https://aizoo.com/face-mask-detection.html 接下来,我们具体分析一下这个项目: 支持5 大主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、MXNet、Keras 和 Caffe),已经写好接口了;可以根据自身的环境选择合适的框架,比如:TensorFlow;所有模型都在 models 文件夹下。 公开了近 8000 张的人脸口罩数据和模型,数据集来自于 WIDE...
face-mask 2.jfif --red 口罩果然变成红色了,可能也许口罩不是那么协调,你也可以尝试下载一个其他图片放在里面进行改动。 再往下的代码就是具体实现了,简单看了一下是采用face_recognition识别人脸以及眼睛、鼻子、嘴巴的距离,再通过一定的算法,将口罩给带上去 face_recognition:一个开源的人脸识别类 总结 face-mask...
path.dirname('E:/play/FaceMask_CelebA-master/save/masks/') class FaceMasker: KEY_FACIAL_FEATURES = ('nose_bridge', 'chin') def __init__(self, face_path, mask_path, white_mask_path, save_path, save_path2, model='hog'): self.face_path = face_path self.mask_path = mask_path s...
radian=angle*np.pi/180box_x=center_x+int(offset*np.cos(radian))-rotated_mask_img.width//2box_y=center_y+int(offset*np.sin(radian))-rotated_mask_img.height//2# add maskself._face_img.paste(mask_img,(box_x,box_y),mask_img)# split mask and resizewidth=self._white_mask_img.wi...
face-mask /path/to/face/picture --show 效果：给神仙小姐姐戴上面具。给多人带上面具。给动漫人物戴上面具。思考 要想实现上面的影响，我们应该怎么做？不妨这么想：第一步是识别鼻子（桥）和面部轮廓（下巴）面的左点、底点和右点由面轮廓确定从鼻子和脸的底部确定面具尺寸的高度和中心线把面具平分为两...
定义函数get_face_mask()为一张图像和一个标记矩阵生成一个遮罩,它画出了两个白色的凸多边形:一个是眼睛周围的区域,一个是鼻子和嘴部周围的区域。 值为1(白色)的地方为图像2应该显示出的区域,值为0(黑色)的地方为图像1应该显示出的区域。值在0和1之间为图像1和图像2的混合区域。
def get_face_mask(im, landmarks): im = np.zeros(im.shape[:2], dtype=np.float64) for group in OVERLAY_POINTS: draw_convex_hull(im, landmarks[group], color=1) im = np.array([im, im, im]).transpose((1, 2, 0)) #-> rgb rgbr rgb ...
return immask = get_face_mask(im2, landmarks2)warped_mask = warp_im(mask, M, im1.shape)combined_mask = numpy.max([get_face_mask(im1, landmarks1), warped_mask], axis=0) 我们来分析一下: 常规的 get_face_mask() 函数定义是:为一张图像和一个标志矩阵生成一个蒙版。蒙版会画出两个...
可以使用项目地址:https://github.com/Prodesire/face-mask 然后使用python setup.py install来安装即可。 有了前面的铺垫,整个过程就顺利得多了。 我先后给自己的身份证带上了口罩,给我家孩子的百天照带上口罩,给幼儿园的小朋友们带上口罩,甚至包括技术大会的嘉宾。
先在WiderFace人脸数据集上,训练人脸检测;然后在facemask-train1数据集finetune人脸检测模型,经过这个方法训练后,其戴口罩检测效果会好很多。 当然,即使使用开源的人脸检测算法,在带有口罩人脸检测,其实效果也不会太差,比如使用FaceBox,MTCNN检测带有口罩的图片,效果也可以的,只不过会经常出现人脸检测框不完整,存在缺少等...