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

现在图片文字识别已经很成熟了,比如qq长按图片,点击图片识别就可以识别图片的文字,将不认识的.文字数量大的.或者不能赋值的值进行二次可复制功能. 我们现在就基于百度Ai开放平台进行个人文字识别,demo使用的是C#控制台应用程序,后续有需要的可以嫁接到指定项目中使用,比如提供选择图片,点击识别, 获取返回的值.废话不多说,上干货: 总体为: 注册百度账号api,创建自己的应用: 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库: 编写代码调试,效果图查看: 总结. 1.创建百度AI文字识别应用   在百度

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

package demo; /** * Java 图片提取RGB数组 RGBOfCharMaps (整理) * 声明: * 和ImageCombining配合使用的工具,这里是提取图片的R.G.B生成数组,放入文件 * 中,给ImageCombining进行图片合成. * * 2016-1-2 深圳 南山平山村 曾剑锋 */ import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.BufferedOutputStream; import java.

网页图片提取助手(支持背景图.选择dom范围) 网页图片下载工具.网页图片批量保存. 使用场景: 作为web前端开发首——学习小生的你我,仿学在线页面是常有的事,但是一些在线资源,比如图片,图片有img标签中的图片,有背景图,当然还有一些旧浏览器不支持的webp,仿个页面需要 ctrl+m . ctrl+s .查看element.css ...以查找和保存所需图片. ——仿个页面我容易么我? 现在有这个小工具,希望可以助你一点点绵力. 主要应用于以下功能: 一.按需保存所选节点的所有图片 可以选

环境:windows10-x64 ffmpeg的功能很强大,可以进行音频和视频的处理,这里记录下需要从视频文件提取图片的情况. ffmpeg官方地址:https://www.ffmpeg.org/使用ffmpeg实现,操作命令如下:ffmpeg -i [输入文件名] [参数选项] -f [格式] [输出文件] 提取图片参数选项: -i: 设定输入流-ss: 指定开始时间(0:0:05)-t: 指定持续时间(0:0:05)-r: 提取图像频率(用于视频截图) –f: 输出格式(视频转码) 使用示例

海康开放平台--海康文档链接--海康开发包和文档下载链接 硬件:海康超脑NVR(全称Network Video Recorder,即网络视频录像机).人脸摄像机. 环境:JDK_1.8 Windows 64位 jna.jar版本为3.0.9 <dependency> <groupId>net.java.dev.jna</groupId> <artifactId>jna</artifactId> <version>3.0.9</v

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

文中测试了3.0和4.0两个版本.发现3.0识别效率不准确,需要训练词库.4.0识别效率就比较高了,而且支持结果生成pdf.txt等格式.所以推荐使用4.0版本. 这个工具可以用在爬虫的时候获取验证码进行识别且自动输入验证码的功能. git地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 1.下载安装 我下载的是 3.05.01,自带了中文词库. 下载完成后

有的时候我们需要对富文本编辑器的内容做一些处理,例如图片的alt标签.百度的富文本编辑器添加的图片就是没有的,那么我们要添加就必须使用正则了,下面一起来看看如何实现吧. $preg = "/<img.*?src=[\"|\'](.*?)[\"|\'].*?>/"; $replace = '<img src="$1" alt="'.$title.'"title="'.$title.'">

今天意外的看到一个可以提取图片中文字的网站,自己试了下,提取效果还不错 网址为: https://zhcn.109876543210.com/ 现在有图片如下 我想从中提取的文字 1.打开网址,上传图片 2.选择语言与输出格式 3.开始转换 4.转换结果 5.下载结果 转换出来后差异是有一点,但是不太大

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

现在我们的MFC框架已经初具规模,能够读取并显示目录下的图片.在这篇博文中我们将向当中加入人脸检測的程序. 一.人脸检測算法 这里我们使用OpenCv封装的Adaboost方法来进行人脸检測,參见:C++开发人脸性别识别教程(4)--OpenCv的人脸检測函数 二.初始化 1.加入初始化button 在进行人脸检測之前须要初始化一些相关变量.比如开辟内存,载入检測器等等.首先,我们为MFC框架加入一个初始化button.并将ID更改为IDC_BUTTON_INITIAL: 双击这个button.

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

解析表格是常用的技术.但是有些表各里面有图片怎么办?我想获得表格里面的图片,值得注意的是,图片没有位置信息,所以最好给图片进行编号,编号代表位置. 下面附上提取表格里面图片的代码.只要输出表格地址,和图片存放目录就行 import os,shutil import zipfile # 判断是否是文件和判断文件是否存在 def isfile_exist(file_path): if not os.path.isfile(file_path): print("It's not a file or n

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 filename = "../data/mm3.jpg" def detect(filename): # 创建检测人脸的对象 要在opencv的目录下找到xml文件,放置到自己项目中 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("../data/haarcascade_frontalface_def

手机中有全能扫描王,但PC端没有.所以需要另外找. 发现微软的oneNode有提供类似的功能. 第一步.下载Microsoft OneNode http://www.onenote.com/download/ 第二步.打开OneNote,插入需要转换的图片.然后右键选择“复制图片中的文本” 或者  “可选文字” 第三步.获取结果,但文本与文本之间可能有空格,这个自行解决. 譬如用编辑器正则替换,\s 替换为空即可 为 什 么 直 到 今 天 , 意 志 力 仍 然 很 重 要 让 我 们 回 到

PDF文件格式 如今,可移植文档格式(PDF)属于最常用的数据格式.在1990年,PDF文档的结构由Adobe定义.PDF格式的思想是,对于通信过程中涉及的双方(创建者,作者或发送者以及接收者)而言,传输的数据/文档看起来完全相同. 工具和库 适用于Python的PDF工具,模块和库的可用解决方案范围有些混乱,需要花一点时间弄清楚什么是什么,以及哪些项目需要连续维护.根据我们的研究,以下是最新的候选人: PyPDF2:一个Python库,用于提取文档信息和内容,逐页拆分文档,合并文档,裁剪页面并

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