1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记(landmark landmark主要是把人脸的那些关键点定位好，就可以大概确定人脸的角度偏移等信息，以便接下来的人脸对准之类的操作...算法本身非常复杂，但dlib接口使用起来非常简单： PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat...这里的想法是用RGB缩放校色，但并不是用所有图像的整体常数比例因子，每个像素都有自己的局部比例因子。 用这种方法两图像之间光线的差异只能在某种程度上被修正。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。...最后，使用遮罩得到最终的图像： output_im = im1 * (1.0 - combined_mask) + warped_corrected_im2 * combined_mask ?
链接：http://codebay.cn/post/8232.html 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。...1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记： Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回归树一毫秒脸部对准...算法本身非常复杂，但dlib接口使用起来非常简单: PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat...它通过用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。这里的想法是用RGB缩放校色，但并不是用所有图像的整体常数比例因子，每个像素都有自己的局部比例因子。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
简介 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四步： 检测脸部标记。...1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记： Dlib 实现了 Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan 的《使用回归树一毫秒脸部对准...算法本身非常复杂，但dlib接口使用起来非常简单： PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat...它通过用 im2 除以 im2 的高斯模糊值，然后乘以im1的高斯模糊值。这里的想法是用RGB缩放校色，但并不是用所有图像的整体常数比例因子，每个像素都有自己的局部比例因子。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 ? ? 这个过程分四步： 检测脸部标记。...调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。 1 使用dlib提取面部标记 ? 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记： ?...现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量，使它们尽可能适配第二个向量的点。...这里的想法是用RGB缩放校色，但并不是用所有图像的整体常数比例因子，每个像素都有自己的局部比例因子。 用这种方法两图像之间光线的差异只能在某种程度上被修正。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
简介 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四步： 检测脸部标记。...调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。 1.使用 dlib 提取面部标记 该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面部标记： ?...算法本身非常复杂，但dlib接口使用起来非常简单： PREDICTOR_PATH = "/home/matt/dlib-18.16/shape_predictor_68_face_landmarks.dat...这里的想法是用RGB缩放校色，但并不是用所有图像的整体常数比例因子，每个像素都有自己的局部比例因子。 用这种方法两图像之间光线的差异只能在某种程度上被修正。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。...使用face-api.js进行人脸检测 到目前为止，face-api.js单独实现了基于SSD Mobilenet v1的CNN进行人脸检测。...事实证明，你并不总是需要那么高的准确度，有时候你会宁愿用高精度换取更快的人脸检测器。 所以我们要用到MTCNN，它现在可以在face-ap .js中使用了！MTCNN是一种更轻量级的面部检测器。...经过几天的努力，我终于能够找到一个有效的解决方案。 摄像头人脸跟踪和人脸识别 如前所述，我们现在将看看如何使用摄像头实现人脸跟踪和人脸识别。...在这个例子中，我会使用我的摄像头再次跟踪和识别一些《生活大爆炸》主角的脸，但当然你可以使用这些代码来跟踪和识别自己。 要显示网络摄像头中的帧，只需使用如下视频元素即可。
（即深层网络），通过不同的身体姿势和相机位置产生一个人的全身效果图。...使用的数据集：WIDER FACE 和 FDDB ?...下表给出的均方差 ( Mean )和标准差（ Std. ）是该模型最低的。 使用的数据集： MoFA-Test、MICC、Wild ( LFW ) 数据集中带标签的面部、BAM 数据集。 ?...7.ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（ArcFace：用于深度人脸识别的附加角度边缘损失） 原文链接： https...使用的模型/架构：SiamMask 的目标是视觉跟踪和视频分割的交叉点，实现更高的实用性。与传统的对象跟踪器相似，它依赖于简单的边界框初始化并在线操作。
已添加了用于密集光流的 DIS 算法。 添加了一个新模块，用于检测和解码 QR 码。...以下屏幕快照显示了一个人坐在猫雕塑后面的点云图： 这是同一场景的视差图： 最后，这是现在熟悉的猫雕塑和人的有效深度遮罩： 接下来，让我们考虑如何在诸如Cameo之类的交互式应用中使用深度相机的某些通道...之后，我们将考虑如何在Cameo中一起使用所有这些渠道。 从视差图创建遮罩 假设用户的脸部或其他感兴趣的对象占据了深度相机的大部分视场。 但是，图像还包含其他一些不感兴趣的内容。...如果我们将遮罩为 0 的区域可视化为黑色，而遮罩为 1 的区域可视化为白色，则约瑟夫·霍斯（Joseph Howse）刷牙的遮罩如下所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...这个过程可能具有教育意义，但可能不如提供我们自己的图像那样令人满意。 您可能有很多计算机视觉学习者都曾有过这样的想法：我想知道我是否可以编写一个程序来以某种程度的自信识别我的脸。
在下一章中，我们将学习如何实时识别图像或视频中的面部，并且我们将构建一个有趣的应用，以便可以在检测到的面部上放置有趣的遮罩。...现在，让我们使用包含的其他模块重建并重新安装它。 我们下载并解压缩了 OpenCV 的源代码，并在上次构建它时将其放置到了某个目录中。 现在，让我们从其发布页面下载 OpenCV 额外模块的源代码。...获得面部地标后，我们遍历检测到的脸部，然后遍历每张脸部的地标点，以便为每个点绘制一个 2 像素的圆圈以显示地标。...但是我们仍然无法分辨出哪些点代表哪些面部特征。 考虑到每个面部的地标中的点的顺序是固定的，我们可以使用这些点的索引来确定某个点是否适合某个面部特征。...在下一部分中，我们将使用此位置信息在检测到的面部上应用遮罩。 在脸上覆盖遮罩 在本章的前面各节中，我们成功地在视频提要中检测到了面部和人脸标志。
在本章结束时，您将了解： 如何使用 Haar 级联 什么是完整的图像 什么是自适应增强 如何在实时视频流中检测和跟踪面部 如何在实时视频流中检测和跟踪眼睛 如何将太阳镜自动覆盖在人的脸上 如何检测眼睛，...我们只需要加载级联文件并使用它来检测图像中的面部。...从技术上讲，我们不需要使用面部检测器。 但是我们知道眼睛总是在别人的脸上。 我们使用此信息并仅在感兴趣的相关区域（即脸部）中搜索眼睛。 我们首先检测人脸，然后在该子图像上运行眼睛检测器。...太阳镜在脸上的位置是主观的，因此如果您想使用另一副太阳镜，则必须调整权重。 检测耳朵 通过使用 Haar 级联分类器文件，下面的代码将再次识别每只耳朵，并在检测到它们时将它们突出显示。...我们讨论了如何使用面部检测管道来检测身体的各个部位，例如眼睛，耳朵，鼻子和嘴巴。 我们学习了如何使用身体部位检测的结果在输入图像的顶部覆盖遮罩。 我们使用形状分析的原理来检测学生。
几何约束：本节描述如何从训练数据中学习面部几何及其变化，并在跟踪过程中利用面部几何约束其解决方案。 这包括将人脸建模为线性形状模型，以及如何将全局转换集成到其表示中。...为了简化此过程，以遵循本章中的工作，可以从以下位置下载公开可用的 MUCT 数据集。 该数据集包含 3755 张带有 76 点地标的面部图像。...总而言之，尽管有关于如何最佳设计人脸特征点选择以获取最佳表现的通用指南，但该选择应专门针对应用领域。 面部几何形状通常被参数化为两个元素的组合：整体（刚性）变形和局部（非刚性）变形。...上面的屏幕截图显示了使用逆成分投影 AAM 拟合算法成功收敛（在 AAM 训练集之外的面上）。 POSIT 找到地标点的 2D 位置后，我们可以使用 POSIT 导出模型的 3D 姿态。...在本章的结尾，我们展示了如何通过检测来使用在线面部跟踪器中的所有工具，从而产生 6 个自由度的头部姿势（旋转 3 度）和 3 个平移姿势。 可以从这个页面下载本章的完整代码。
目前，我们对简单使用边缘来达到艺术效果感兴趣。 我们将使用粗体黑线跟踪图像的边缘。 效果应让人联想到用毡笔绘制的漫画书或其他插图。...我们考虑如何在层次结构中组合多个 Haar 级联分类器，以使一个分类器标识父区域（出于我们的目的，是面部），而其他分类器标识子区域（眼睛，鼻子和嘴巴）。 我们还绕过了谦虚但重要的矩形主题。...幸运的是，作为一个加拿大孩子，我已经学会了如何在没有显微镜的情况下识别雪花，因为相似之处在体积上更加明显。 因此，一些抽象图像细节的方法可用于产生稳定的分类和跟踪结果。...正常彩色图像用于估计面部矩形，而视差图和有效深度遮罩用于使用createMedianMask()细化面部区域的估计。 使用copyRect()交换普通彩色图像中的脸部，并应用这些脸部的相应遮罩。...，面部跟踪，复制操作，遮罩和图像过滤器的应用。
例如，如何获得某个函数的具体调用时间，如何分析某个函数某几个模块分别占用函数调用的比例。这里就不展开介绍了，具体的性能分析工具的使用，Layabox的开发者中心已提供了文档。...增加骨骼遮罩功能 LayaAir 2.12版本开始，引擎在骨骼动画系统中增加骨骼遮罩功能，开发者可以设置不同动画层的骨骼遮罩，来控制动画层播放动画对整体动画显示的影响，大大方便了开发者骨骼动画的拆分重组..."); 其它新增与优化 在以上新增功能之外，本次版本我们还增加了大量的示例，例如2D方面，增加了复合碰撞器、碰撞过滤器、碰撞事件与传感器、桥、仿生机器人。...优化方面，在新的引擎库中，我们将物理相关的代码完全剔除出了引擎d3包，减少了d3包的大小，也使引擎的功能更加模块化，将物理代码直接合并到了物理引擎中，cannon部分以前需要引用cannon.js和Laya.CannonPhysics.js...两个包，现在只需要引用cannon.js便可，bullet库也是将引擎相关的物理直接合到了物理引擎库中。
这显然增加了很多模糊，但似乎为模型提供了更多创造性的空间来解释某个事物。作者还将预测的图像作为输入发送回模型进行迭代（迭代次数多达10次），其中有许多输入图像都是来自后来迭代生成的结果。...然而，在10次迭代中只有3次可以看到人的眼睛。 作者还非常喜欢这个绿色的很像龙（或者像蛇）的表情。除了一只眼睛以外，它从来没有真正拥有过人类的特征，但生成图片的人造风格令作者非常喜欢。...以下是用Face Super-Resolution模型缩放的图像结果： 该动图无法上传，敬请移步到原文查看：https://iforcedabot.com/photo-realistic-emojis-and-emotes-with-progressive-face-super-resolution...只花了大约40次迭代，（输出的图像）就揭示它实际上是一个可爱的小外星人的形象。很确定天文学是如何运作的？...具体效果如何，请大家自行感受吧 （不能让我一个人辣眼睛） via https://iforcedabot.com/photo-realistic-emojis-and-emotes-with-progressive-face-super-resolution
人每时每刻都在接收海量的信息，例如每秒进入视网膜的数据量就达到了10的10次方比特，但人类会选择性地关注一些任务相关或感兴趣的区域以进一步处理，比如记忆、理解和采取行动等。...、分心或伪影等问题，使用图像压缩来更快地加载网页或应用程序，并引导机器学习模型实现更直观的类人解释和模型性能。...给定输入图像和表示干扰物区域的二元遮罩，使用显著性预测模型对遮罩内的像素提供指导并编辑图像，降低遮罩区域内的显著性。...在上网时，最让人感到不舒服的用户体验之一就是等待加载带有图像的网页，特别是在网速很慢的情况下，一种改善用户体验的方式是图像的渐进式解码，可以随着数据逐渐下载再解码，并显示越来越高分辨率的图像，直到全分辨率图像准备就绪...结论 上面两篇论文展示了人类注意力的预测模型如何通过具体的应用场景实现令人愉快的用户体验，例如图像编辑操作，可以减少用户图像或照片中的混乱、分心或伪影，以及渐进式图像解码，可以大大减少用户在图像完全渲染时的感知等待时间
在Face++参观期间，我目睹了地方政府如何利用Face++的软件在视频中识别犯罪嫌疑人，那些视频来自于遍布全国的监控摄像头。...尽管有些不太现实，但是这特别令人震撼，因为进行分析的视频片段很不清晰，文件中的面部照片和其他图像都可能是几年前的了。 尽管人脸识别已经存在了数十年了，但直到现在才足够精确到用于安全金融交易中。...这种人工智能技术对图像识别极其有效，因为它让计算机能够集中于能最可靠地识别一个人的面部特征。 张史梁是北京大学的助理教授，专注于研究机器学习和图像处理。他说， “人脸识别的市场是很大的。”...这需要在数据库中扫描成千上万的面孔去找到与游客相匹配的脸。百度方面表示，他们的准确率达到了99%。 清华大学副教授唐杰曾是Face++创始人的指导老师。他表示，这项技术最吸引中国人的地方就是便捷性。...一些公寓综合体使用面部识别来提供进入权限。商店和餐馆也在寻求与这项技术的结合点，让顾客获得更流畅的体验。
使用颜色空间进行简单分割 为了演示颜色空间分割技术，我们在real-Python材料库中提供了一个尼莫鱼图像数据集，供您下载和玩耍。小丑鱼很容易被它们明亮的橙色识别，所以它们是好的分割候选。...使用与上面相同的技术，我们可以查看HSV中的图像图，HSV中显示图像的代码与RGB中的代码相同。...我在这里选择的上限是非常蓝的白色，因为白色在阴影中有蓝色的色彩。让我们制作第二个遮罩，看看它是否捕捉到尼莫的条纹。...总结 在本教程中，您已经看到了几个不同的颜色空间，一幅图像是如何分布在RGB和HSV颜色空间中的，以及如何使用OpenCV在颜色空间之间进行转换和分割范围。...总之，您已经了解了如何使用OpenCV中的颜色空间来执行图像中的对象分割，并希望看到它在执行其他任务方面的潜力。
在本文中，我使用ML分割模型为现有照片，添加贴纸和虚拟背景，为例做个简单的介绍。...如果到目前为止按照正确的步骤操作，应该会看到类似下面的截图: 应用Face landmark model，我们的目标是在头上添加一个贴纸，所以我们需要创建一个模型来定位面部区域。...最后就是添加虚拟贴纸：首先需要从左侧组件库中拖动一个新的输入图像节点，这里我使用了一个灯泡的图像。你可以用任何你想要的图片作为贴纸;只要确保它有一个透明的背景。...上面我们使用的是官网的DEMO，下面看看如何使用Jupyter Notebook本地运行。...Visual Blocks for ML我个人感觉对于实际应用没有什么意义，可能只是一个TensorFlow.js的技术展示，但是它研究的方向应该是非常好的，比如对于摄像头来说，通过浏览器本地进行特征提取
但为了更好地理解 face-api.js 中用于实现人脸识别的方法，我强烈建议你按照步骤来，因为我经常被问到这一部分的问题。...使用欧几里德距离的效果非常好，但当然你也可以使用你选择的任何类型的分类器。以下 gif 可视化了两张图片通过欧几里德距离进行比较的过程。 ?...通常，我所做的是将一个绝对定位的画布叠加在 img 元素的顶部，它们的宽度和高度是相同的（可以查看 github 上的示例了解更多信息） 面部识别 现在我们知道了如何检索输入图像中所有人脸的位置和描述了...正如前面提到的，我们使用欧氏距离度量相似度，结果证明它是有效的。我们最终得到了在输入图像中检测到的每个面孔的最佳匹配。 最后，我们可以将边界框和它们的标签一起绘制到画布上，以显示结果： ? ? 好了！...到目前为止，我希望您已经了解了如何使用这个 api。另外，我还建议您看一下 repo 的其他例子。现在尽情享受这个软件包吧！
另外，它还支持 GPU 加速，相关操作可以使用 WebGL 运行 tracking.js : 一个独立的 JavaScript 库，主要实现了颜色和人（人脸、五官等）的跟踪检测。...问题二：如何检测到实时视频流中存在唯一人脸，并进行采集？ 问题三：实名身份验证怎么实现？如何获取到身份证上的高清照片进行比对？ 问题四：活体检测怎么实现？...整体方案 主要分为以下几个关键步骤： 调用摄像头（需获得用户授权允许），获取摄像头的视频流数据 使用 face-api.js 识别视频流中的人脸特征点，定位出人脸的位置 符合人脸特征时，暂停视频流，根据视频流当前帧...，绘制图像 将图像转成 Base64 编码，上传到服务端 服务端调用百度 AI 的接口，与身份证上的图片信息进行比对，并进行活体检测 ?...下面我详细讲下，如何使用 face-api.js 在实时视频流中进行人脸的检测 1、引入 face-api script 标签方式，获取 最新脚本 (https://github.com/justadudewhohacks
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
