Bezmaksas Python bibliotēka sejas analīzei un atpazīšanai
Noteikt 3D sejas atzīmes attēlos, izmantojot atvērta pirmkoda Python 3D bibliotēku. Tā ļauj izstrādātājiem veikt sejas analīzi un atpazīšanu Python lietotnēs.
Kas ir Face-Alignment bibliotēka ?
Seju analīze un atpazīšana ir patiešām svarīga dažādās jomās, piemēram, datorredzē, biometrikā, paplašinātajā realitātē un emociju noteikšanā. Viens būtisks šī procesa elements ir precīzi noteikt konkrētas sejas iezīmes, piemēram, acis, degunu un muti. Izcils atvērtā koda rīks, kas šajā jomā rada vilni, ir Face-Alignment. To izveidoja aizrautīgu pētnieku un inženieru grupa, un šis rīks nodrošina stabilu pamatu sejas atzīmju precīzai noteikšanai. Bibliotēka piedāvā plašu rīku un modeļu klāstu sejas atzīmju noteikšanai un izlīdzināšanai. Tā izmanto modernas mašīnmācīšanās metodes, īpaši dziļo mācīšanos, lai precīzi noteiktu sejas atzīmes pat sarežģītās situācijās, piemēram, kad daļa sejas ir pārklāta, dažādās pozijās vai mainīgā apgaismojumā. Izmantojot konvolūcijas neironu tīklus (CNN), tas spēj efektīvi identificēt un pozicionēt sejas atzīmes. Iedomājieties, ka jums ir pieejami iepriekš apmācīti modeļi, kas spēj atpazīt svarīgākās sejas iezīmes, piemēram, acis, uzacis, degunu, muti un žokļa līniju.
Face-Alignment ir Python bibliotēka, kas piedāvā plašu rīku un algoritmu klāstu sejas punktu (landmark) noteikšanai Python programmās. Šī bibliotēka ietver galvenās funkcijas, piemēram, sejas punktu noteikšanu un izlīdzināšanu, vairāku seju atrašanu attēlā, iepriekš apmācītu modeļu izmantošanu, pielāgošanos konkrētām vajadzībām vai aparatūras ierobežojumiem, vienmērīgu integrāciju ar citām bibliotēkām, kā arī sejas izteiksmju analīzi un izsekošanu virtuālajai realitātei (VR), sejas animācijai, rakstzīmju riggingam un daudzām citām. Tā spēj noteikt punktus gan 2D, gan 3D koordinātēs, izmantojot savu uzlaboto algoritmu. Šī bibliotēka ir lietotājam draudzīga, nodrošina reāllaika rezultātus un ļauj pielāgot, padarot to par populāru izvēli dažādām lietojumprogrammām un izstrādātājiem.
Sākšana ar Face-Alignment
Visvienkāršākais veids, kā instalēt Face-Alignment stabilo versiju, ir izmantot pip. Lūdzu, izmantojiet šādu komandu, lai veiktu vienkāršu instalāciju.
Instalējiet Face-Alignment, izmantojot pip
pip install face-alignment Jūs varat arī instalēt Face-Alignment, izmantojot Conda, ar šādu komandu.
conda install -c 1adrianb face_alignmentJūs varat lejupielādēt kompilēto koplietojamo bibliotēku no Github krātuves.
Atklāt 2D & 3D sejas atzīmes attēlos, izmantojot Python
Atvērtā koda Python bibliotēka Face-Alignment ir iekļāvusi ļoti jaudīgu funkciju, lai noteiktu 2D un 3D sejas atzīmes attēlos Python lietojumprogrammās. Face-Alignment izmanto konvolūcijas neironu tīklus (CNN), lai noteiktu un lokalizētu sejas atzīmes. Tā piedāvā iepriekš apmācītus modeļus, kas spēj identificēt kopumu galveno sejas atzīmju, parasti ietverot acis, uzacis, degunu, muti un žokļa līniju. Lai sasniegtu mērķi, vispirms jālasa attēla fails, izmantojot OpenCV funkciju imread(). Turpmākie piemēri parāda, kā ar Python kodu noteikt 2D un 3D sejas atzīmes attēlos.
Kā noteikt 2D sejas atzīmes attēlos, izmantojot 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)
Noteikt 3D sejas atzīmes attēlos, izmantojot 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)
Vairāku seju atpazīšana Python lietotnēs
Face-Alignment bibliotēka ir iekļāvusi atbalstu vairāku seju noteikšanai, izmantojot Python API, ar vieglumu. Bibliotēka atbalsta vairāku seju noteikšanu un izlīdzināšanu attēlā vienlaicīgi, bez ārējām atkarībām. Šī funkcija ir noderīga lietojumprogrammās, kurās jāapstrādā vairākas sejas vienlaicīgi, padarot to piemērotu grupas fotoattēliem vai video ar vairākiem cilvēkiem. Ar saviem modernajiem algoritmiem, iepriekš apmācītiem modeļiem un modulāro struktūru tas vienkāršo sejas atzīmju lokalizācijas procesu.
