connections=mp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION可替換為下列值: mp_face_mesh.FACEMESH_FACE_OVAL mp_face_mesh.FACEMESH_LEFT_EYE mp_face_mesh.FACEMESH_LEFT_EYEBROW mp_face_mesh.FACEMESH_LIPS mp_face_mesh.FACEMESH_RIGHT_EYE mp_face_mesh.FACEMESH_RIGHT_EYEBROW mp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION ...
MediaPipe Face Mesh MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案,即使在移动设备上,也可以实时估计468个3D脸部界标(dlib才能检测出68点)。它采用机器学习(ML)来推断3D表面几何形状,只需要单个摄像机输入,而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速,可提供对实时体验至关重要的实时...
使用MediaPipe扩展库的FaceMesh和OpenCV可以实现批量蒙版的生成,而这些批量生成的蒙版可以用于对接Stable Diffusion的批量局部重绘对应的Python代码调用。 基础代码 import mediapipe as mp import cv2 import numpy as np import os from pathlib import Path from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import threadin...
# Print and draw face mesh landmarks on the image. if not results.multi_face_landmarks: continue annotated_image = image.copy() for face_landmarks in results.multi_face_landmarks: print('face_landmarks:', face_landmarks) mp_drawing.draw_landmarks( image=annotated_image, landmark_li...
Mediapipe是一个以流水线为基础的机器学习框架,用于构建基于流水线的应用程序。它提供了丰富的预训练模型和工具,可以用于各种计算机视觉和机器学习任务。Facemesh是Mediapipe中的一个模块,用于检测和跟踪人脸的关键点。 Facemesh的工作原理 Facemesh模块使用卷积神经网络来检测和跟踪人脸的关键点。它接受一张图片作为输入,...
- 人脸网格 (`mediapipe.solutions.face_mesh`)：生成包含468个关键点的密集网格，覆盖面部所有显著特征...
Facemesh使用模板匹配来检测人脸中的关键点,如眼睛、眉毛、嘴巴等。 具体原理如下: 1.获取模板图像:首先,Facemesh使用大量的人脸数据集,其中包括了人脸的关键点信息。这些关键点信息被提取出来,形成一个模板图像,包含了人脸的关键点位置。 2.特征提取:接下来,Facemesh使用计算机视觉算法来提取输入图像中的特征信息。
ComfyUI Impact Pack - FaceDetailerPipe with Wildcard (updated) tomtovey 151 0 ComfyUI Impact Pack - 两个高级遮罩采样器 tomtovey 715 0 ComfyUI-Impact-Pack Update(V3.14) - 改进 Wildcard feature tomtovey 142 0 ComfyUI Impact Pack - SEGS Filter (label) 检测功能的改进 tomtovey 418 0 ...
上期文章,我们介绍了MediaPipe Holistic的基础知识,了解到MediaPipe Holistic分别利用MediaPipe Pose,MediaPipe Face Mesh和MediaPipe Hands中的姿势,面部和手界标模型来生成总共543个界标(每手33个姿势界标,468个脸部界标和21个手界标)。 对于姿势模型的精度足够低以至于所得到的手的ROI仍然不够准确的情况,但我们运行附加...
話說,延續上次的Mediapipe to blender的測試,這次我把臉跟雙手的判斷都加上去了。既意外又不意外的,果然是很容易因為遮擋的關係偵測失敗,FcaeMesh的部分倒是訓練得還不錯,不過能夠有效轉換的表情資訊還是很有限的。手的話就很淒慘了,快速移動跟局部遮擋的時候幾乎都會