Вступление

Все мы знаем эту историю. Вы просите случайного человека на улице сфотографировать вас и ваших друзей. Через несколько мгновений вы с радостью благодарите их и продолжаете жить своей жизнью. Через некоторое время вы наконец садитесь за чашку кофе и просматриваете свои фотографии. «Боже мой, почему никто из нас не улыбается ?!»

Прежде всего, не паникуйте. Это твой счастливый день. Если вы знаете, как установить вещи по пипу, это может быть надежда.

pip install pychubby

После установки просто напишите что-нибудь вроде этого:

Что такое PyChubby

pychubby - это автоматический инструмент для деформации лица. Его основная цель - служить специализированным интерфейсом дополнений для задач глубокого обучения, связанных с лицами. Но с таким же успехом его можно использовать как инструмент для искажения глупых лиц (см. Введение).

Вы можете задаться вопросом, зачем вообще беспокоиться, когда можно делать то же самое с Photoshop и другим программным обеспечением. Ответ прост - автоматизация. Вам не нужно находить какие-либо ориентиры, перемещать их, а затем повторять процедуру для каждого лица на каждой фотографии.

Популярные пакеты для увеличения изображений, такие как imgaug, являются универсальными (для любых изображений) и не предоставляют много возможностей, когда дело доходит до геометрических преобразований. pychubby специализируется на человеческих лицах и позволяет создавать геометрические преобразования, а именно:

  1. Местное (на лицо)
  2. Гладкая (без артефактов)
  3. Реалистично (до некоторой степени)

Другими словами, увеличивают не все изображение, а только лица. Аугментации реалистичны и не имеют артефактов.

Строительные блоки

Логику pychubby можно свести к трем блокам.

  1. Обнаружение ориентира. Предварительно обученная модель определения ориентира по фотографии предсказывает 68 ориентиров на каждое лицо.
  2. Отображение справочного пространства. Ориентиры отображаются в так называемом справочном пространстве. Это сопоставление исправляет возможные повороты, перемещения и масштабирование входного изображения.
  3. Определение ручных действий. Большинство pychubby действий определены в эталонном пространстве и, следовательно, должны приводить к последовательным деформациям на разных гранях. Перейдите в Галерею, чтобы увидеть предустановленные или создать новые.

Хотите узнать больше?

Если вы хотите pychubby попробовать или просто хотите узнать больше, см. Несколько полезных ссылок ниже:

Github

Прочтите Документы

Мы приветствуем всех потенциальных участников и приветствуем любые отзывы.

Первоначально опубликовано на https://jankrepl.github.io 16 сентября 2019 г.