DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

1.pdf 中的数据是有多种编码的,详情请看:http://www.cnblogs.com/zendu/p/7644465.html 2.我的工作场景比较特殊,pdf中全部是图片,所以pdf转图片就有两种思路. a.一种是把图片直接提取出来,怎么放进去的怎么提取出来. 这种速度最快,原因是用不到解码,直接数据的拷贝.但是也有他的问题,就是pdf中的编码格式较多,要针对不同的编码,提供不同的提取程序. 可以用到的库是pdfsharp ,itextsharp.个人感觉pdfsharp 没itexts

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

仿照别人的程序写的bmp数据提取C代码,并将提取的数据放到txt文档中 /* date : 2014/06/24 designer :pengxiaoen version : dev4.9.9.0 function :读取bmp图片的图片数据信息到文件txt中.参考了其他的程序 bmp 文件格式: 第10个字节处存放图像数据起始地址 —— 此程序中25行用到 第36h - 0436h 字节处存放调色板 —— 此程序中没有用到 ***********************************

2016年11月,Jeroen Ooms在CRAN发布了tesseract包,实现了R语言对简单图片的文本提取.分析功能. 利用开源OCR引擎进行图片处理,目前可以识别超过100种语言,R语言可以借助tesseract调用OCR引擎进行相应操作. 从图像中提取文本时,需要提前安装训练数据(地址:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata),系统默认为英语训练数据.在使用过程中,最好使用高对比度.低噪声.水平格式文本的图片. 转载于公众号R语言中文社区 一．

微信公众平台开发模式 微信 公众平台 消息接口 开发模式 企业微信公众平台 图片识别 人脸识别 API 作者:方倍工作室 原文:http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2013/03/13/weixin-if24-face-recognize-api.html 一.微信图片获取 首先要获得用户发过来的图片,微信公众平台支持接收图片,一条图片消息的格式如下: <xml> <ToUserName><![CDATA[gh_13d1a3a7x46

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape

PCA算法可以使得高维数据(mxn)降到低维,而在整个降维的过程中会丢失一定的信息,也会因此而实现降噪除噪的效果,另外,它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵(kxn),如果将其作为数据样本,则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量,如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示: #1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果对比,体现PCA算法的降噪功能from sklearn import datasetsdigits

上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK.为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏.转发分享哦. 百度AI开放平台 百度AI开放平台网址:https://login.bce.baidu.com/ 首先我们需要注册一个账号,注册登录之后我们选择文字识别 菜鸟小白的平台因为已经创建了一个应用了,首次登录应该是没有应用的,点击创建应用就

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

1.文件结构目录 2.具体实现 ①添加maven依赖 <dependency> <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId> <artifactId>tess4j</artifactId> <version>3.2.1</version> </dependency> ②建立tessdata文字识别库,并添加识别库 资源地址  :https://github.com/tess

本文来自<MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices>,时间线为2018年4月.是北京交通大学和握奇数据公司的作品. 人脸发展至今,效果相比传统方法有了很大的提升,然而受限于机器资源和实时性部署等需求,需要考虑诸如MobileNet等网络的使用. 0 引言 在越来越多的手机和嵌入式设备上,人脸验证变成越来越流行的一个认证技术.然而,现在高准确度的人脸验证模型都

此程序基于 虹软人脸识别进行的开发 前提条件从虹软官网下载获取ArcFace引擎应用开发包,及其对应的激活码(App_id, SDK_key)将获取到的开发包导入到您的应用中 App_id与SDK_key是在初始化的时候需要使用基本类型所有基本类型在平台库中有定义. 定义规则是在ANSIC 中的基本类型前加上字母“M”同时将类型的第一个字母改成大写.例如“long” 被定义成“MLong”数据结构与枚举 AFR_FSDK_FACEINPUT描述: 脸部信息定义typedef struct{MRE

本文原文地址 http://www.cnblogs.com/qianLL/p/6082287.html 有时候 后台返回的是一串html'字符串 我们需要把里面的图片地址提取出来  这个关键就是一个正确的正则表达式 即 <(img|IMG)(.*?)(/>|></img>|>) 具体代码如下 返回的是这串字符串里面所有的图片地址  所有是一个集合 + (NSArray *)filterImage:(NSString *)html { NSMutableArray *re

最近遇到一个项目就是要从一份word中提取出所有的图片信息,功能看起来不是很难,只要使用office自带的Microsoft.Office.Interop.Word就可以解决问题.网上也有不少的文章来说明如何去实现.不过总体来说网上的内容分为两派一个是使用剪贴板来实现,一个是通过将图片转为byte数组来完成.个人倾向于后者,但是在实践过程中遇到了问题. 问题一:通过byte的方式来实现图片的提取会导致提取出来的图片的质量严重下降,这样的图片质量下降是无法通过修改图片质量的代码来优化和提高的.目前

在图文混排的文档中,我们可以根据需要将文档中的文字信息或者图片提取出来,通过C#代码可以提取Word和PDF文件中的文本和图片,那么同样的,我们也可以提取PPT幻灯片当中的文本和图片.本篇文档将讲述如何使用C#来实现提取PPT文本和图片的操作.首先也是需要安装组件Spire.Presentation,然后添加引用dll文件到项目中.下面是主要的代码步骤. 原文档: 1. 提取文本 步骤一:创建一个Presentation实例并加载文档 Presentation presentation = ne

8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队员们留下一

import cv2filename='E:\\tensorflow\\bu.jpg'#图片的地址 # face_cascade=cv2.CascadeClassifier('C:\\anconda3\\pkgs\\opencv3-3.1.0-py35_0\\Library\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml')'''调用分类器''' img=cv2.imread(filename)#读取照片face_cascade=cv

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻