face alignment （人脸对齐）

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face alignment 是计算机视觉的一个热点研究问题，人脸对齐作为人脸识别系统中的一个重要组成部分，人脸对齐的性能在人脸识别系统起着举足轻重的作用。人脸对齐的目的是定位出人脸面部关键点的位置，这些关键点通常是人脸中具有语义的器官，比如人的眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等位置。
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根据人脸关键点做人脸对齐face alignment----C++实现
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
03-28 7644
人脸识别一般需要经过人脸检测，人脸对齐，特征提取及相似度比对，具体原理可以见： 人脸检测-人脸对齐-人脸识别原理及方法_陈 洪 伟的博客-优快云博客 该篇文章主要对人脸对齐进行补充， 1 人脸检测 我们用ldh的图片进行检测，得到人脸框和5个关键点。 检测得到的矩形框和关键点如下： orgimg.shape: (640, 640, 3) x1:243.000000,y1:140.000000,x2:447.000000,y2:394.000000 point_0_x:307.000..
人脸关键点检测之PFLD
程序员深度学习
11-22 8125
1. 简介 人脸关键点检测也称为人脸对齐，目的是自动定位一组预定义的人脸基准点（比如眼角点、嘴角点）。作为一系列人脸应用的基础，如人脸识别和验证，以及脸部变形和人脸编辑。这个问题一直以来都受到视觉界的高度关注，在过去的几年里，我们的产品取得了很大的进步。然而，开发一种实用的人脸关键点检测器仍然具有挑战性，因为检测精度，处理速度和模型大小都应该考虑。 在现实世界条件下，获得完美的面孔几乎是不可能的。换句话说，人脸经常是出现在控制不足甚至没有约束的环境中。在不同的照明条件下，它的外表有各种各样的姿势、表情和形.
人脸特征点检测（一）
HamTam12
05-16 2万+
级联回归CNN、Dlib、libfacedetect、Seetaface人脸特征点检测
3分钟上手面部关键点热图可视化：face-alignment调试工具完全指南
最新发布
gitblog_00949的博客
11-06 1044
你是否还在为面部关键点检测结果不直观而烦恼？是否想实时看到算法如何“看见”人脸特征？本文将带你掌握[face-alignment](https://link.gitcode.com/i/c434bf09e95ac35d5f6f331c6cedac95)项目中强大的热图可视化工具，通过[examples/detect_landmarks_in_image.py](https://link.gitco
利用face_alignment检测人脸68个特征点并对齐
liangbaqiang的博客
09-07 3816
1.安装face_alignment 包，和dlib 包 pip install face_alignment pip install dlib==19.6.1 我的torch是1.2.0的 2.实现 import cv2 import math import numpy as np import face_alignment class FaceDetect: def __init__(self, device, detector): # landmarks will be
人脸对齐（一）--定义及作用
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参考： http://www.thinkface.cn/thread-4354-1-1.html http://www.thinkface.cn/thread-4488-1-1.html 人脸对齐任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。        这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画...
人脸对齐（十）--人脸对齐综述（综述及2D人脸对齐总结2018.8）
工作笔记
08-17 1万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/78435972 略删改（红色为个人理解，不对之处，欢迎指正） Face Alignment In-the-Wild: A Survey Computer Vision and Image Understanding Volume 162, September 2017, Pages 1-2...
FaceAlignment-人脸对齐.rar
02-27
seetaface分为FaceDetection（人脸检测）、FaceAlignment（人脸对齐）、FaceIdentification（人脸识别）三个模块，三个模块相互独立，综合利用起来即可实现最终的人脸识别功能。
精选资源
FaceAlignment:两视图人脸识别数据库的人脸对齐
05-04
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2017年人脸检测、人脸对齐、人脸识别源码
11-23
`FaceAlignment`、`FaceDetection`和`FaceIdentification`目录很可能是分别对应人脸对齐、人脸检测和人脸识别的具体代码实现。 了解并掌握这些技术，开发者可以构建高效、准确的人脸识别系统，应用于各种实际场景，...
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请到文件夹FaceAlignment查看源文件。 ＃＃＃更新 Nov 13, 2014 提高模型训练速度。 现在，在 Core i7 3.40 GHz CPU 上用 1345 张图像训练模型大约需要 40 分钟，每个图像有 20 个初始值。 考虑到没有使用并行编程...
face-alignment-cpp:使用C ++以3000fps进行人脸对齐
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＃＃介绍 该项目是3000 fps的人脸对齐的C ++版本，主要由 Wang（ ）开发。 它起源于Matlab版本，具有类比训练速度，且内存成本较低。 尽情享受吧！
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weixin_NineDays66
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qwj的博客
03-30 1756
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face-alignment:用 pytorch 实现的 2D 和 3D 人脸对齐库
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输入：face landmark 输出：大小大致相同的face，face的眼睛在同一水平线 code： # import the necessary packages from imutils.face_utils import FaceAligner from imutils.face_utils import rect_to_bb # import argparse import imutil...
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有时候，我们希望数据集中的人脸全是正的，而不是歪着头的，并且希望所有的人脸都处于图片中固定的位置，于是我们需要对图像进行旋转，将头摆正，然后再进行平移，把人脸放到图片正中央。 此时，我们需要建立纠正后图像与原图的关系。 如图，我们需要将(x,y)纠正为(x’,y’)。 可以得到如下表达式： 我选取的是眼角的两个点(通过特征点定位得到)，设置变换后的点为(110,95),(160...
Face Alignment(Face Landmark)
dpstill的专栏
04-11 1416
state-of-art 2017 http://www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.html Benchmark*   STASM CompASM EXEM RCPR SDM ESR ERT (Ours) LFPW - - 0.040 0.035 0.035 0.03
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### RetinaFace 人脸对齐 C++ 实现 #### 理解 RetinaFace 架构 RetinaFace 是一款高效的单阶段人脸检测框架，不仅能够执行基本的人脸边界框定位，还支持关键点检测（即人脸对齐），以及更复杂的功能如像素级分析和3D密集对应回归[^2]。 #### 准备工作环境 为了使用 C++ 实现 RetinaFace 的人脸对齐功能，首先需要设置适当的工作环境。这通常涉及安装必要的依赖库，比如 OpenCV 和 DNN 模块来处理图像输入/输出操作和支持深度学习推理过程。可以从 GitHub 上获取预训练模型文件和其他资源[^1]。 #### 加载预训练模型 通过加载官方提供的或自行训练好的 RetinaFace 权重文件到网络结构中完成初始化： ```cpp #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("path_to_retinaface.onnx"); ``` #### 执行前向传播 给定一张测试图片作为输入数据传递给已经配置完毕的神经网络实例 `net` 进行预测计算；随后解析返回的结果以提取所需信息——特别是五个特征点坐标用于后续步骤中的几何变换应用： ```cpp // Prepare input blob and set it as the network's input. cv::Mat frame; // Assume this is your image data. cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1.0, cv::Size(640, 640), cv::Scalar(), true, false); net.setInput(blob); // Perform a forward pass through the network to get detections. std::vector<cv::Mat> outs; net.forward(outs, net.getUnconnectedOutLayersNames()); for (size_t i = 0; i < outs.size(); ++i) { float* data = reinterpret_cast<float*>(outs[i].data); // Process detection results here... } ``` #### 应用仿射变换实现人脸校正 基于上述获得的关键位置参数构建转换矩阵，并将其应用于原始面部区域从而达到矫正目的： ```cpp std::vector<cv::Point2f> srcPoints{ /* Fill with detected landmarks */ }; std::vector<cv::Point2f> dstPoints{ /* Define target points for alignment */ }; cv::Mat warpMatrix = cv::getAffineTransform(srcPoints.data(), dstPoints.data()); cv::warpAffine(frame, alignedFace, warpMatrix, frame.size()); ``` 以上展示了如何利用 C++ 结合 OpenCV 及其 DNN 模块快速搭建起一套基于 RetinaFace 的人脸对齐解决方案。当然实际项目开发过程中可能还需要考虑更多细节优化性能表现等方面的问题。
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