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图像处理 - 深度学习
定制专属深度学习算法

基于深度学习,编写专属的图像分析、提取、融合、特征等精准的算法迭代模型。根据客户需求,目前主要应用于:

①图像间的元素抽离与融合

②铺抓图像中的图形、内容与位置

③自建图库的图片特征检索

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示例资料
工作流程
应用场景
  • 艺术作品
  • 传统行业结合
  • 图片内容铺抓
  • 图片搜索
1)可以将现实的景物与画中色彩相互融合,激发艺术灵感。
2)可以将现实的两幅图片,进行元素融合,创作出独一无二的新作品。
3)换一种方式展现艺术作品。
1)图片融合技术可以应用在多个行业,例如:服装行业,陶瓷,挂图,壁画,书画作品等等。每两张不同的图片都将创作出独一无二的个性作品,可以让经典的艺术作品,以不同的方式重新展现于世人面前。
1)基于图片平面的内容铺抓,可以区分图片中的物体形态,进而确认物体是什么,可以用于找出图片中某些具体的物品。
2)铺抓到的平面图片内容,结合参照物尺寸,可以得到整体的尺寸或面积。
1)将文本的图像检索技术和内容的图像检索技术进行有机结合,让检索的关联性更加广泛。根据数据的特征和行业情况,制定适合的需求的数据库建立逻辑以及检索规则,有利于提高检索结果的准确性。适用于各大行业平台为客户提供图片检索产品服务。
客户案例