“//mediapipe/modules/face_landmark:face_landmark_front_cpu”, “//mediapipe/modules/face_landmark:face_landmark_front_gpu”, “//mediapipe/modules/hand_landmark:hand_landmark_tracking_gpu”, “//mediapipe/modules/holistic_landmark:holistic_landmark_cpu”, “//mediapipe/modules/holistic_landmar...
其实在项目中,基于SOTA face landmark detection模型,我已经写了一个面部表情的捕捉、头部姿态估计,它会输出表情的blend shape系数。(为什么不直接卷积回归出表情系数呢?因为项目还有其他需求,必须拟合人脸参数化模型)而且面捕的头部姿态比前面人体关键点估计出的头部姿态的准很多,用这个头的姿态会非常准,非常适合对话...
我们直接使用mp_facemesh.FaceMesh中的process函数进行图片的人脸468点检测,经过此函数后,我们就得到了468个坐标点,我们需要从这468点中得到左右眼睛的12个点。其结果保存在results中。 def plot_pic( *, img_dt, img_eye_lmks=None, img_eye_lmks_chosen=None, face_landmarks=None, ts_thickness=1, ts...
image.flags.writeable = Trueimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)mp_drawing.draw_landmarks(image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS)mp_drawing.draw_landmarks(image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS)mp_drawing.draw_landmarks(image, results...
用于文本到图像生成的Face-landmark插件,与ControlNet进行比较。 Holistic Landmark MediaPipe Holistic Landmark任务包括身体姿势、手和面部网格的landmark,可以通过调节整体特征来生成各种风格化的图像。 用于文本到图像生成的Holistic landmark插件。 深度 深度插件的文本到图像生成。
# 对于静态图像:IMAGE_FILES=[]withmp_holistic.Holistic(static_image_mode=True,model_complexity=2,enable_segmentation=True,refine_face_landmarks=True)asholistic:foridx,fileinenumerate(IMAGE_FILES):image=cv2.imread("文件路径")image_height,image_width,_=image.shape ...
with mp_face_mesh.FaceMesh( max_num_faces=1, refine_landmarks=True, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as face_mesh: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print(“Ignoring empty camera frame.") ...
用于文本到图像生成的Face-landmark插件,与ControlNet进行比较。 Holistic Landmark MediaPipe Holistic Landmark任务包括身体姿势、手和面部网格的landmark,可以通过调节整体特征来生成各种风格化的图像。 用于文本到图像生成的Holistic landmark插件。 深度 深度插件的文本到图像生成。
MediaPipe Holistic Landmark任务包括身体姿势、手和面部网格的landmark,可以通过调节整体特征来生成各种风格化的图像。 用于文本到图像生成的Holistic landmark插件。 深度 深度插件的文本到图像生成。 Canny Edge 用于生成文本到图像的Canny-edge插件。 评估 研究人员对face landmark插件进行定量评估以证明该模型的性能,评...
f'{results.pose_landmarks.landmark[mp_holistic.PoseLandmark.NOSE].y * image_hight})' ) annotated_image = image.copy() mp_drawing.draw_landmarks( annotated_image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACE_CONNECTIONS) mp_drawing.draw_landmarks( ...