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使用 Java 实现人脸融合

人脸融合正在流行,毕竟这个社会一直都是看脸的时代! 今天周六,抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。 说到这个技术,很多人可能很陌生,但是当提到 AI 人脸识别,AI 换脸,AI 算命,人脸美化等技术,相信都不陌生了。 况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎,国内的人工智能巨头新秀也不例外。 如上图所示,在图片上的人脸中,找出这些特征点(一般,找 68、72 个就可以了)。 ? 如果脸型相同或相近,那么就可以换脸,进行融合了。 ? ? 说起来简单,但是实现起来就涉及到很多算法了。 ? 我的实现也很简单,借助开源类库,加上巨头提供的 API,基于 Java 实现人脸融合。 首先,利用 opencv 获得关键特征点。 做的牛逼一点的,可以从视频中提取图片,再进行融合

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人脸融合?没有想象中难!

颜如玉 颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序,可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果 项目描述 最近随着各种技术的发展,图像方面的人脸处理技术越来越广泛。 天天P图与Face++也都推出人脸处理的 API,不过价格方面就有点不亲民了。于是本人将之前研究完成的人脸融合算法开源出来。 本文会一步步带你了解人脸融合的实现过程。 out_img —— 结果图片输出路径 face_area —— 指定模板图中进行人脸融合人脸框位置。 blur_size—— 模糊核大小,用于模糊人脸融合边缘,减少融合后的违和感 mat_multiple —— 缩放获取到的人脸心型区域 一、 检测及关键的定位 人脸的检测以及关键点定位有多种实现方案 使用开源 ) dst_matrix, dst_points, err = core.face_points(dst_img) 二、对齐人脸角度 在待融合图人像不是侧脸的情况下,我们可以同过调整平面位置及角度让其与模特图的人脸重合

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    基于Python实现视频的人脸融合功能

    imwrite(save_path + str(num) + '.jpg', frame) num +=1 video.release() return fps, size,frame_num 脸部融合 因为视频可能会有镜头切换,对焦目标可能是观众或者其他人,所以在脸部融合前,需要判断要转换的图片中是否有杨紫,如果有大于0.85的概率确定是杨紫,我们进行脸部融合,如果小于等于0.85概率我们就不进行脸部融合 ,下面进行脸部融合。 # 读取原图像 img = cv2.imread(path) # 写入视频 video.write(img) video.release() 总结 到此这篇关于基于Python实现视频的人脸融合功能的文章就介绍到这了 ,更多相关Python实现视频的人脸融合内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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