图像合成方法、装置、设备和介质.pdf
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相关资料
图像合成方法、装置、设备和介质.pdf
本发明公开了一种图像合成方法、装置、设备和介质。其中,所述方法包括:若检测到获取的至少两帧待合成图像中包括动态目标,则依据预设合成条件,从包括动态目标的各个目标待合成图像中确定目标参考图像;依据所述动态目标,对除了目标参考图像之外的待合成图像进行处理,依据所述目标参考图像以及处理后的待合成图像进行图像合成。本发明实施例在图像合成过程中,仅保留目标参考图像中的动态目标,避免了图像合成中其他待合成图像中所包含的动态目标的干扰,克服了由于动态物体所导致合成图像模糊、鬼影等情况,提高了图像的合成质量。
图像的合成方法、装置和存储介质.pdf
本发明公开了一种图像的合成方法,所述图像的合成方法包括以下步骤:在接收到图像合成指令时,获取所述图像合成指令对应的噪声向量;将所述噪声向量输入预设的几何结构生成网络,得到所述噪声向量对应的几何结构;将所述噪音向量对应的几何结构输入预设的图像生成网络,得到所述噪声向量对应的合成图像,所述几何结构生成网络和所述图像生成网络通过生成对抗网络模型训练得到。发明还公开了一种图像的合成装置和存储介质。由于合成图像是在几何结构信息的约束下生成,提高了合成图像在整体结构上的逼真度。
文本图像合成方法、装置、设备、存储介质和程序产品.pdf
本申请涉及一种文本图像合成方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获取模板图像,所述模板图像携带有标注信息;根据所述标注信息中的内容信息生成初始文本区域;根据局部区域处理规则对所述初始文本区域进行处理得到目标文本区域;根据所述标注信息中的位置信息将所述模板图像和所述目标文本区域融合生成初始文本图像。采用本方法能够快速且容易进行文本图像合成。
图像处理方法及装置、设备和介质.pdf
本公开提供了一种图像处理方法及装置、设备和介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域。实现方案为:获取待处理的原始图像以及所述原始图像对应的噪声数据,其中,所述原始图像包括目标对象,所述噪声数据用于干扰所述原始图像的图像特征;确定所述原始图像中包括所述目标对象的关键特征区域;基于所述关键特征区域,确定所述原始图像中每个像素点对应的噪声权重,其中,所述关键特征区域中每个像素点对应的噪声权重小于其他区域中每个像素点对应的噪声权重;以及基于所述噪声权重,将所述噪声数据添加至所述
图像处理方法和装置、设备、介质.pdf
本申请实施例提供一种图像处理方法和装置、设备、介质,属于图像处理技术领域。该方法包括:获取待处理的原始图像;通过预先训练的文本检测模型的主干网络对原始图像进行特征提取处理,得到若干初始特征图,主干网络为mobilenetV3‑small网络;通过文本检测模型的特征金字塔网络对若干初始特征图进行特征级联处理,得到目标特征图;通过文本检测模型的预测网络对目标特征图进行预测处理,以得到目标预测概率图和目标阈值图;对目标预测概率图和目标阈值图进行可微分的二值化处理,得到目标二值图像,并根据目标二值图像得到文本检测