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使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

本文将分成3个部分,第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸,并从该表示中重建人脸图像。...最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。然后将原人脸替换为假人脸,并将新帧保存为新的假视频。...对于我们的任务,要训练一个编码器来找到一个潜在的人脸表示和两个解码器——一个可以重建源人脸,另一个可以重建目标人脸。 在这三个组件被训练之后,我们回到最初的目标:创建一个源面部但具有目标表情的图像。...如果没有人脸就把画面写入视频。如果有人脸,将其提取出来,转换为网络的适当输入,并生成新的人脸。 对原人脸和新人脸进行遮蔽,利用遮蔽图像上的矩量找到原人脸的中心。...我们首先从视频中提取帧,然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧,找到了人脸替换,这就是这个项目的完整流程。

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Android CameraX NDK OpenCV(三)-- 人脸贴图替换

前言 接上一篇《Android CameraX NDK OpenCV(二)-- 实现Dnn人脸检测》,本篇我们直接在这个基础上做一个小玩意----人脸替换贴图,其实现在相机里很多都有这个功能了,这里就简单的实现一下...微卡智享 01 加入的布局按钮 按钮在人脸检测的上传更新的Demo中就已经实现了,不过上篇文章没有说,这里简单的说一下,在activity_main.xml中加入了一个TextView和一个FloatingActionButton...上面的分析处理中,把原来的if else改为了when的写法,处理的流程比较简单,还是用的人脸检测,返回的矩形,只不过在画矩形时不能再调用原来人脸检测的那个红框了,需要改为指定位置画图片的方式。...04 换脸贴图 //人脸贴图 private var mFaceBitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.vaccae...= null 在ViewOverlay中加入了专门为人脸贴图定义的几个变量,mFaceBitmap直接加载的资源里面的png图片,mFaceRect的矩形也是直接获取加载后的mFaceBitmap的矩形大小

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使用C#和OpenCV实现人脸替换

本期我们将学习如何通过OpenCV实现图片中人脸替换。 简介 下面是已经完成替换的图片,是不是很酷。 ? 在原图片中位于中前方的实际上是布拉德利·库珀。...单人照 说明:使用以下代码可以将单人照与自拍照中的任何人交换面孔,但是就以上两幅图而言选择替换布拉德利·库珀效果最好,因为两个人具有相同的视线方向且脸型相似度很高。 界标点检测 ?...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。 • ShapePredictor实际上是一个从完成训练的数据文件中加载出来的机器学习模型。...我们也可以用自己喜欢的任何物体重新训练ShapePredictor,像人脸、猫狗脸、植物等。...总结 通过以上方式对面部进行一定的变形即可完成一幅图像的人脸插入工作,是不是很简单呢!

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替换元素和非替换元素

替换元素和非替换元素 可替换元素replaced element也称作可置换元素,其展现效果不是由CSS来控制的,这些元素是一种外部对象,它们外观的渲染,是独立于CSS的。...对于可替换元素,浏览器会根据元素的标签和属性,来决定元素的具体显示内容。 可替换元素的内容不受当前文档的样式的影响,CSS可以影响可替换元素的位置,但不会影响到可替换元素自身的内容。...对于某些可替换元素,例如元素,可能具有自己的样式表,但它们不会继承父文档的样式。 CSS能对可替换元素产生的唯一影响在于,部分属性支持控制元素内容在其框中的位置或定位方式。...一部分可替换元素,其本身具有的尺寸和基线baseline会被一些CSS属性用到,加入计算之中,例如vertical-align,只有可替换元素才能具有这种自带值。...非替换元素 非替换元素是其内容包含在文档中的元素,其内容可以受CSS渲染控制。 非替换元素的内容不会超出CSS的模型范围,CSS在渲染时会考虑非替换元素的内容。

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替换空格

看到这个题目,我们首先应该想到的是原来一个空格字符,替换之后变成'%'、'2'和'0'这3个字符,因此字符串会变长。如果是在原来的字符串上做替换,那么就有可能覆盖修改在该字符串后面的内存。...我们可以先遍历一次字符串,这样就能统计出字符串中空格的总数,并可以由此计算出替换之后的字符串的总长度。每替换一个空格,长度增加2,因此替换以后字符串的长度等于原来的长度加上2乘以空格数目。...这个字符串的长度是14(包括结尾符号'\0'),里面有两个空格,因此替换之后字符串的长度是18。       我们从字符串的后面开始复制和替换。首先准备两个指针,P1和P2。...此时P1和P2指向同一位置,表明所有空格都已经替换完毕。 ? 注:图中带有阴影的区域表示被移动的字符。(a)把第一个指针指向字符串的末尾,把第二个指针指向替换之后的字符串的末尾。...(e)替换字符串中的倒数第二个空格,把第一个指针向前移动1格,把第二个指针向前移动3格。

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全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。...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。...,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!】

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