图像处理方法、装置、存储介质以及终端.pdf
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图像处理方法、装置、存储介质以及终端.pdf
本说明书实施例公开了一种图像处理方法、装置、存储介质以及终端,首先对确定出待处理图像中的目标文档区域,去除待处理图像中可能对关键点判定产生干扰的图像区域,进一步确定第一关键点,并根据第一关键点与标准处理区域的第二关键点确定出处理目标文档区域的转换矩阵,由于标准处理区域为符合预设处理、展示要求的区域,那么基于转换矩阵对目标文档区域进行转换之后,可以得到与标准处理区域规格相同的目标文档图像,实现目标图像处理效果。
图像处理方法、装置、存储介质以及终端.pdf
本申请公开了一种图像处理方法、装置、存储介质以及终端,涉及图像处理技术领域。首先获取摄像头组件拍摄的目标图像,目标图像中包含衍射图像区域;然后获取显示屏组件对应的反运算结果,反运算结果是对显示屏组件发生衍射的衍射模型进行反运算得到的结果;最后基于反运算结果对目标图像中的衍射图像区域进行消除处理。由于光线通过显示屏组件时会发生衍射并在目标图像中形成衍射图像区域,因此通过对显示屏组件发生衍射的衍射模型进行反运算,根据反运算结果可以对目标图像中的衍射图像区域进行有效消除处理,有效提高屏幕组件下方的摄像头组件的拍
图像处理方法、装置、移动终端以及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、移动终端以及存储介质,涉及机器学习技术领域。所述方法包括:获取目标图像的待填充轮廓,将该待填充轮廓输入生成网络,对待填充轮廓进行填充,该生成网络基于卷积神经网络构架并通过对多个轮廓样本和多个物体样本进行训练获得,该多个轮廓样本和多个物体样本一一对应,获得对待填充轮廓进行填充后输出的填充物体。本申请实施例提供的图像处理方法、装置、移动终端以及存储介质通过卷积神经网络对图像全局语义信息的学习,利用数据集训练卷积网络,然后使用训练完成之后的网络模型根据物体的轮廓进行图像
图像处理方法、装置、存储介质以及计算机终端.pdf
本申请公开了一种图像处理方法、装置、存储介质以及计算机终端。其中,该方法包括:获取目标图像,其中,目标图像包含目标对象;利用目标检测模型对目标图像进行检测,得到目标对象的检测结果,其中,目标检测模型通过第一训练样本对预训练模型进行训练得到,预训练模型通过第一训练样本训练得到,第一训练样本通过对初始训练样本进行数据增强处理得到。本申请解决了相关技术中由于训练样本较少且样本精确度较低导致训练得到的检测模型检测精度较低的技术问题。
图像处理方法、装置、终端设备以及可读存储介质.pdf
本申请提供了一种图像处理方法、装置、终端设备以及可读存储介质。所述方法包括:获得待处理图像和针对所述待处理图像的参考图像,所述待处理图像中的第一目标对象和所述参考图像中的第二目标对象之间的相似度大于第一预设值;根据所述参考图像中预设区域的图像对所述待处理图像中相应区域的图像进行调整,直至所述待处理图像和所述参考图像之间的相似度大于第二预设值;将调整后的待处理图像作为目标图像。通过本申请的图像处理方法,可以获得完全对齐的图像对(目标图像与参考图像),该图像对可用于训练得到变换效果更好的图像风格变换模型,从而