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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通

0, 0, 0, 0 def __call__(self, img, height, width, threshold=0.5, landmarks=True): # 圆整图片大小为...人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。...代码细节可以到这个链接查看,这里只给出人脸检测之后和卡通化结合部分的代码: def face_detect(self, image, landmarks: bool, cartoon: bool...,获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框,进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】...如果想要立刻就体验一下效果的话,想必你已经看出来了,这个人脸检测 & 卡通化已经被我做成了一个体验网页了。手机和电脑均可访问。

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漂亮的人脸卡通化,小视科技开源成熟模型与训练数据

小视科技AI团队近期上线的“AI卡通秀”小程序能够自动实现真实世界照片的卡通风格转变,效果精美自然。为增加行业内交流,促进技术层面的共同提升,该团队现已开源卡通化模型和数据。 ?...现有的图像卡通风格渲染的方法主要分成两大类: 一是利用传统图像处理技术的方法。该方法只能处理纹理内容简单的图片,因为这些方法本质上是图像滤波和边缘增强的结合,效果受图像内容的影响很大,泛化能力较差。...损失函数 除了常规的Cycle Loss和GAN Loss,研究人员还引入了ID Loss,使用预训练的人脸识别模型来提取输入真人照和生成卡通画的id特征,并用余弦距离来约束,使卡通画的id...为生成的卡通图像, ? 为预训练的人脸特征提取模型用于提取512维的id特征。 实验 实验所用的卡通图像数据共204张,人脸照片数据共820张,均收集自互联网。...首先检测图像中的人脸及关键点,根据关键点旋转校正图像,并按统一标准裁剪,再将裁剪后的头像输入人像分割模型去除背景,流程如图3所示。 ? 实验效果如下: ?

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使用Azure人脸API对图片进行人脸识别

人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。...先让我们选择一张结衣的图片试试: ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试: ? 嗨,杰伦就是不喜欢笑,微笑率0% 。。。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测,真的非常方便,识别代码只有1行而已。...Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测,还可以对多个人脸进行比对,检测是否是同一个人,这样就可以实现人脸考勤等功能了,这个下次再说吧。

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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图片人脸检测——OpenCV版(二)

图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下:  ? 多张脸识别效果图:  ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2

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人脸识别案例:接口返回“图片中没有人脸

某些特殊情况,会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值,很多用户会疑惑,为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的,而产品识别不出来呢?...低于MinFaceSize值的人脸不会被检测”。因此我们知道,如果图片中的真实人脸大小小于了设置的MinFaceSize,会导致该人脸被过滤,从而返回“图片中没有人脸”。...2.图片本身问题 众所周知,现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片,一方面是模型训练数据的有限性,另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。...如果下列某方面被命中,可能导致无法识别人脸: (1)图片质量较差。包括图片是否清晰,图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 (2)人脸质量较差。...本参数的作用为,当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时,如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸

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Github项目推荐 | 用TensorFlow 2.0实现CartoonGAN图片卡通

by LeeMeng & mnicnc404 通过本项目,你可以使用由TensorFlow 2.0 Alpha驱动的CartoonGAN(CVPR 2018)工具生成你自己的卡通风格图像。...by running scripts/smooth.py) cartoon images with smooth edges] trainA和testA文件夹包含原始的图像,而trainB包含具有所需卡通风格的图像...如果你不想自己训练CartoonGAN(但是又想要生成卡通图像),你可以访问CartoonGAN的演示DEMO或运行colab笔记本。...3种使用CartoonGAN的方法 在项目中,有3种方法可以生成卡通风格的图像: 1.Cartoonize using TensorFlow.js 在浏览器上使用TensorFlow.js对图像进行卡通化...,无需进行任何设置 2.Cartoonize using Colab Notebook Google Colab可以让我们使用免费的GPU更快地将图像卡通化 3.Clone this repo and

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动漫人脸识别技术及数据集介绍

从下图的蓝线来看,加上真人人脸识别的信息后,对于卡通检测的识别同样有帮助。 ? 至于上下文信息,团队也做了实验,下图是算法在卡通人脸基础上扩充不同比例下的性能识别。...先获取卡通图片信息,包括专辑和人物名称,再获取卡通人物图片,使得数据集结构非常清晰。 其次,对数据进行过滤。利用卡通人脸检测、特征提取器和特征聚类等,对图片数据进行噪声过滤。...最后,标注人员只需要做一个步骤:根据特征聚类的结果,回答两张图片是否是同一个人物。 ? 目前最大的卡通人物标注数据集 事实上,目前已有大量针对真人的人脸识别的技术和算法。...然而,针对二次元人脸识别的数据集依旧少之又少,大多数数据集存在着噪音比例大、数据量小的问题。 但这样的需求的确存在,不局限于对视频的结构化分析,还能应用于图片搜索、广告识别等场景。...针对这个现象,爱奇艺开放了目前全球最大的手工标注卡通人物检测数据集与识别数据集iCartoonFace,包含超过5000个卡通人物、40万张以上的高质量实景图片

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奥特曼、小猪佩奇、海贼王...AI人脸识别终于对他们下手了!

这里的会员指的是iCartoonFace:一个卡通人脸识别的基准数据集,爱奇艺与此同时设计了卡通和真人多任务域自适应策略来提高卡通人脸识别的性能。...同时伴随着人脸识别技术的发展,人物识别精度大幅提升,在Labeled Faces in the Wild(LFW)等图片数据集上,人脸识别精度甚至超过了人类的识别能力。...图5 五种算法的CMC曲线图 2、人脸识别的信息是否有助于卡通识别? 我们测试了对于卡通检测和卡通识别两个任务,人脸信息是否对卡通的检测识别有帮助。...然而,在某些情况下仅仅依靠卡通人脸不足以区分不同的卡通人物。 我们测试了算法在卡通人脸基础上扩充不同比例下的性能如图7所示,图中表示了在包含更多的上下文信息下会获得更高的识别性能。...图7 在不同扩充比例下的CMC曲线 5 总结展望 爱奇艺开放了目前全球最大的手工标注卡通人物检测数据集与识别数据集iCartoonFace,包含超过5000个卡通人物、40万张以上高质量实景图片,这使得对卡通人脸识别技术的研究拥有了强有力的数据土壤

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人脸识别,现在连动漫角色都不放过

从下图的蓝线来看,加上真人人脸识别的信息后,对于卡通检测的识别同样有帮助。 ? 至于上下文信息,团队也做了实验,下图是算法在卡通人脸基础上扩充不同比例下的性能识别。...先获取卡通图片信息,包括专辑和人物名称,再获取卡通人物图片,使得数据集结构非常清晰。 其次,对数据进行过滤。利用卡通人脸检测、特征提取器和特征聚类等,对图片数据进行噪声过滤。...最后,标注人员只需要做一个步骤:根据特征聚类的结果,回答两张图片是否是同一个人物。 ? 目前最大的卡通人物标注数据集 事实上,目前已有大量针对真人的人脸识别的技术和算法。...然而,针对二次元人脸识别的数据集依旧少之又少,大多数数据集存在着噪音比例大、数据量小的问题。 但这样的需求的确存在,不局限于对视频的结构化分析,还能应用于图片搜索、广告识别等场景。...针对这个现象,爱奇艺开放了目前全球最大的手工标注卡通人物检测数据集与识别数据集iCartoonFace,包含超过5000个卡通人物、40万张以上的高质量实景图片

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Python学习案例之图片人脸检测识别

前言 随着科技的发展,人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用,手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。...识别 废话少说,这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,利用训练好的 haar 特征的 xml 文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出...人脸检测分类器对比: 级联分类器的类型 XML文件名 人脸检测器(默认) haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速的Haar) haarcascade_frontalface_alt2....xml 人脸检测器(Tree) haarcascade_frontalface_alt_tree.xml 人脸检测器(Haar_1) haarcascade_frontalface_alt.xml...小结 开源的人脸检测分类器对于标准的人脸识别足够了,要想精确识别比如,侧脸、模糊、光照、遮挡的人脸,只能通过深度机器学习进一步优化识别精度和速度。

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