转自|深度学习与计算机视觉 本文使用OpenCV dlib库生成口罩 ?...我们将通过某种方法获得面边界框，其中我们分别使用图像中人脸的（x，y）坐标。一旦人脸区域被检测到并被限定，我们进入下一步检测脸部区域中的关键点。...在人脸检测之前增加输入图像的分辨率的好处是可以让我们在图像中检测到更多的人脸，但其缺点是，输入图像越大，计算开销越大，检测速度越慢。 我们还打印出边界框的坐标以及检测到的人脸数。...# 初始化dlib的人脸检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() """ 在灰度图像中检测人脸并创建一个对象-存储边界矩形的坐标列表 第二个参数中的..._68_face_landmarks.dat.bz2 需要强调的是，这个模型文件是专为dlib的HOG人脸检测器设计的，不应该用于dlib的基于CNN的人脸检测器，原因是它期望人脸检测器的边界框按照dlib
两阶段网络依赖于一个潜在的区域建议网络，该网络生成可能包含感兴趣对象的图像的候选区域，第二个检测头处理分类和边界框回归。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...这样做的一些优点是（a）减少不平衡，（b）更快的训练以收敛到边界框，因为现在多个网格单元同时针对同一个对象，（c）增加预测tight-fit边界框的机会（d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图
1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...（b）具有较高分类分数的边界框的左边界是不准确。(颜色更容易观察) 2. 相关工作 双阶段检测器单阶段检测虽然高效，但是state-of-art仍然基于双阶段检测。...3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。...通过Box std计算得到的KL损失函数反向传播修改Box中的坐标点位置和预测框的大小。这里用(x1,y1,x2,y2)代表预测边界框左上角和右下角的坐标。...所以，论文在预测边界框位置的基础上又预测了一个位置的分布，这里假设坐标是独立的，为了简单起见，使用了单变量的高斯函数，如公式2所示： 式子中边界框坐标表示为x，因为我们可以独立地优化每个坐标，Θ是一组可以学习的参数
OpenCvSharp3是一个基于C＃的OpenCV库，我们将使用这个库中的几个图像转换功能。在计算机视觉世界中，DLib则是人脸检测的首选库。...接下来我们将使用Dlib库，对人脸进行检测。Dlib面部检测器可以识别出覆盖面部、下巴、眉毛、鼻子、眼睛和嘴唇的68个界标点。这些标记点预先确定的，并有给予其特定的标号，如下图所示。 ?...为此小伙伴们需要注意以下两个问题： • 在Dlib中，检测面部和检测界标点（或者称为“检测形状”）是两件不同的事情，它们的性能差异很大。人脸检测速度非常慢，而形状检测仅需约1毫秒，并且可以实时进行。...我们的后续人脸交换工作将在OpenCV上完成，而OpenCV拥有自己特定的指针结构，因此在代码的最后我们将Dlib点转换为OpenCV点。 凸包提取 ? 接下来，我们需要计算界标点的凸包。...我们通过调用BoundingRect获得布拉德利脸的边界框，然后取该框的中心来估计中心的位置。
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets))) # 遍历所有检测到人脸的坐标 # left：人脸左边距离图片左边界的距离...# right：人脸右边距离图片左边界的距离 # top：人脸上边距离图片上边界的距离 # bottom：人脸下边距离图片上边界的距离 for i, d in enumerate...(img) # 检测每个人脸的边界框 dets = detector(img, 1) # len(dets) 是检测到的人脸数量 print("Number of faces...(img) # 检测每个人脸的边界框 dets = cnn_face_detector(img, 1) # len(dets) 是检测到的人脸数量 print("Number...(img) # 检测每个人脸的边界框 dets = detector(img, 1) print("Number of faces detected
它并不试图输出单个标签（甚至不输出图像中的对象的坐标或边界框），而是输出一个实值特征向量。 对于dlib人脸识别网络，输出特征向量是用于量化人脸的128维（即，128个实值列表）。...稍后在实际的人脸识别步骤中我们需要这些数据。 然后，在第6行和第7行，我们加载并将输入图像转换为rgb颜色通道排序。 然后我们继续检测输入图像中的所有人脸并计算其128维编码 在 第14-16行。...0.75, (0,255,0),2) # show the output image cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 在 第2行，我们开始循环检测到的边界框...为了创建一个可迭代的对象，以便我们可以轻松地循环访问这些值，我们调用zip(box, names)，生成可以从中提取框的坐标和名称的元组。 在第4行，我们使用框坐标画一个绿色的矩形 。...上述代码块中剩余的第8-18行几乎与前一脚本中的行相同，只是这是一个视频帧而不是静态图像。也就是说，我们读取帧 ，预处理，然后检测面部边界框并计算每个边界框的编码。
人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一，早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。...很多人的第一个OpenCV学习目标就是跑通Haar级联人脸检测，Dlib库在业内开始流行很大程度上是因为其HOG-SVM人脸检测比OpenCV Haar的好，而近年来OpenCV和Dlib均已包含基于深度学习的人脸检测算法实现...缺点 1）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 2）边界框通常排除前额的一部分甚至下巴的一部分； 3）在严重遮挡下不能很好地工作； 4...缺点 1）CPU速度很慢； 2）不能检测小脸，因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80，但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器； 3）人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。 5....可以看到Dlib的两种方法效果都不怎么好，作者发现原来Dlib训练使用的数据集的人脸包围框较小，导致按照FDDB的评价标准不公平。 ? ? ? 另外，Dlib无法检测小脸也拉低了分数。 6.
(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。...进行实时笑脸检测，就是要将cv2图像转换为dlib detector能够检测的图像数组： #检测器 detector = dlib.get_frontal_face_detector() ......使用的）转换为 RGB 颜色（face_recognition 使用的） rgb_frame = frame[:, :, ::-1] # 找到视频帧中的所有人脸和人脸编码...(f) # 让检测器找到每个人脸的边界框。
Adrian Rosebrock博士在博客中详细的分享了技术实现方法，从介绍人脸检测器，人脸模糊的简单步骤，到分别用OpenCV对人脸进行高斯模糊和像素化模糊的详细操作。.../ 简单来说，实现人脸模糊可以分为以下4步： 第一步：人脸检测 在这一步可以使用任何的人脸检测器，只要它能在图像或视频中生成人脸的边界框坐标就行。...第二步：图像/视频的ROI提取 脸探测器会给出一个边界框，也就是图像中人脸的坐标(x, y)。...这些坐标通常表示: 人脸边界框的起始坐标x 面部截止的坐标x 人脸位置的起始坐标y 面部截止的坐标y 然后就可以用这些信息来提取人脸ROI（感兴趣区域），如下图所示： 接下来就开始进行人脸模糊啦。...第四步：将模糊后的照片整合到原始图像中 使用来自人脸检测的原始(x, y)坐标(步骤二中提到的)，我们可以得到模糊/匿名化的人脸，然后将其存储到原始图像中(如果使用OpenCV和Python，则此步骤使用
前言 我们前面分享了PCA,Fisher Face,LBPH三种传统的人脸识别算法，Dlib人脸检测算法。...损失函数 MTCNN特征描述子主要包括3个部分，分别是人脸-非人脸二分类器、边界框回归、以及人脸特征点。下面分别介绍这3个部分的损失函数。首先要对人脸进行分类，即判断该区域是否包含人脸的二分类器。...除了判断该区域是否存在人脸之外，我们还希望人脸圈定出来的区域尽可能准确，这自然是一个回归问题，MTCNN使用常见的边界框回归(bounding box regression)来实现。...边界框回归采用欧氏距离作为距离度量的损失函数，如下式： ?...其中，为通过网络预测得到的边框坐标，为实际的边框坐标，即一个表示矩形区域的四元组，具体形式如下： 和边界回归过程相同，人脸关键点定位也是一个回归问题，该步骤的损失函数仍然是计算经过预测的关键点位置和实际位置之间的偏差
导读 本文将介绍如何使用OpenCV和Dlib实现人脸变形(人脸->人脸和人脸->动物脸)。...（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 我们常常在影视作品中看到一些类似的特效，比如一张人脸慢慢变成另一张人脸或者动物的脸，其中颇具代表性的就是《西游记》了，本文将使用OpenCV和...Dlib来实现类似功能，效果如下： 【1】人脸->人脸变化效果 【2】人脸->动物脸变化效果 实现步骤 【1】人脸面部特征点检测和动物脸面部特征点获取。...人脸面部特征点基于Dlib检测获取，动物脸面部特征点手动标记得到(大家也可以自己训练网络获得) 【2】Delaunay三角剖分。 【3】扭曲图像和 alpha 混合。...诀窍是计算三角形的边界框，使用 warpAffine 扭曲边界框内的所有像素，然后屏蔽三角形外的像素。三角形蒙版是使用fillConvexPoly创建的。
使用dlib可以大大简化开发，比如人脸识别，特征点检测之类的工作都可以很轻松实现。..._68_face_landmarks.dat，在检测出人脸的同时，检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess...") else: print("人脸数总数为", len(faces)) for(i, rect) in enumerate(faces): # 返回人脸框的左上角坐标和矩形框的尺寸...，在检测出人脸的同时，检测出人脸上的68个关键点 predictor=dlib.shape_predictor(r'C:\Python\Pycharm\docxprocess\face_detector...") else: print("人脸数总数为", len(faces)) for(i, rect) in enumerate(faces): # 返回人脸框的左上角坐标和矩形框的尺寸
抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...为了计算目标定位损失，我们首先用一个转换函数 T 将 RepPoints 转换为伪框 (pseudo box)。然后，计算转换后的伪框与 ground truth 边界框之间的差异。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。...实验和结果 表 1：目标检测中 RepPoints 与边界框表示的比较。除了处理给定的目标表示之外，网络结构是相同的。
问题描述： 人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...，其中三个二分类网络用于分类其是否为人脸，另外三个calibration网络用于矫正人脸框边界。...该算法结合了V-J框架构造了级连的CNN网络结构并设计边界矫正网络用来专门矫正人脸框边界，在AFW数据集上准确率达到97.97%。...然后通过人脸局部图根据评分构建人脸候选区域，具体如下图所示： 第二个步骤：训练一个多任务的卷积网络来完成人脸二分类和矩形框坐标回归，进一步提升其效果，具体如下图所示： Faceness从脸部特征的角度来解决人脸检测中的遮挡和姿态角度问题...如下图所示： 第三阶段：与第二阶段类似，最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类（是人脸或不是）。
本文经授权转自公众号：读芯术 目前，人脸识别的使用率正在不断上升，随之而来关于面部识别道德问题的争论也愈发激烈。从机场到社交媒体，面部识别的应用无处不在。...面部检测模型 下一步是选择建立对抗实例的面部检测模型。目前使用的面部检测模型有很多。Vikas Gupta在“Learn OpenCV”平台上对面部检测模型及其应用做了全面深入的入门介绍。...幸运地是，dlib库中的正面人脸探测器内置了HOG面部检测器。...放大令图像变得更大，并且便于检测人脸。正面人脸检测的结果是一个边界框列表，每个边界框对应一个被检测的人脸。 ? 可视化HOG中使用dlib库检测人脸的结果 ?...研究了强化学习、生成对抗网络和Q—学习后，最终决定使用随机优化的模拟退火，因为它最适合解决我们的问题，能找到与dlib库检测到最多次的人脸相匹配的输入。
要实现人脸对比，首先要实现的是人脸检测，在摄像头拍摄到的一张图片中，正确的检测到人脸的位置，并且将人脸提取出来。...它可以检测出图片中所有的人脸，并将人脸用vector保存各个人脸的坐标、大小（用矩形表示）。...4.2 人脸68点定位 除了使用 OpenCV 实现人脸检测之外，也可以借助比 OpenCV 更加精准的图片人脸检测 Dlib 库实现人脸 68 点定位。 首先导入需要调用的库。...as np #数据处理的库numpy import cv2 #图像处理的库OpenCv 之后读取图片，并将图片转换为灰度图。...可以发现，dlib检测到人脸包括双眼、鼻子、嘴巴在内并用68点标注过的图片如下所示，并可以精准的定位检测人脸。 ? ---- 欢迎留言，一起学习交流~ 感谢阅读 END
Deepfake中的泊松融合可以选择两种模式。一种以人脸矩形框为边界，另一种以人的特征点(即人脸边界和眼睛边界)为边界。 ? ...事实上，这里得补充一点，人脸检测和定位如果不想自己实现，一般有两种实现方法(在本地实现)，一种是使用dlib库提供的api，另一种是使用opencv。...dlib，face_recongize的模型比opencv的精度要高的，但要自己下载模型(模型比较大)，且这个库的编译在windows上比较麻烦，但对于特征点检测，opencv没有现成的特征点检测的接口...如果有同学不想依赖dlib，这里提供一种方法来代替在泊松融合时的特征点定位问题。（人脸检测可以使用opencv即可）。...，而是将人脸部分（由人脸检测算法确定），定位后的ROI是以人脸为主的矩形，这时唯一的肤色就只有人脸部分了，不用太过担心其余噪音干扰。
然后，初始化我们的data列表，我们稍后会填充图像路径，边界框和面部编码。...然后我们在图像中交换颜色通道， 因为dlib默认rgb排序而不是OpenCV默认的bgr（第9行）。...现在已经处理了图像，让我们检测所有的人脸并抓取它们的边界框坐标： # detect the (x, y)-coordinates of the bounding boxes # corresponding...对于每个检测到的面部+编码，我们构建一个字典（第6和7行），其中包括： 输入图像的路径 图像中人脸的位置（即边界框） 128维编码本身 然后我们将字典添加到我们的data列表中（第8行）。...在循环的第一部分内，我们： 从磁盘加载image并使用在我们的面部嵌入步骤中找到的边界框坐标提取face ROI（第4-6行）。
如图，拉伸形变效果相当于在照片上盖一个不规则的透镜，使得一些部位放大，一些部位缩小，或部位发生位移。技术上则是通过像素坐标的重映射来实现。 2、人脸贴图、部位替换 ?...1、人脸检测 人脸检测即在图像上定位出人脸所在区域，本demo采用DLib库进行人脸检测，代码如下： dlib::frontal_face_detector detector = dlib::get_frontal_face_detector...faces是矩形框(dlib::rectangle)数组，这是因为一张图里面可能有多个人脸。...2、关键点定位 在检测到人脸所在矩形框后，还需要进一步定位人脸关键特征所在位置，如眼睛、鼻子等，常称为Landmark，DLib库提供了68点Landmark检测功能： dlib::shape_predictor...Eds: Face swapping with Python, dlib, and OpenCV https://github.com/mc-jesus/FaceSwap 声明：本文系网络转载，版权归原作者所有
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。...四个正整数数组，依次代表人脸框左上角纵坐标（top），左上角横坐标（left），人脸框宽度（width），人脸框高度（height），通过设定改参数可以减少结果的大范围变形，把变形风险控制在人脸框区域...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...Dlib 库检测及定位（定位68个关键点） 使用腾讯平台的人脸识别及定位API （定位90个关键点） 使用Face++平台的人脸识别定位API（定位106个关键点） 本文采用的是Face++的 api...结果展示 三、再次取点后融合脸部 对步骤二转换后的带融合图片再次取关键的，然后与模特图的关键点一起做三角融合成新的图片 dst_img = morph_img(src_img, src_points,
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