www.machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

PyChubby - автоматическая деформация лица

Дата публикации Sep 15, 2019

Введение

Мы все знаем историю. Вы просите случайного человека на улице сфотографировать вас и ваших друзей. Через несколько минут вы радостно благодарите их и продолжаете свою жизнь. Через некоторое время вы, наконец, садитесь за чашкой кофе и проверяете свои фотографии. «Боже мой, почему никто из нас не улыбается ?!»

Прежде всего, не паникуйте. Это твой счастливый день. Если вы знаете, как установить pip, то есть надежда.

pip install pychubby

После установки просто напишите что-то вроде этого:

Пример минимального кода

Что такое PyChubby

pychubbyавтоматизированный инструмент для деформации лица Его главная цель - служить специализированным интерфейсом для глубокого изучения задач, связанных с лицом. Но его также можно использовать как инструмент для сглаживания лица (см. Введение).

Вы можете задаться вопросом, зачем вообще беспокоиться, когда можно делать подобные вещи с помощью Photoshop и другого программного обеспечения. Ответ прост -автоматизация, Вам не нужно находить какие-либо ориентиры, перемещать их, а затем повторять процедуру на каждом лице на каждой фотографии.

Популярные пакеты для увеличения изображений, такие какimgaugявляются универсальными (любой вид изображения) и не предоставляют много опций, когда речь идет о геометрических преобразованиях.pychubbyспециализируется на человеческих лицах и позволяет создавать геометрические преобразования, которые:

  1. Местный (на лицо)
  2. Гладкая (без артефактов)
  3. Реалистичный (в определенной степени)

Другими словами, можно увеличить не весь образ, а только лица. Дополнения реалистичны и не имеют артефактов.


Строительные блоки

Логикаpychubbyможно обобщить в три блока

  1. Обнаружение ориентира:Учитывая фотографию, предварительно обученная модель обнаружения ориентира предсказывает 68 ориентиров на каждом лице.
  2. Эталонное картографирование пространства:Ориентиры отображаются в так называемое эталонное пространство. Это отображение корректирует возможные вращения, сдвиги и масштабирование во входном изображении.
  3. Определение действия вручную:Большинство изpychubbyдействия определяются в ссылочном пространстве и поэтому должны давать согласованные искажения на разных гранях. Перейти кГалереячтобы увидеть предопределенные или не стесняйтесь определять новые.

Хотите узнать больше?

Если вы заинтересованы в предоставленииpychubbyпопробуйте или просто хотите узнать больше, смотрите ниже несколько полезных ссылок:

Github

Читать Документы

Все потенциальные участники приветствуются, и любые отзывы приветствуются.


Первоначально опубликовано наhttps://jankrepl.github.io16 сентября 2019 г.

Оригинальная статья

Footer decor

© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map