Nemokama Python biblioteka veido analizei ir atpažinimui
Aptikite 3D veido žymenis nuotraukose naudojant atviro kodo Python 3D biblioteką. Ji leidžia kūrėjams atlikti veido analizę ir atpažinimą Python programose.
Kas yra Face-Alignment biblioteka?
Veidų analizė ir atpažinimas yra labai svarbūs įvairiose srityse, tokiose kaip kompiuterinė vizija, biometrika, papildyta realybė ir emocijų aptikimas. Viena pagrindinių šio proceso dalų yra tiksliai nustatyti specifines veido savybes, tokias kaip akys, nosis ir burna. Išskirtinis atviro kodo įrankis, kuris šioje srityje sulaukia daug dėmesio, yra Face-Alignment. Jį sukūrė grupė aistringų tyrėjų ir inžinierių, ir šis įrankis suteikia tvirtą pagrindą efektyviam veido žymių nustatymui. Biblioteka siūlo platų įrankių ir modelių spektrą veido žymių aptikimui ir lygiavimui. Ji naudoja pažangius mašininio mokymosi metodus, ypač gilųjį mokymą, kad tiksliai nustatytų veido žymes net sudėtingomis situacijomis, kai veido dalys yra uždengtos, skirtingos pozos arba apšvietimo pokyčiai. Pasitelkdama konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN), ji gali efektyviai identifikuoti ir išdėstyti veido žymes. Įsivaizduokite, kad turite prieigą prie iš anksto apmokytų modelių, kurie gali atpažinti svarbiausias veido savybes, tokias kaip akys, antakiai, nosis, burna ir žandikaulio linija.
Face-Alignment yra Python biblioteka, siūlanti platų įrankių ir algoritmų spektrą veido žymių radimui Python programose. Ši biblioteka apima pagrindines funkcijas, tokias kaip veido žymių aptikimas ir lygiavimas, kelių veidų radimas paveikslėlyje, iš anksto apmokytų modelių naudojimas, prisitaikymas prie specifinių poreikių ar aparatūros apribojimų, sklandus integravimas su kitomis bibliotekomis ir veido išraiškų analizės bei sekimo palaikymas virtualioje realybėje (VR), veido animacijoje, personažų rigingu ir daugeliui kitų. Ji sugeba aptikti taškus tiek 2D, tiek 3D koordinatėse, naudodama pažangų algoritmą. Ši biblioteka yra vartotojui patogi, suteikia realaus laiko rezultatus ir leidžia pritaikyti, todėl yra populiari įvairioms programoms ir kūrėjams.
Pradžia su Face-Alignment
Paprasčiausias būdas įdiegti Face-Alignment stabilųjį leidimą – naudoti pip. Prašome naudoti šią komandą sklandžiam įdiegimui.
Įdiekite Face-Alignment per pip
pip install face-alignment Taip pat galite įdiegti Face-Alignment per Conda naudodami šią komandą.
conda install -c 1adrianb face_alignmentGalite atsisiųsti sukompiliuotą bendrinamą biblioteką iš Github saugyklos.
Aptikti 2D ir 3D veido žymų paveikslėliuose naudojant Python
Atviro kodo Python biblioteka Face-Alignment įtraukė labai galingą funkciją, skirtą 2D ir 3D veido žymų aptikimui nuotraukose Python programose. Face-Alignment naudoja konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN) veido žymų aptikimui ir lokalizavimui. Ji siūlo iš anksto apmokytus modelius, galinčius identifikuoti rinkinį pagrindinių veido žymų, paprastai įskaitant akis, antakius, nosį, burną ir žandikaulio liniją. Norint pasiekti tikslą, pirmiausia reikia perskaityti vaizdo failą naudojant OpenCV funkciją imread(). Toliau pateikti pavyzdžiai rodo, kaip naudoti Python kodą 2D ir 3D veido žymų aptikimui nuotraukose.
Kaip aptikti 2D veido žymų nuotraukose naudojant Python API?
import face_alignment
from skimage import io
fa = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType.TWO_D, flip_input=False)
input = io.imread('../test/assets/aflw-test.jpg')
preds = fa.get_landmarks(input)
Aptikti 3D veido žymų nuotraukose naudojant Python API
import face_alignment
from skimage import io
fa = face_alignment.FaceAlignment(face_alignment.LandmarksType.THREE_D, flip_input=False)
input = io.imread('../test/assets/aflw-test.jpg')
preds = fa.get_landmarks(input)
Kelių veidų aptikimas Python programose
Face-Alignment biblioteka įtraukė paprastą daugelio veidų aptikimo palaikymą naudojant Python API. Biblioteka palaiko kelių veidų aptikimą ir išlygiavimą paveikslėlyje vienu metu, nereikalaujant jokių išorinių priklausomybių. Ši funkcija yra naudinga programose, kuriose reikia vienu metu apdoroti kelis veidus, todėl ji tinka programoms, susijusioms su grupinėmis nuotraukomis ar vaizdo įrašais, kuriuose yra keli asmenys. Su savo pažangiausiais algoritmais, iš anksto apmokytais modeliais ir moduliariu struktūru, ji supaprastina veido žymų lokalizavimo procesą.
