文件名称：DiffMorph:通过应用翘曲贴图并对其进行优化，可以在没有参考点的情况下对图像进行变形
文件大小：8.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-27 19:27:04
warp gradient-descent image-morphing morph morphing
可微变形 通过应用变形贴图并对其进行优化，可以在没有参考点的情况下对图像进行变形。 可微变形是一种机器学习算法，可以在没有参考点的情况下对任意两个图像进行变形。 之所以称其为“可区分的变体”，是因为在传统数据中，此处的神经网络并未用于标注映射意义，而是一种简单的方法来解决优化问题，在该问题中，一幅图像通过通过梯度下降找到的翘曲图映射到另一幅图像。 因此，找到地图后，就不需要网络本身了。 结果 依存关系 Tensorflow 2.1.3及更高版本。 用法 安装适当的依赖项： pip install -r requirements.txt 使用程序： morph.py -s images/img_1.jpg -t images/img_2.jpg -s源文件-t目标文件 不必要的参数： -e在训练阶段训练地图的时期数-a加法映射乘数-m乘法映射乘数-w扭曲贴图乘数-add_first如
【文件预览】：
DiffMorph-master
----.gitignore(16B)
----images()
--------example_3.gif(2.33MB)
--------img_8.jpg(24KB)
--------transition.jpg(77KB)
--------example_2.gif(2.44MB)
--------img_1.jpg(192KB)
--------example_1.gif(1.93MB)
--------toy_example.jpg(36KB)
--------formula.jpg(95KB)
--------img_4.jpg(232KB)
--------img_3.jpg(233KB)
--------img_2.jpg(180KB)
--------img_5.jpg(224KB)
--------img_6.jpg(216KB)
--------img_7.jpg(30KB)
----requirements.txt(49B)
----morph.py(9KB)
----LICENSE(1KB)
----morph()
--------.gitignore(14B)
----readme.md(3KB)
----train()
--------.gitignore(14B)
----.gitattributes(66B)