crop face

ComfyUI节点安装笔记 AI高速发展,版本更新相当快(11月25日才安装的版本v.0.3.4,27日版本就已经更新到v.0.3.5了),在遇到问题,找到问题原因所在的过程中,ComfyUI版本、python版本、节点对环境版本的依赖,本文就是在为了解决自己遇到问题过程中,如何快速安装ComfyUI及节点而作的笔记。 阅读详情

使用关键点裁剪人脸

x_min = min(pt2d[0,:])
y_min = min(pt2d[1,:])
x_max = max(pt2d[0,:])
y_max = max(pt2d[1,:])

center = np.array([x_max - (x_max - x_min) / 2.0,
               		y_max - (y_max - y_min) / 2.0])
old_size = (x_max - x_min + y_max - y_min) / 2
size = int(old_size * 1.5)
'''
tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS)
img = skimage.transform.warp(img, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w))
'''
        
img = img.crop((int(center[0] - size / 2), int(center[1] - size / 2),
            int(center[0] + size / 2), int(center[1] + size / 2)))
img = img.resize((256, 256))

参考文章:
https://www.coder.work/article/2005036

利用opencv+flandmark 进行face detection, face alignment and crop 平时看论文的过程中发现,用来做测试的人脸需要进行face alignment + crop,这样处理后的准确率通常比之前的准确率要高。本文的工作便是对人脸数据做这样的预处理: 具体步骤 本文主要利用opencv自带的haar分类器进行检测到bounding box后,再通过flandmark检测人眼。flandmark是一个检测脸部特征点的开源代码库 (http://cmp.felk.cv 阅读详情

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