南七小僧的学海无涯

变量的值为实际包含图片的文件夹路径。运行此脚本后，你会在每个图片文件夹所在的目录下找到相应的GIF文件。函数时传递不同的帧率值来调整生成的GIF的速度。你可以通过调整帧率来提高GIF的流畅度。默认情况下，代码中的帧率为每秒1帧（我们可以增加这个值来加快动画速度。在这个版本中，我添加了一个可选参数。，默认值为5帧每秒。

poetry 默认使用官方镜像源下载，特别慢。换成国内源加快速度。

【代码】3D人体骨架 骨骼关键点 面部关键点检测（mediapipe）代码开源 手把手。

可能大多数新人朋友听到这么个啥FACS编码系统都很陌生，其实对于行业内做动画的朋友应该是老生常谈的东西了，当然也有通过其他途径了解到的比如有通过Human Emoitions了解到的FACS，以及学习心理学专业朋友，或者你是个美剧爱好者同时恰好又看过(别对我撒谎&千谎百计)，你一定对主角那流弊的通过面部微表情来施展“读心能力”印象深刻。当然了，相信关注咱公众号的老粉基本都是美术工作者，那么作为美术一样有了解这一块的必要，学习研究之后对创作一定更有帮助。所以我整理一堆资料，今天借此机会全部给到大家。

让我们看看下面的情况，你坐在图书馆里，你刚刚看到最漂亮的女人坐在图书馆的另一边。哎呀，她发现你在盯着她看。她估计你的目光在盯着她，而你通过理解她的目光指向你，注意到被她抓个正着。：一个人的眼睛聚焦的点眼睛识别和瞳孔定位确定头部和眼睛的 3D 定位商业凝视跟踪器有各种形状和大小。从眼镜到屏幕的基础解决方案。但是，尽管这些产品精度很高，但它们使用的是专有软件和硬件，而且非常昂贵。

对定性和定量结果的大量实验表明，我们的算法实现了高质量的照片真实感对话头部视频，包括根据语音节奏进行的各种面部表情和头部运动，并超过了最先进的水平。我们的系统包含三个阶段。当然，FACEGOOD Audio2face 部分也可根据自己的喜好进行重新训练，比如你想用自己的声音或其它类型的声音，或者不同于 FACEGOOD 使用的模型绑定作为驱动数据，都可以根据下面提到的流程完成自己专属的动画驱动算法模型训练。兼顾生成的韵律和外表的相似，除了面部，考虑到了头部的动作，虑了背景区域的artifact。

开源代码汇总，不定期更新。

Tesseract是一款开源的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，最初由HP实验室开发，在2005年后由Google接手并进一步开发和完善。Tesseract支持多种语言文字的检测和识别，包括中文、英语、德语、法语、意大利语等多种主要语言，同时也支持针对特定场景或应用的领域OCR开发。Tesseract基于机器学习技术，使用了多层神经网络以及支持向量机（SVM）等算法进行文字特征提取和识别。

这个package为导航提供了一种快速，内插值的全局规划器， 继承了nav_core包中nav_core::BaseGlobalPlanner接口，该实现相比navfn使用更加灵活。global_planner是一个路径规划器节点。这个包为导航实现了一种快速，内插值的全局路径规划器， 继承了nav_core包中nav_core::BaseGlobalPlanner接口，该实现相比navfn使用更加灵活。如果要用A*算法，需要设置。

下载自己所需要的版本。cd D:\carla\CARLA_0.9.12\WindowsNoEditor\PythonAPI\carla\dist（你自己的路径）如果电脑没有unzip指令的话，去百度下载一个，然后把unzip.exe的路径添加到系统环境变量里面，就可以在命令行直接调用unzip了。1、直接从carla官网下载安装包并且解压缩，然后配合carla的说明文档，PythonAPI等等进行开发使用。然后手动把unzip出来的文件夹放到conda所创建的carla环境的python包的存放位置。

下图是论文中的不同δ值对随机位移场的影响，下图左上角为原图，右上角为δ较小的情况(可以发现，位移方向非常随机)，左下角和右下角为较大的不同δ值。step6：弹性变形最终输出的imageC中每个位置的灰度值大小，组成一副变形图像，现在imageC中每个像素点存储的是(x+△x, y+△y)，如下图中的A’，那怎么转化成灰度值呢，依据论文，作者是根据imageB中的B位置的双线性插值灰度值作为A’点的像素灰度值大小，最终将imageC输出得到变形图像。其位移范围在(-1, 1)之间，得到一个随机位移场(

异常检测领域中，基于嵌入的方法指的是：将图像送入模型，提取特征，并在特征空间中构造分界面/评分规则。与重构方法的主要不同在于，其不在RGB图像空间而是在高维的特征空间中进行异常检测；与自监督的方法不同，其不过于依赖额外的负样本的构造 / 代理任务的设计，主要考虑的特征空间中的差异。

对，你无看错，是欧美的。在直播带货案例里，我们把模型导入到ue4，我们给模型在ue4里预设了四个动作（站着、站着说话、坐着、坐着说话），三个表情（平静、开发、愤怒），三个镜头（全局、近矩说话、看显示器播放商品展示）。我们只需要把目标主播的直播给录制下来，提取样本数据，然后训练一个从粉丝的不同刺激的组合，到主播的不同响应方式的多元逻辑回归的数学模型参数即可。

本论文中，（穿宽松／紧身衣服的）人的几何形状被表示为标准 T 型姿势的裸体人 SMPL 参数化人体模型的偏移，该模型的特征是依赖姿势的非刚性曲面蒙皮。基于拟合，研究者将每一帧中的轮廓点与人体模型中的 3D 点结合起来，根据每个投影光线的对应 3D 模型点的反向变形模型，变换投影光线；在这篇论文中，研究者评估了单个视频中穿衣服的人的外形（视频中的人是运动的）。给定描绘一个移动人物的一部单目 RGB 视频，目标是生成对象的个性化 3D 模型，包括身体外形、头发、衣物、个性化的纹理图和潜在地控制表面的骨架。

在本教程中，我们将首先给出一个简单的方法，使用OpenCV的预定义的颜色映射来将灰度图像伪彩色化。另外，我们还将展示一个方法，如果你想使用你自己定义一个自定义的调色板。我会分享C++和Python代码，你可以在这里下载。 这篇文章是专门为美国宇航局的新边疆计划，帮助探索木星，金星和冥王星！ 通常，空间中的行星和其他物体的灰度图像是伪彩色来显示细节，并对不同颜色的不同材质对应的区域进行标记。我们将使用新地平线所拍摄的冥王星的灰度照片作为本教程中的一个例子。 color...

引言高中数学中各种正弦函数，余弦函数总是把人搞得头大，但是具体应用时你会发现，其实你只需要搞清楚一个2π空间内函数分布即可。下面分析OpenCV中fastAtan2函数是怎么处理的方向问题。fastAtan2函数在OpenCV中用户非常广，最终计算出来的结果是0-360之间的角度 度数，比如在SIFT描述子求取过程中需要计算特征点的方向，此时OpenCV的源码中就是使用的fastAtan2函数，fastAtan2函数原型如下：float fastAtan2(float y,float x)x—向量

颜色空间转换 cvtColor该函数的文档地址函数原型：void cv::cvtColor(InputArray src ,OutputArray dst,int code, int dstCn=0)dst = cv2.cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])dstCn :目标图像的通道数，默认值是0，表示由src和code决定co...