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

Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结 1.1. 五中滤镜的分别效果..1 1.2. 基于肤色的图片分类1 1.3. 性能提升2 1.4. --code2 1.1. 五中滤镜的分别效果.. /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/skinfltAll.java 1.2. 基于肤色的图片分类 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/moveBySkinLow.java 生成所有图片的肤色百分

//函数功能:在HSV颜色空间对图像进行肤色模型分割 //输入:src-待处理的图像,imgout-输出图像 //返回值:返回一个iplimgae指针,指向处理后的结果 IplImage* SkinSegmentHSV(IplImage* src,IplImage* imgout) { //定义一些中间指针,指向处理过程中的中间变量 IplImage* HSV = NULL; IplImage* HImg= NULL; IplImage* SImg= NULL; IplImage* VImg=

一.RGB color space 检测代码如下: void SkinRGB(IplImage* src,IplImage* dst) { //RGB颜色空间 //均匀照明:R>95,G>40,B>20,R-B>15,R-G>15,R>B%R //侧向照明:R>200,G>210,B>170,R-B<=15,R>B,G>B int height = src->height, width = src->width, chan

网上也有很多的资料,讲述怎么提取肤色的,大致有5种方法.这几种方法转载http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8865275 第一种:RGB color space 第二种:RG color space 第三种:Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 第四种:YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 第五种:HSV中 7<H<29 我来讲述一下提取肤色的原理. 这几种方法都不外乎一种操作,首先将图像的各

Android上掌纹识别第一步:基于OpenCV的6种肤色分割 源码和效果图 分类: OpenCV图像处理2013-02-21 21:35 6459人阅读 评论(8) 收藏 举报   原文链接  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8600169 六种方法分别是:基于RGB分割,基于RG同道的分割,ycrcb+otsu(ostu可以参考http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/613

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释:        Vibrance: Adjusts the saturation so that clipping is minimized as colors approach full saturation. This setting changes the saturation of all l

在很多场合需要高效率的肤色检测代码,本人常用的一个C++版本的代码如下所示: void IM_GetRoughSkinRegion(unsigned char *Src, unsigned char *Skin, int Width, int Height, int Stride) { ; Y < Height; Y++) { unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride; // 源图的第Y行像素的首地址 unsigned char *LinePD = Ski

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu

一.搭建好项目的环境. 二.根据ElementUI官网的自定义主题(http://element.eleme.io/#/zh-CN/component/custom-theme)来安装[主题生成工具]. 三.在 element-variables.scss 文件里修改 $–color-primary:#409EFF,即你想要的主题颜色.然后,执行主题编译命令生成主题(et),根目录会生成一个theme文件夹. 四.封装动态换肤色ThemePicker.vue组件. <template> <

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释:        Vibrance: Adjusts the saturation so that clipping is minimized as colors approach full saturation. This setting changes the saturation of all l

代码: /* 输入:rgb图像 输出:与输入图像尺寸相同的灰度图,若rgb图中某像素检测为肤色,则灰度图中对应像素为255,否则为0 */ void SkinRGB( Mat &rgb,Mat &dst){ assert(rgb.channels() == ); ; ; ; dst = Mat::zeros(rgb.rows, rgb.cols, CV_8U); ; i < rgb.rows; i++){ Vec3b* ptr = rgb.ptr<Vec3b>(i); u

在一些网站上经常看到有控制网页肤色和字体大小的功能,接下来,我们将用两个例子来实现这两个功能. 网页字体大小 首先我们在网页中添加一些被控制大小的文字和字体控制的按钮. <!DOCTYPE> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title></title> <

本博文採用Xilinx HLS 2014.4工具.实现一个肤色检測的模块.当中,本文重点是构建HLS图像处理函数. 新建HLSproject的步骤,本博文不再详述. 本project新建之后,仅仅加入了五个文件,例如以下图所看到的.当中,top.cpp中的主函数终于会综合生成HLS硬件图像处理模块.test.cpp是測试文件,调用測试图片.測试top.cpp的图像处理函数功能. top.cpp的源代码例如以下: #include "top.h" #include "imgpr

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12967.html Python人体肤色检测 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现, OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效--由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本

当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后.唯一约束你的可能是电脑配置. CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜. 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯. 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子.对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了. 前奏有点长哦,下面马上进入

DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是在众多换脸软件中,是安装最方便,更新最快,整体性能最佳的一个.这个软件对于系统依赖很低,也就是不需要装各种各样的“插件”. 但是即便如此,由于版本的不断更新,也会出现一些问题.比如本来是好的,用着用着就不稳定了. 这次要说的错误是,Could not create cudnn handle,提示不能够创建cudnn句柄. cudnn是用来加速神经网络的组件,一般换脸软件都会调用这个.但是DFL明明是自带cudnn为什么会报错了呢? 让人百思不得其解

DeepFaceLab出错,虽然错误提示好几个屏幕,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是显存配置不够.上一篇文章说了驱动的问题,这一篇就说说配置不够的问题. 这个问题的表现形式,往往是各种OOM. 比如这台显存配置为2GB的电脑,在训练环节就出了OOM错误,还有一些电脑配置还不错,但是在提升BatchSize的时候也会出现. 出现这个错误如何解决? 升级电脑最直接咯 另一种方法就是降低软件参数配置. 关于如何降低软件参数,可以参考一下这片文章: https://www.deepfakesc

DeepFaceLab出错,虽然错误提示很长很长,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是显存配置不够. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version. 这一个错误中出现了两次版本(version)这个单词,应该是说的很清楚了.就是CUDA的版本有问题,根据经验来说,这往往是版本过低. 比如你电脑上的驱动,只支持CUDA10, 而你的换脸软件需要CUDA10.1 . 正对这种情况,你只需升级你的驱动,如果搞不清楚,可以

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直

训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你