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带你用 Python + 人脸识别自动裁剪头像

接下来我们使用 Python 实现自动人脸识别和图片裁剪功能。 ?...利用 Python 实现裁剪圆形头像分为以下步骤: 1、利用人脸识别接口确定人脸在图片中的位置 2、计算出需要裁剪的区域 3、利用 PIL 库进行裁剪 人脸识别的提供功能很丰富,像我们之前使用到的颜值打分...np.dstack((npImage, npAlpha)) # 保存图片结果 Image.fromarray(npImage).save('cut.png') 经过以上三个步骤,我们已经实现了使用 Python 自动裁剪圆形头像的功能...小结: 在这篇文章中,我们介绍了使用 PPT 裁剪圆形头像的方法,并学习了如何通过 Python 自动化批量裁剪圆形头像。...主要用到的知识点有: 1、微软人脸识别接口的调用 2、PIL 库实现裁剪功能 遗留问题: 1、裁剪区域的合理性:如果人脸在图片中的位置过于靠近边缘,就会导致我们计算的裁剪区域超出图片区域,裁剪结果中就会出现黑色部分

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OpenCV专题2 - 人脸检测+自动尺寸裁剪

---- 2.Java/Kotlin层面 本想全用Kotlin写的,不过发现Kotlin竟然无法自动生成JNI函数... 但我又懒得找id,就混着用吧,使用TolyCV提供native方法。...---- 二、自动尺寸裁剪 现在需求是:根据一张照片(尺寸任意),截取人脸及周围,并裁成规定的尺寸,如两寸:413*626 就像这样: ?...,多个人脸可以采取问题分化的思想。...ReleaseStringUTFChars(path_, path);//释放指针 return createBitmap(env,srcMat,argb8888);//返回图片 } ---- 裁剪是非常简单的...对于大批量,形形色色的人物照片,想要裁剪规整,一个for循环搞定,程序是绝佳劳动力。 ---- 这样你对OpenCV应该多了那么一丢丢感觉了吧,其实只是在调一调已有的方法

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    自动裁剪人脸:简化你的数字人素材准备

    在做数字人时,需要对采集的数据进行预处理,然后才能进行模型训练, 预处理常用的操作有:去背景 音频重采样 视频裁剪 音频特征提取等等,今天我们来分享一个自动化脚本: 对原图/视频进行人脸检测并根据目标尺寸以人脸为中心进行裁剪...效果 1.1 对图片处理 1.2 对视频处理 比如最近做的下面这个数字人效果,在训练阶段就用到了该脚本对视频进行自动裁剪 https://link.juejin.cn/?...对图片进行裁剪 图片的处理比较简单: 读取图片,进行人脸检测,根据un人脸中心点坐标和目标尺寸对原图进行裁剪 ini复制代码def get_face_coordinates(image):...,返回人脸中心点坐标 face_coords = get_face_coordinates(frame) center_x, center_y = face_coords #根据目标尺寸,计算出以人脸为中心点进行裁剪的起止坐标...对视频进行裁剪 如果是视频,想比较图片稍微复杂一些, 首先要分离音频和视频, 可以根据需要对音频按照目标采样率进行重采样 获取视频的第一帧,进行人脸关键点检测,作为后续所有帧的人脸坐标(所以采集的视频人脸进来不要动作太大

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    人脸生成黑科技:实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

    上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量,反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。...,该新向量就会对应一个人脸,而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点,如果我们增大参数alpha,那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B,如果我们减少alpha的值,生成向量对应的人脸就更像人脸A....接下来我们看看如何实现人脸的转变特效,首先我们先出数据图片中选出具有特定特征的人脸图片,例如”戴墨镜“,然后使用编码器得出”戴墨镜“人脸图片的特征向量,然后我们再选取不带墨镜的人脸图片,计算其特征向量,...处于最左和最右边的图像时我们输入的两张人脸图片,中间人脸是将一边人脸图片对应的向量滑向另一边时所产生的人脸,我们注意到中间人脸图片是左右两张人脸图片特征的混合。...回到deepfake或zao这样的变脸应用,他们的原理就是先将计算原来视频中人脸变化所对应的不同向量,然后计算用户的人脸向量,然后将用户人脸向量”滑向“视频中人脸当前表情对应向量从而实现用户人脸展现出视频中人脸的同样表情

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    PHP 自动加载

    ($classname.'.php') } 将这个函数定义在文件中, 当遇到未引入的类时, 会调用此函数进行引入, 看起来貌似很好, 我们只需要将此函数定义在也给PHP文件中, 以后我们的每个文件就只需要引入这一个自动加载文件就可以了...但通过使用, 这种方式也存在很多问题: 因为PHP不能出现同名函数, 所以当出现两个自动加载函数时, 会报错. 当然, 自己的项目可以保证, 但我们还是要引入第三方库的啊....PHP引入了一个扩展库, 可以定义多个自动加载函数, 在查找的时候会依次调用定义好的自动加载函数进行加载, 有如下方法: spl_autoload_register: 注册自动加载函数 spl_autoload_unregister...: 删除已注册的自动加载函数 spl_autoload_functions: 获取所有注册的自动加载函数 spl_autoload_call: 依次调用所有注册的自动加载函数进行加载 spl_autoload...composer 好了, 现在通过 composer来管理第三方库, 它将自动加载都做好了, 只要引入他的 autoload.php 文件就可以了.

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    禁用 WordPress 裁剪功能包括自动生成的 768 像素图片

    WordPress 媒体库是很强大、管理媒体相当方便,如果媒体多就给数据库增加了压力,而且很多媒体是不需要上传到媒体库,上传的图片会增加很多无用被裁剪后的图片,本文就将介绍如何彻底禁用这个裁剪的功能。...一、对于单个站点 登录网站后台,再输入如下地址: http://域名/wp-admin/options.php 就将进入了WordPress的全部设置页面,这个是WordPress默认隐藏的功能。...'thumbnail' );//缩略图大小     unset( $sizes 'medium' );//中等大小     unset( $sizes 'medium_large'  );//这张就是自动生成的...add_filter( 'intermediate_image_sizes_advanced', 'salong_disable_wp_tailoring' ); 将以上代码添加到主题 functions.php...文件就可以,需要裁剪什么尺寸的缩略图就注释相应的代码。

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    Python的人脸自动戴口罩系统

    作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示: ?...本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官数据,根据这些数据,确定嘴唇部分的位置数据(48点~67点位置),根据检测到嘴部的尺寸和方向,借助PLL模块调整口罩的尺寸和方向...页面布局实现代码如下所示: def __init__(self): self.root = tk.Tk() self.root.title('基于Pyhon的人脸自动戴口罩系统') self.root.geometry...,实现代码如下所示: # 人脸戴口罩效果展示 def show_morpher_pic(self): img1 = cv2.imread(self.path1_) x_min, x_max, y_min...() # 获取人脸检测器 predictor = dlib.shape_predictor( ".

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