Extreme 3D Face Reconstruction: 按照和使用文档

Extreme 3D Face Reconstruction: 按照和使用文档

extreme_3d_faces Extreme 3D Face Reconstruction: Looking Past Occlusions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/extreme_3d_faces

1. 项目介绍

Extreme 3D Face Reconstruction 是一个开源项目，用于从单个图像中重建具有真实细节的三维人脸模型。该项目的核心是一个深度学习网络，能够估计出人脸的三维形状和细节。该技术在计算机视觉和图形领域有着广泛的应用，如虚拟现实、动画制作和人脸识别等。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Docker CE (推荐)
• Python 2.7
• CUDA (如果使用NVIDIA GPU)
• 以下第三方库：libhdf5-serial-dev, libboost-all-dev, cmake, libosmesa6-dev, freeglut3-dev
• Dlib C++ 库
• PyTorch
• 其他Python第三方库：opencv-python, torchvision, scikit-image, cvbase, pandas, mmdnn, dlib

使用Docker启动

1. 构建Docker镜像：

   docker build -t extreme-3dmm-docker .
   

2. 启动Docker容器，并设置共享文件夹：

   nvidia-docker run --rm -ti --ipc=host --privileged -v /path/to/host/shared/folder:/shared extreme-3dmm-docker bash
   

3. 在容器内运行示例脚本：

   python testBatchModel.py testImages.txt /shared
   

不使用Docker启动

1. 安装所有必要的依赖库。

2. 编译Dlib库。

3. 编译项目代码。

4. 运行示例脚本。

3. 应用案例和最佳实践

重建单个图像的三维人脸

使用项目提供的testBatchModel.py脚本，可以重建单个图像的三维人脸模型。确保你的输入列表文件（inputList）包含了图像的路径，并且输出目录（outputDir）已经创建。

集成到现有应用

如果你的应用需要三维人脸重建功能，可以将该项目作为模块集成到你的应用中。你需要根据项目的API和文档进行适当的调整。

4. 典型生态项目

• 虚拟现实应用：使用Extreme 3D Face Reconstruction项目为虚拟现实应用创建逼真的三维人脸模型。
• 动画制作：在动画制作过程中，该项目可以帮助创建更加真实的人脸模型和表情。
• 人脸识别系统：集成该项目以增强人脸识别系统中的三维人脸数据处理能力。

extreme_3d_faces Extreme 3D Face Reconstruction: Looking Past Occlusions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/extreme_3d_faces