人脸融合正在流行,毕竟这个社会一直都是看脸的时代! 今天周六,抽个时间给大家闲聊一下人脸融合技术。 说到这个技术,很多人可能很陌生,但是当提到 AI 人脸识别,AI 换脸,AI 算命,人脸美化等技术,相信都不陌生了。 况且这个技术目前 BAT 等巨头都有涉猎,国内的人工智能巨头新秀也不例外。 如上图所示,在图片上的人脸中,找出这些特征点(一般,找 68、72 个就可以了)。 ? 如果脸型相同或相近,那么就可以换脸,进行融合了。 ? ? 说起来简单,但是实现起来就涉及到很多算法了。 ? 我的实现也很简单,借助开源类库,加上巨头提供的 API,基于 Java 实现人脸融合。 首先,利用 opencv 获得关键特征点。 做的牛逼一点的,可以从视频中提取图片,再进行融合。
颜如玉 颜如玉 —— python + opencv 人脸融合程序,可实现类似天天P图疯狂换脸、face++人脸融合效果 项目描述 最近随着各种技术的发展,图像方面的人脸处理技术越来越广泛。 天天P图与Face++也都推出人脸处理的 API,不过价格方面就有点不亲民了。于是本人将之前研究完成的人脸融合算法开源出来。 本文会一步步带你了解人脸融合的实现过程。 out_img —— 结果图片输出路径 face_area —— 指定模板图中进行人脸融合的人脸框位置。 blur_size—— 模糊核大小,用于模糊人脸融合边缘,减少融合后的违和感 mat_multiple —— 缩放获取到的人脸心型区域 一、 检测及关键的定位 人脸的检测以及关键点定位有多种实现方案 使用开源 k_size: face_mask = cv2.blur(face_mask, k_size, center) return cv2.seamlessClone(np.uint8(
下面是卓伟老师关于腾讯云人脸融合技术构建的总结。 image.png 其实人脸融合整体来说是一种偏娱乐化的产品,这个图大家看了之后应该非常有印象,这是2017年国庆节,人民日报和腾讯联合推出了一个军装照的小应用,当时上线了三天累计访问量已经超过8亿, 这个活动的背后,实际上就是一个人脸融合的常见应用,把自己的照片与模板进行融合。 image.png 这里面当然不仅仅是人脸融合,它的调用量这么大,还有高并发的上传、下载、智能分析等等这些技术在里面。什么是人脸融合? 优图实验室前面大家也有所了解,它在国内外人脸评比中都是名列前茅的,我们在人脸融合里用了优图的人脸检测、关键点定位,它能定位人脸上90个关键点,包括眉毛、眼睛、嘴巴甚至瞳孔、轮廓90个点,之后提取特征,做后续的融合
人脸融合是否有接口自己上传素材图片?有没有大佬告诉我下下,我没找到啊!!!
腾讯AI开放平台(AI.QQ.COM)上线人脸融合技术接口后广受开发者们热捧,从人民日报的刷屏H5「快看呐! 新年伊始,人脸融合技术又能将新年祝福玩出什么新高度呢? 腾讯大成网「2018新年祝福流行这样玩」案例 用户进入活动主页选择贺卡场景后,上传自己的照片,即可通过人脸融合技术实现人卡融合,轻松生成专属于自己的新年贺卡。 那么,作为同样是能干会玩的大家,怎么样像腾讯大成网一样,用起腾讯AI开放平台(AI.QQ.COM)上的人脸融合AI能力呢? 话不多说,快上车,让小编带你走 访问 腾讯AI开放平台(AI.QQ.COM)即可体验级调用该功能 不仅是人脸融合,在图片特效相关AI能力方面,我们还开放了人脸美妆、人脸变妆、大头贴、滤镜、颜龄检测等能力
以下是超融合分析系列前面几篇,已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列(1):nutanix方案 超融合方案分析系列(2):VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列(3)深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列(4)H3C超融合方案分析 超融合方案分析系列(5)EMC vxrail超融合方案分析 超融合方案分析系列(6)联想超融合方案分析 超融合方案分析系列(7)思科超融合方案分析 概 述 最近有点忙,更有点懒,思想上的懒比行为上的懒更可怕 网上的材料很多,我就描述一些我知道的情况,当然也是从公开的信息中收集到的: 最新的一个消息是8月1日消息 超融合厂商SmartX宣布完成近亿元B轮融资,此轮融资由经纬创投领投。反正三个字,有钱了。 前面谈的分布式存储的技术优点多,还是说说方案: 对网络要求:在SmartX halo 超融合一体化解决方案规格表中6种规格,默认要求2个万兆网口。
告警预案可以根据告警类型、告警级别、告警方式、告警事件类型等信息,来具体分类获取告警信息,如下图展示效果:后端设计逻辑:1)创建告警预案表数据:2)新增告警预案接口:EasyCVR视频融合平台部署轻快、 近期我们针对视频监控场景中的智能检测与识别需求,推出了结合EasyCVR视频融合平台与AI智能分析网关的“基于AI视频智能分析与识别技术的视频监管行业解决方案”,可实现的智能检测识别功能包括:人脸识别、 平台通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务,支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析、结果汇聚、智能预警、辅助决策等
除此之外,EasyCVR平台也支持通过接口配置通道转码,具体可以查看这篇文章:《视频融合平台EasyCVR如何通过接口配置通道转码?》。 EasyCVR视频融合平台基于云边端协同架构,能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理,借助大数据分析的决策判断,为摄像头、网络存储设备、智能终端、视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理等能力 近期我们正在积极研发基于AI视频智能分析的云边端融合智能协同平台。
前提提要 在上篇文章中,我们已经设计好了这次要开发的融合小程序的系统架构,给大家复习下: [bnt4vhw5v8.png] 下面让我们跟着这个思路,搭建属于自己的融合小程序~ 小程序前端开发 由于本文主要介绍小程序端调用人脸融合云接口 ,所以前端这里简单设计,整个前端页面分为三个区域: [l97fb2hrtc.png] 模版区 展示模版图列表,标柱各模版图人脸,每次融合只能选择一张融合图,每次选择只能选中一张人脸 输入区 展示用户上传的输入图列表 ,标柱各输入图人脸,每次选择只能选中一张人脸 融合结果区 展示融合结果图 使用说明 [mmv5ckw7qb.png] 上传输入图,展示输入人脸->选择模版人脸->选择输入人脸,组合成MergeInfos 元素->点击融合->获取融合结果并展示 可以上传多张输入图 可以重复【选择模版人脸->选择输入人脸】操作,最多三组,实现多脸融合 调用人脸接口 main云函数 main云函数实际是一个统一请求云sdk的接口 ,有兴趣的同学可以体验一下: [9ouwbfsxjp.png] 感谢阅读两篇文章的小伙伴,对使用人脸融合服务有问题的同学可以评论区留言,下来一起讨论下。
这种技术叫做「人脸融合」。 人脸融合的核心算法是快速精准的定位五官,提取五官的特征,让用户上传的照片和特定形象进行面部层面融合,这样生成的图片既具有用户的五官特点,又呈现了原图像的外貌特征。 人脸融合其实不算特别新奇的技术,很多开源的代码能够让开发者体验到简单的人脸融合。 除此之外还有利用百度智能云里的人脸识别和Python相结合的人脸融合,就是利用智能云来做五官标记定位,然后在Python上实现融合的算法。 定位到学士服模板中人脸的位置,然后根据人脸掩模做一个泊松融合,就能得到换脸之后的学士服照片了。 旷视Face++人脸融合技术功能演示是基于 Merge API 搭建的。它可以进行人脸检测、83个关键点检测与跟踪、人脸分析、1:1 人脸比对或 1:N 人脸搜索。
按腾讯云官网文档的概念,人脸融合通过快速精准地定位人脸关键点,将用户上传的照片与特定形象进行面部层面融合,使生成的图片同时具备用户与特定形象的外貌特征。 腾讯云提供人脸融合的能力,就它了。 然后先压制住内心的激动,前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作,现在我们先来看看,API的人脸融合接口要怎么用咧~ 当前人脸融合提供两个接口,分别支持单脸融合与选脸融合,两个接口的出参入参不尽相同 ,我们一个一个来看: 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选脸融合 FaceFusion 俗称单脸融合: image.png 总结一下入参: 腾讯云接口公共参数 ~ 按官方推荐,我们可以使用腾讯云人脸检测接口协助获取人脸框信息 因此,我们实际使用选脸融合之前,要先用人脸检测接口,获取目标人脸框信息,再将此作为入参,填入输入数组内,继而完成人脸融合请求 人脸检测接口入参较为简单
在上期《软硬件融合技术内幕 进阶篇 (7) —— 恶魔导演的战争》中,我们认识到了,正如第二代高空高速战斗机难以胜任现代信息化战争那样,如果智能网卡的核心芯片只具备较高的数据包收发能力,而在可编程方面有所不足 这款SoC包括8个MIPS核,并通过超线程技术向操作系统提供32个vCPU。我们注意一个细节,MIPS的超线程和x86不同,每个物理核(也就是一个ALU)可以带4个超线程(4个寄存器组)。 基于SoC实现的网络路由器和防火墙等设备,事实上成为了软硬件融合的典范,这些产品的研发过程也培养出了一大批方老师这样对系统底层技术精通的人才。 浮云朝露,乌飞兔走。
然后上传或拍摄人脸图片,活动平台通过人脸融合服务,将用户上传图片与各种毕业造型进行融合,最终得到毕业照融合结果并展示。并且用户可以通过点击换造型,体验不同造型的融合效果,增加了趣味性。 1 准备工作 在开始之前,需要先了解腾讯云 AI 人脸融合服务,下一步在腾讯云控制台开通服务并创建专属的活动以及上传活动模板图片。 了解腾讯云人脸融合服务以及 API 使用方式: 人脸融合 - AI换脸 - AI变脸 - 腾讯云 人脸融合 API 概览 - API 文档 - 文档中心 - 腾讯云 访问人脸融合控制台:登录 - 腾讯云开通人脸融合服务 ,通过腾讯云人脸融合服务,请求并获得换脸结果展示出来。 腾讯云 API 的实现,我们使用了小程序云开发,下一段落再详细描述,这里前端直接请求封装好的请求函数即可,参考人脸融合 API 文档,将入参填入发起请求,逻辑本身并不复杂。
我们在前期的文章中为大家介绍了EasyCVR新增的告警预案功能,感兴趣的用户可以戳这篇文章:《AI人脸检测智能视频融合平台EasyCVR新增告警预案功能》。? EasyCVR视频融合平台的告警功能可支持设备类告警,如设备离线、镜头遮挡、故障等信息,还能支持AI检测的异常告警,比如烟火告警、车辆违停、未佩戴安全帽、未穿着反光衣、闯入危险区域等告警信息。 EasyCVR可借助智能分析网关的AI边缘计算能力,对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务,基于云边端协同架构,不仅能实现丰富的视频能力
人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性,就像最新的Apple Iphone一样,允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做!,启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。 人脸检测和识别是一个研究很多的话题,网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目,以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道,用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测,识别和情感理解! 此库扫描输入图像并返回所有检测到的面的边界框坐标,如下所示: 人脸检测 下面的代码段显示了如何使用face_recognition库来检测面部。 image) top, right, bottom, left = face_locations[0] face_image = image[top:bottom, left:right] 有关安装人脸识别和使用它的完整说明也在 当使用上面共享的代码运行识别时,人脸识别能够理解这两个面部是同一个人! 情绪检测 人类习惯于从面部情绪中获取非语言暗示。现在计算机也越来越好地阅读情感。那么如何检测图像中的情绪呢?
介绍: github地址:https://github.com/derronqi/yolov8-face 效果: 项目: 代码: using System; using System.Collections.Generic sender, EventArgs e) { fd.LoadWeights(Application.StartupPath+"\\weights\\yolov8n-face.onnx
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别 ,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出识别结果,当识别成功后,返回“Find It = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 ? 按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) ? 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。
GitHub - 1061700625/OpenMV_Face_Recognition: 基于OpenMV的人脸识别,支持人脸注册、人脸检测、人脸识别 ''' >> author: SXF >> email : songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别,可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次,触发人脸注册;默认低电平 UART1 face_cascade, img): objects = img.find_features(face_cascade, threshold=0.75, scale_factor=1.25) # 人脸检测 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir( ,但由于SD卡内无文件,无法匹配人脸 按下F1按键,进入人脸注册模式,连续拍5张照存入SD卡(拍摄时绿灯快闪50ms,拍摄完绿灯闪1000ms) 再识别,可完成人脸识别(红灯闪1000ms)。
人脸检测&识别依然是CV领域炙热的研究课题,不仅仅应用在各种刷脸产品,现在很多多媒体都在利用这个技术,与艺术融合,擦除不一样的火花,今天我们就来和大家分享,漫画中的人脸检测,与之前漫画人物自动填色相似, 从整个目标区域和多个局部区域提取信息,并以早期融合或后期融合的方式集成多尺度信息。所提出的方法是基于大规模基准的评估。与目前最先进的人脸检测模块相比,该模块具有令人信服的性能。 ? 融合Manga FaceNet Anwer等人(R. AnwerF. S. Khan, J. van de Weijer, and J. ,以结合纹理和颜色信息 在新工作中,设计了两种版本的融合Manga FaceNet,将信息与全局脸部和局部脸部部分结合起来。 在早期融合中,合并来自多个区域的信息以进行分类;在晚期融合中,根据全局人脸模型和四个局部结果分别获得分类结果人脸模型。下图早期融合: ? ? ? 上图展示了后期融合的概念。
然后上传或拍摄人脸图片,活动平台通过人脸融合服务,将用户上传图片与各种毕业造型进行融合,最终得到毕业照融合结果并展示。并且用户可以通过点击换造型,体验不同造型的融合效果,大大增加了趣味性。 一、准备工作 首先毕业照云写真是由腾讯云 AI 团队推出的小活动,今天我们同样选择腾讯云 AI 的人脸融合服务来实现相似的小程序。 在开始之前,需要先了解腾讯云 AI 人脸融合服务,下一步在腾讯云控制台开通服务并创建专属的活动以及上传活动模板图片。 了解腾讯云人脸融合服务以及 API 使用方式: 人脸融合_AI换脸_AI变脸 - 腾讯云 人脸融合 API 概览 - API 文档 - 文档中心 - 腾讯云 访问人脸融合控制台:登录 - 腾讯云开通人脸融合服务 ,通过腾讯云人脸融合服务,请求并获得换脸结果展示出来。