客
01-02 1万+
关键点检测——标签（Ground Truth）构建 Coordinate、Heatmap和Heatmap + Offsets 首先介绍一下关键点回归的Ground Truth的构建问题，主要有两种思路，Coordinate和Heatmap，Coordinate即直接将关键点坐标作为最后网络需要回归的目标，这种情况下可以直接得到每个坐标点的直接位置信息；Heatmap即将每一类坐标用一个概率图来...
根据imdb文件在原图绘制出GroundTruth位置
qq_26974871的博客
08-22 1095
花了一天写了个小代码来绘制出GroundTruth的位置，以方便做单张图片测试时的比较应用。先睡觉了，注释和细节优化再说吧！ 8.23修改保存图片，去除了保存图片的白边并使之尽量与原图一样大小。注意pad_inches和dpi参数可能只是适应500*375,其他尺寸仍需要微调。可以说是最大的败笔了，要怪就怪plt的机制非得留白。要想彻底解决这个问题大概要换一种绘图方式了 import _in...
TTS | 保姆级端到端的语音合成VITS论文详解及项目实现(超详细图文代码)
weixin_44649780的博客
09-18 1万+
提出一种TTS模型框架VITS，用到normalizing flow和对抗训练方法，提高合成语音自然度，其中论文结果上显示已经和GT相当。是结合了VAE和FLOW的新架构。在俩各数据集中的实验结果论文的主要贡献：首个自然度超过2-stage架构SOTA的完全E2E模型。MOS4.43, 仅低于GT录音0.03。得益于图像领域中把Flow引入VAE提升生成效果的研究，成功把Flow-VAE应用到了完全E2E的TTS任务中。训练非常简便，完全E2E。
【图像恢复】论文精读：MaIR: A Locality- and Continuity-Preserving Mamba for Image Restoration
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-23 350
论文题目：MaIR: A Locality- and Continuity-Preserving Mamba for Image Restoration —— MaIR：用于图像恢复的局部性和连续性保持 MambaCVPR 2025！Mamba的最新进展在图像恢复方面显示出有希望的结果。这些方法通常将 2D 图像展平为沿行和列的多个不同的 1D 序列，使用选择性扫描操作独立处理每个序列，并将它们重新组合以形成输出。
tf-faster-rcnn敲重点：如何获取xml里面的内容并画出ground_truth的边框
JUST CODE IT
07-26 1443
折腾一天，问题遇到很多。首先是编码问题，因为在起初拿到这批数据的时候，命名都是中文命名，也没有进行修改(并不知道编码问题这么严重) 在测试demo.py的时候还好，没有出现编码问题，当我想要输出ground_truth的时候，必须要找到对应的xml文件，但文件命名都是中文，弄了一上午没解决编码问题，不管是decode还是encode还有什么unicode，通通都试了，也没解决，最后发现出现代码的...
目标识别自动切割GroundTruth和负样本
10-25
本代码是用来读取VOC格式的xml文件，找到图片位置并按照类别切割，将样本自动存放在以目标类别为名称的文件夹下的脚本（使用之前请建立好与目标类别相同的文件夹在对应位置）
关于使用google earth 截取数据与ground truth 制作
activeforcus的专栏
06-24 2844
这里使用google earth, GEtScreen 软件，使用截屏的方法在google earth 上获取数据。 一、图像数据拍摄时间的选择：  1、先在google earth上输入地区名称，比如：北京清华大学，  2、在搜索到的清华大学地图上，点击右键，选择高度配置文件， 3、在高度配置面板上有：影像拍摄日期，将鼠标放到该文字右侧，日期会变成百框色，点击，则在左上角出现时间轴，可选
【python代码】Kittle数据集的ground truth生成深度图攻略|彩色深度图|代码无恼运行
MengYa_Dream的博客
05-31 5170
【python代码】Kittle数据集的ground truth生成深度图攻略|彩色深度图|代码无恼运行
目标检测 label_目标检测——制作GroundTruth！开始训练！
weixin_39942726的博客
01-16 1424
本专栏目录：核心内容篇：目标检测——从简单的开始！进击的YOLO！目标检测——Backbone与Detection head目标检测——搭建更好更快的YOLO！目标检测——制作GroundTruth！开始训练！目标检测——YOLOv2！目标检测——YOLOv3！目标检测——YOLO轻量化初尝试-SlimYOLOv2目标检测——小小的TinyYOLOv3目标检测——anchor-free的回归之作-...
groundtruth标注方法_从传统方法到深度学习，一文详解光流估计算法！
weixin_36488250的博客
12-27 2306
原文|https://zhuanlan.zhihu.com/p/74460341提醒|本文已获得作者授权发布，如需转载请与作者联系。编辑|猩算法导读光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”，根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析，为了能够帮助大家更好的了解光流法，我们精选知乎文章。作者肖泽东 Shon详细解读光流估计算法原理，梳理传统方法到深度学习的发展，...
KITTI数据集测试 ：MATLAB绘制groundtruth 真实地图
西北工业大学的博客
10-27 4556
在poses目录下，包含00.txt-10.txt 11个序列，每一个文件包换Nx12个表格，N代表帧数。每一行利用3x4转移矩阵代表左边相机系统位姿，转移矩阵将当前帧左边相机系统中的一个点映射到第0帧的坐标系统中。转移矩阵中平移的部分表示当前相机位置(相对于第0帧)。 Groundtruth sequence 00的地面地图如下图所示： %% display groundtruth of KIT...
Matlab绘制ROC曲线(附详细画法思路及博客参考）
锵锵锵锵蒋的博客
09-17 1万+
Ro从c曲线的Matlab实现 Roc曲线的通俗理解
图像匹配需要ground truth吗
05-25
### 图像匹配中 Ground Truth 的作用和必要性 在图像处理领域，Ground Truth 是指实际的真实情况或目标标准。对于图像匹配而言，Ground Truth 主要用于验证算法的有效性和准确性。 #### 1. **Ground Truth 的定义*...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值