首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Dlib -分割(裁剪)带有前额的面部

Dlib是一个开源的C++机器学习库,提供了一系列用于图像处理和机器学习的工具和算法。其中,Dlib中的分割(裁剪)带有前额的面部是指通过图像处理技术将人脸图像中的前额部分进行分割或裁剪。

概念:分割(裁剪)带有前额的面部是指将人脸图像中的前额部分与其他面部特征进行分离或裁剪,以便进一步进行面部特征分析、人脸识别等应用。

分类:分割(裁剪)带有前额的面部属于图像处理领域中的人脸图像处理技术。

优势:通过分割(裁剪)带有前额的面部,可以更加准确地提取和分析面部特征,进而提高人脸识别、表情识别、面部分析等应用的准确性和效果。

应用场景:分割(裁剪)带有前额的面部可以应用于人脸识别系统、表情识别系统、面部分析系统等领域。例如,可以用于人脸识别门禁系统中的人脸特征提取,或者用于面部表情识别系统中的表情分析。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云提供了一系列与人脸识别和图像处理相关的产品和服务,可以用于支持分割(裁剪)带有前额的面部的应用开发。以下是一些推荐的腾讯云产品:

  1. 人脸识别(Face Recognition):腾讯云人脸识别API提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能,可以用于实现人脸特征提取和识别。
  2. 图像处理(Image Processing):腾讯云图像处理API提供了图像裁剪、图像滤波、图像增强等功能,可以用于对人脸图像进行处理和分割。
  3. 人工智能机器学习平台(AI Machine Learning Platform):腾讯云提供了一系列的人工智能机器学习平台,如腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform, TMLP),可以用于训练和部署人脸识别模型。

产品介绍链接地址:具体的腾讯云产品介绍和文档可以在腾讯云官方网站上找到,以下是腾讯云人脸识别和图像处理相关产品的介绍链接地址:

  1. 人脸识别API:https://cloud.tencent.com/product/fr
  2. 图像处理API:https://cloud.tencent.com/product/iv
  3. 人工智能机器学习平台:https://cloud.tencent.com/product/tmpl
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

81个关键点,帮你紧密追踪女神脸,比Dlib还多了13点 | 有代码

大概,是想要实现什么大胆想法吧。比如加个贴紧脸部特技: ? △ 来自Face Maker应用 有个叫做Niko程序猿,发布了拥有81个关键点面部检测工具: ?...△ Niko Niko说,他在Dlib库68个关键点基础上加了13个,把前额也包含在追踪范围里。 那样,就可以加上更丰富特技了。比如,带个帽子: ?...0-67是dlib既有的68个脸部关键点; 68-80是程序猿新增13个前额关键点。...Dlib,是用C++写成机器学习库,提供了C++和Python接口。 ? 库里面有许多常见算法,人脸标记便是赫赫有名一个。 缘起2014年,Dlib实现了当年一篇著名CVPR论文算法: ?...△ Dlib人脸姿态估计 后来出现许多库,都是在它基础上开发:Python人脸识别库face_recognition便是其一。 Niko81个关键点,也是借鉴了Dlib人脸标记68个点。

1.1K30

3D实时换脸又有新进展!中科院博士生提出改进版本,每张图推理只需0.27毫秒

面部对齐使面部模型适合图像并提取面部像素点语义,已成为计算机视觉领域中一个重要主题。...此前,大多数算法都是针对中小姿态(偏角小于45度)面部而设计,缺乏在高达90度大幅度姿态中对齐面部能力,这一论文就是针对所有姿态范围内面部替换所提出来方法。...如何入门:要求与用法 如果要着手尝试改进版,那么你需要: PyTorch >= 0.4.1 Python >= 3.6 (Numpy, Scipy, Matplotlib) Dlib (Dlib用于检测面部和标志...如果你可以提供面部边框线和标志,则无需使用Dlib。可选择性地,你可以使用两步推理策略而无需初始化这些数据。) OpenCV(Python版,用于图像IO操作。)...(151M),链接: https://pan.baidu.com/s/1DTVGCG5k0jjjhOc8GcSLOw,AFLW和ALFW-2000-3D测试集裁剪图像; 4、model_refine.mat

1K40
  • Python:我眼里只有你

    昨天情人节,写了个表白小代码,将女友照片进行缩放,自动贴到我照片眼球处,表达“我眼里只有你”。 思路 Python可以直接调用dlib库进行人脸识别,其中也包含了准度较高眼部识别。...利用dlib面部识别库定位照片中眼球位置,将女友照片进行相应缩放,最终通过PIL将其贴图到眼球处。 dlib dlib是一个高质量机器学习、图像处理、深度学习、人脸识别 C++/Python库。...Python中可以直接调用dlib库进行面部识别,其中也包含了准度较高眼部识别,如下图: ? 通过37、38、40、41来确定左眼球位置,43、44、48、47来确定右眼球位置。...裁剪处理眼球中贴图 因为眼球形状,贴图最好处理成略小于眼球圆形图,所以代码中先将女友照片缩小成眼球区域大小矩形图,再进行边缘透明处理和裁剪生成。...是的,有点杀鸡用牛刀鸡肋感。但代码好处是,设计好程序高效地自动执行,我就可以专注于提升操作步骤之外事情了。对于批量化生成图片也是很方便。此外,除了图片,还可以通过摄像头在视频中进行操作。

    1K30

    百变冰冰!手把手教你实现CVPR2021最新妆容迁移算法

    思路 & 效果 大概了解原理之后,我们开始实现: 大致步骤 1、对人脸五官(眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等等)进行分割 2、使用SCGAN 进行上妆 这里的人脸五官分割模型采用是: https://github.com...嘴唇位置和闭嘴分割效果非常差,这也导致了最后效果并不是理想。 因此,需要想办法优化分割效果 那么如何优化分割效果? 重新训练?不存在。...基本上采用是使用仅包含人脸头部区域作为输入和制作label,因此,这里尝试对输入图片进行处理,裁剪成仅包含人脸区域作为输入 (裁剪人脸区域) 因此现在步骤变成 1、裁剪人脸 2、对人脸五官(...眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等等)进行分割 3、使用SCGAN 进行上妆 详细操作流程 1、裁剪人脸 这里直接使用 dlib裁剪出人脸区域 import cv2 import dlib img = cv2...这样子我们就完成了裁剪工作 2、人脸五官分割 使用模型: https://github.com/zllrunning/face-parsing.PyTorch 1)克隆项目 git clone git

    92030

    百变冰冰!手把手教你实现CVPR2021最新妆容迁移算法

    存在问题:首先仔细回想一下处理过程,来查看,第一步处理时候发现,分割效果并不理想,嘴唇位置和闭嘴分割效果非常差,这也导致了最后效果并不是理想。因此,需要想办法优化分割效果。...那么如何优化分割效果? 重新训练?不存在。...CelebAMask-HQ 基本上采用是使用仅包含人脸头部区域作为输入和制作label,因此,这里尝试对输入图片进行处理,裁剪成仅包含人脸区域作为输入 (裁剪人脸区域) 因此现在步骤变成:...1、裁剪人脸 2、对人脸五官(眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等等)进行分割 3、使用SCGAN 进行上妆 详细操作流程 裁剪人脸: 这里直接使用 dlib裁剪出人脸区域。...输入: 输出: 这样子我们就完成了裁剪工作。

    66220

    【干货】通过OpenFace来理解人脸识别

    新图像在dlib的人脸检测模型运行之后,这个训练好神经网络在后面Python实现中被使用。...幸运是,dlib和OpenCV一起能处理所有这些问题。Dlib负责找到脸上基准点,而OpenCV则进行脸部位置归一化。...需要注意是,在使用OpenFace时,可以使用dlib进行人脸检测,该工具使用HOG(面向梯度直方图)和支持向量机或OpenCVHaar级联分类器组合。...然后根据这些点对图像进行旋转和变换,以对面部进行归一化比较,并裁剪成96×96像素输入到训练好神经网络。 ▌分类 ---- ---- ?...在这个步骤中,在神经网络上进行单次前向传播以获得用于预测128维表示(面部特征)。然后将这些低维面部表示用于分类或聚类。

    4.5K50

    鬼都藏不住,人脸识别新突破!就算遮住半张脸也能100%被识别

    除此之外,团队还研究了面部某个独立部位,比如鼻子、脸颊、前额或嘴巴识别率,以及图像旋转和缩放对面部识别主体影响。...结果发现,如果只针对面部某个独立部位,比如鼻子、脸颊、前额或嘴巴,识别率总是相对较低。...普遍认为大脑通过记住重要细节,例如与眼睛,鼻子,前额,脸颊和嘴巴相对应关键特征形状和颜色,对面部进行区分。此外,人类大脑可以应对不同光线环境下、不同面部表情,以及远处面部显著变化。...使用级联物体检测器对两个数据库中所有图像进行裁剪以尽可能地去除背景,以便提取面部和内部面部特征。但是,对于某些具有非常复杂背景图像,如LFW数据库情况,作者手动裁剪这些面部。...从FEI数据集中采样面部数据 用于测试FEI数据集上识别率面部部分 在FEI数据库中使用基于面部部分SVM和CS分类器面部识别率 - 在训练中不使用/使用面部面部部分 在FEI数据集上显示面旋转

    1.1K20

    Python易容术

    思路 还是先利用之前提过Python面部识别模块dlib,识别并获取目标的脸部图像信息,之后通过opencv这个计算机视觉库,来进行图像处理和计算机视觉方面的调整。...获取脸部信息 运行代码时,要将后缀为.dat文件置于代码文件夹内,该文件是dlib用于面部识别的必要文件: img = cv2.imread(f"{img_src}.jpg") gray = cv2.cvtColor...(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor...("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") faces = detector(gray) 之后根据dlib面部识别的点位图: ?...而我代码思路也由最初改造源码,发现难以下手后,改成了用矩形截取面部局部,根据融合效果,继续将区域分割成较容易处理眼睛和嘴巴,相应地进行脸部局部融合。

    60750

    深度学习应用——快速变脸实现

    摘要   图像中面部交换问题是当输入身份被转换为目标身份同时需要保持姿势,面部表情和光照等因素。 为了执行这种变换,作者使用卷积神经网络训练来捕获来自他/她照片非结构化集合目标身份外观。...;   其中顶行展示了用于定义对准和重新对准步骤仿射变换面部关键点,以及用于拼接图像皮肤分割任务。   ...本文方法两个额外部分就是人脸对齐和背景分割部分。从给定图像中标定68个面部关键点为参考关键点。人脸特征点使用《D. E. King....Dlib-ml: A Machine Learning Toolkit. 》方法来提取,分割部分使用神经网络中相关分割方法。   ...当然也有一些不好结果。 左和中:面部阻塞,在这种情况下原输入图像中眼镜不会保存。 中间:闭合眼睛不能正确交换,因为数据集中没有此图像表达。

    1.5K70

    python机器学习进行精准人脸识别

    缺点 基本上没有什么明显缺点 Dlib HoG人脸检测 优点 1)CPU上最快方法; 2)适用于正面和略微非正面的人脸; 3)与其他三个相比模型很小; 4)在小遮挡下仍可工作。...缺点 1)不能检测小脸,因为它训练数据最小人脸尺寸为80×80,但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器; 2)边界框通常排除前额一部分甚至下巴一部分; 3)在严重遮挡下不能很好地工作; 4...Dlib CNN人脸检测 优点 1)适用于不同的人脸方向; 2)对遮挡鲁棒; 3)在GPU上工作得非常快; 4)非常简单训练过程。...缺点 1)CPU速度很慢; 2)不能检测小脸,因为它训练数据最小人脸尺寸为80×80,但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器; 3)人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。...swapRB:OpenCV中认为我们图片通道顺序是BGR,但是我平均值假设顺序是RGB,所以如果需要交换R和G,那么就要使swapRB=true crop: 是否在调整大小后对图片进行裁剪,一般我们可以不进行裁剪

    2.4K41

    DeepFace:人脸识别库 DeepFace 简单认知

    因此,人脸验证通常用于将候选人面部与另一个候选人面部进行比较。这可用于确认物理人脸是否与身份证件中的人脸匹配。...谷歌表示,仅面部对齐就可以将面部识别准确率提高0.76%。这里检测即指这图片中找到人脸位置,对齐即把人脸通过类似透视变换操作一样。...MTCNN: MTCNN 这是一个基于深度学习的人脸检测器,它带有面部特征点。这就是为什么 MTCNN 检测和对齐得分都很高原因。但是,它比 OpenCV,SSD 和 Dlib 慢。...Dlib: Dlib 人脸识别模型将自己命名为“世界上最简单 python 面部识别 API”。...给出,同时对切片大小过滤,太小直接舍弃 通过 opencv 和 Dlib 获取特征点和头部姿态,这里实际上又进行了一次检测,使用 Dlib 库 检测,过滤头部姿态欧拉角小于 15 度数据 过滤出数据通过

    1.3K20

    Python 实现视觉特效:秒变超级赛亚人

    代码中通过opencv启用摄像头拍摄,对获取到图像通过dlib模块进行面部识别,之后利用PIL模块进行图像处理,添加金色赛亚人头发。...为了加发光特效,我是选用Win10自带画图3D软件,其中喷雾罐效果,在头发外围加了一圈黄色喷雾: ? 添加头发 至于面部识别,我们还是选用前几篇反复提到dlib模块。...Python可以直接调用dlib库进行面部模式识别,其中也包含了准度较高眼部识别: ? 通过37、38、40、41来确定左眼球位置,43、44、48、47来确定右眼球位置。...于是我们就可以将头发添加到dlib面部模式中: ? 调整位置,并根据面部识别到脸部尺寸对头发图片大小进行调整,计算头发在摄像头图像中添加位置。...#dlib面部识别模块相关 import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor

    3.3K30

    使用Python+OpenCV+dlib为人脸生成口罩

    口罩已经被证明是防止COVID-19传播最好防御措施之一,然而,这也导致了基于面部特征(包括鼻子、嘴和下巴线)面部识别算法失效。...在全球有传染病之前,面部识别系统通过对检测到不同面部特征进行比较测量来验证两幅图像中的人脸。当一个人鼻子、嘴和脸颊上戴上口罩,大大减少了通常用来识别他/她身份信息。...我们使用dlib正面人脸检测来首先检测人脸,然后使用面部标志点预测器dlib.shape_predictor检测人脸关键点。...人脸关键点检测被定义为检测脸上关键标志点并跟踪它们(对由于头部运动和面部表情而导致刚性和非刚性面部变形具有鲁棒性)[来源] 什么是人脸关键点?...在人脸关键点下,利用形状预测方法对人脸上重要面部结构进行检测是非常必要面部标志点检测包括两个步骤: 定位图像中检测到的人脸。

    1.8K11

    face_recognition 库实现人脸识别

    据悉,该项目由软件工程开发师和咨询师 Adam Geitgey 开发,其强大之处在于不仅基于业内领先 C++ 开源库 dlib深度学习模型,采用的人脸数据集也是由美国麻省大学安姆斯特分校制作...Labeled Faces in the Wild,它含有从网络收集 13,000 多张面部图像,准确率高达 99.38%。...face_recognition 基于 dlib 库实现,用深度学习训练数据,模型准确率高达99.38%; github项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition...1.1 API 介绍 face_recognition 库只有 7 个 API 接口: load_image_file:将img文件加载到numpy 数组中 face_locations:查找图像中所有面部和所有面部特征位置...库 【参考 dlib 安装 with cuda】

    14010

    算力加速人脸识别技术发展:一文了解人脸识别开源库和数据集

    DeepFace DeepFace 是一个轻量级 Python 人脸识别和面部属性分析(年龄、性别、情感和种族)框架。...它是一个混合人脸识别框架,包含最先进模型:VGG-Face、Google FaceNet、OpenFace、Facebook DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib 和 SFace....,每张图像都有对应 CelebA 的人脸属性分割掩码。...在 43 个丰富属性中,40 个属性属于活体图像,包括所有面部信息,如皮肤、鼻子、眼睛、眉毛、嘴唇、头发、帽子、眼镜;3个属性属于欺骗图像,包括欺骗类型、环境和照明条件。...下载地址:https://megaface.cs.washington.edu/dataset/download.html Sample Image CASIA-CeFA CASIA-CeFA 是一个带有民族标签公开人脸活体检测数据集

    57310

    如何用 OpenCV、Python 和深度学习实现面部识别?

    对于dlib面部识别网络来说,输出特征向量为128维(即一个由128个实数组成列表),用来判断面部。网络训练是通过三元组进行: ? 图1:利用深度度量学习进行面部识别需要“三元组训练”。...由Davis King维护dlib库包含了“深度度量学习”实现,用来在实际识别过程中构建面部嵌入。...(可选) 如果你有兼容CUDAGPU,那么可以安装有GPU支持dlib,这样面部识别能更快、更精确。...如果你有GPU并且编译dlib时选择了支持GPU,那么速度应该会快得多。 ▌识别图像中面部 ?...此外,我们还利用了Davis Kingdlib库和Adam Geitgeyface_recognition模块,后者对dlib深度度量学习进行了封装,使得面部识别更容易完成。

    85040

    用Python做人脸识别,简单易学!

    Python简单易学,代码十分简洁,它使用强制空白符作为缩进,这大大提高了Python开发效率,使用Python能够在更短时间内完成更多工作。...Python是一门开源语言,并且Python还有许多强大开源库,这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能,都有很强支持能力。...首先需要通过人脸检测找到画面中所有人脸,通过使用HOG算法进行人脸检测,分析面部特征,HOG算法虽然可以检测出人脸,但无法对人脸进行识别,人脸识别的特征提取通过训练卷积神经网络,为每张人脸生成128个特征值...如下图所示: 03 Dlib Dlib中的人脸识别算法基于深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNNs)实现。...其中,用于提取人脸特征模型是一个带有128维输出卷积神经网络,它使用ResNet架构(Residual Networks,残差网络)进行训练。

    25420

    第7节 历史

    历史 1.1.0(2017-09-23) 将可能使用dlib5点脸部姿势估计器(而不是68点脸部姿势参数) dlib v19.7现在是最低要求版本 face_recognition_models...v0.3.0现在是最低要求版本 1.0.0(2017-08-29) 通过面部删除呼叫中model =“cnn”参数,增加了对dlibCNN脸部检测模型支持 使用dlibCNN面部检测器模型增加了对...GPU批量面部检测支持 在示例中添加了find_faces_in_picture_cnn.py 在示例中添加了find_faces_in_batches.py 将face_rec_from_video_file.py...添加到示例 dlib v19.5现在是最低要求版本 face_recognition_models v0.2.0现在是最低要求版本 0.2.2(2017-07-07) 添加到显示距离到cli...只需传递 -cpus X参数,其中X是要使用CPU数。

    27540
    领券