亦或是为了保持词云的美观度丧失地理位置的准确度。针对地理词云的相关算法多有类似的问题。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1c355853317543bab72d10881403894c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308454&x-signature=0hfXaZDAg8J0oKf%2BSoZDurHmYac%3D)其他形状词云### 形状词云有一定的商业价值,主流的商业工具有 tagxedo w...
2004 年 SIGGRAPH 上,Microsoft Research UK 有篇经典的图像融合文章《Poisson Image Editing》。先看看其惊人的融合结果(非论文配图,本人实验结果):![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/adb4af9eb62740719fe4220301f449df~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)这篇文章的实现,无关目前算法领域大火的神经网络,而是基于泊松方程推导得出。## 泊松方程是什么?很多朋友比较熟悉概率论里面的泊松分布。泊松...