普式变换，仿射变换，人脸对齐

最新推荐文章于 2021-02-13 12:57:54 发布
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分类专栏： Deep Learning(深度学习) python Machine Learning(机器学习) 计算机视觉 人脸对齐 face alignment 深度学习（Deep Learning）
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zml1991105/article/details/79122875
本文深入探讨了正交普罗克拉斯提斯问题，详细解析了其背后的数学原理，包括如何通过最小二乘法进行推导，并介绍了涉及到的相关矩阵论知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


根据https://en.wikipedia.org/wiki/Orthogonal_Procrustes_problem


这里给出了对原始点集的变化步骤。结合代码来看：



以上内容转载至http://blog.youkuaiyun.com/tinyzhao/article/details/53169818  ，讲解的非常好，给我很大的启发


上面唯一困惑的是的推导过程，这其实是个最小二乘的问题

 根据普式变换 https://en.wikipedia.org/wiki/Procrustes_analysis#Ordinary_Procrustes_analysis 上面的推导也是涉及了很多矩阵论的知识，这里做一些解释


第二步< >的符合表示内积

第三步到第步的推导公式如下


剩下就是SVD

人脸对齐：基于特征点的人脸对齐_（8）.仿射变换与人脸对齐
zhubeibei168的博客
02-21 676
仿射变换是一种强大的几何变换工具，可以有效地用于人脸对齐。通过选择合适的关键特征点，计算仿射变换矩阵，并应用到原始图像上，可以显著提高后续处理（如人脸识别）的准确性。在实际应用中，可以通过增加特征点数量、使用自适应对齐方法和结合形态学特征进一步优化对齐效果。希望本文能帮助你更好地理解和应用仿射变换进行人脸对齐。
人脸对齐：人脸对齐在图像合成中的应用_（5）.仿射变换与投影变换
最新发布
zhubeibei168的博客
02-23 668
在图像处理和计算机视觉中，仿射变换和投影变换是两种非常重要的图像变换技术。它们在人脸对齐中起着关键作用，能够帮助我们对不同角度、不同姿势的人脸进行对齐，从而使得后续的图像合成、识别等任务更加准确和高效。本节将详细介绍仿射变换和投影变换的原理、应用场景以及如何在实际中使用这些技术。
java常规普氏分析法_人脸对齐：Procrustes analysis 普氏分析
weixin_39646021的博客
02-13 476
概述在人脸相关应用中，获得的人脸图像常常形状各异，这时就需要对人脸形状进行归一化处理。人脸对齐就是将两个不同的形状进行归一化的过程，将一个形状尽可能地贴近另一个形状。值得注意的是，在英语文献中，Face Alignment和Facial Landmark Detection常常混用，在我的系列博客里面，Facial Landmark Detection指的是人脸特征点检测，而Face Alignm...
opencv 仿射变换 根据眼睛坐标进行人脸对齐 计算变换后对应坐标
yanyan_xixi的专栏
07-02 7689
使用opencv对人脸图像进行仿射变换， 实现人脸对齐功能          人脸图像及68个面部关键点                          仿射变换后人脸图像及关键点      仿射变换将原坐标(x, y)变换为新坐标(x', y')的计算方法：      通过上面的公式， 可计算出原图像经过变换后的新图像。      Opencv仿射变换函数warpA
【opencv】仿射变换
lyl771857509的博客
01-17 3530
图像几何变换之仿射变换 1:定义：仿射变换的功能是从二维坐标到二维坐标之间的线性变换，且保持二维图形的“平直性”和“平行性”（直线之间的相对位置关系保持不变，平行线经仿射变换后依然为平行线，且直线上点的位置顺序不会发生变化）。非共线的三对对应点确定一个唯一的仿射变换。。仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现，包括平移，缩放，翻转，旋转和剪切。 这类变换可以用一个3*3的矩阵M来表
Procrustes 分析
lien0906的专栏
08-15 1万+
Geometrical constraints (几何约束) 面部几何通常参数化为两个元素的组成：一个全局（刚性）转换和一般局部（非刚性）变形。全局转换解释为图像中人脸的整体布局，通常允许没有约束的改变（即，人脸可以在图像上的任何地方显示）。这包括每张图像人脸的x，y坐标，面内头部旋转，和图像中人脸的大小。另一方面，局部变形解释为面部形状交叉身份之间的不同和表情之间的不同。与全局
人脸对齐：仿射变换
weixin_40355324的博客
07-14 1374
https://blog.youkuaiyun.com/wfei101/article/details/80950304 人脸对齐（十）--人脸对齐综述（综述及2D人脸对齐总结2018.8） https://blog.youkuaiyun.com/App_12062011/article/details/81777923
基于Opencv和MTCNN检测人脸五个关键点进行仿射变换人脸对齐算法
12-21
最后的人脸对齐尺寸分为两种：112X96尺寸和112X112尺寸，其中首先需要定死仿射变换后人脸在目标图上的坐标，然后直接变换。废话不多说，直接手撕代码。 # 该代码实现利用人脸的五点仿射变换实现人脸对齐 # 具体就是...
人脸检测和对齐，关键点坐标仿射变换
Hello Word!
12-16 3872
https://docs.opencv.org/3.4/d4/d61/tutorial_warp_affine.html
2017年人脸检测、人脸对齐、人脸识别源码
11-23
对齐过程可以采用二维或三维变换，如仿射变换或投影变换，确保所有人脸都以统一的方式呈现。 3. **人脸识别**： 人脸识别是通过比较两张或多张人脸图像来确认或验证个体身份的技术。它分为两个主要阶段：特征提取...
基于VS2013 opencv dlib的人脸变形代码（face morph）
06-25
基于VS2013 opencv dlib的人脸变形代码（face morph）；包含了人脸检测 特征点提取；三角剖分；三角仿射变换
人脸对齐（十一）--PIFA2015
工作笔记
08-21 5774
Pose-Invariant 3D Face Alignment（PIFA2015）     文章主要解决随意姿态变化、非正脸的人脸特征点定位问题，另外还针对没有大姿态人脸库的问题建立了包含各种各样大姿态变化的人脸库。 创新之处：提出了一个新的人脸特征点定位算法，该算法主要估计2D和3D特征点以及任意姿态人脸的2D特征点的可见性。通过3D形变模型，设计一个级联双回归方法来估计相机映射矩阵和3D...
python下通过dlib和opencv实现人脸对齐（包括关键点检测和仿射变换）
人生虚空
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python的dlib库的安装： 下载dlib源码，有个setup.py文件，安装， 然后把python_examples文件夹中dlib.so文件拷贝到python的site-packages文件中即可 参考： python中基于dlib的人脸关键点检测http://blog.youkuaiyun.com/sunmc1204953974/article/details/49976045 p
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人脸检测、人脸对齐（MTCNN方法）
花泽
05-13 3万+
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基于opencv和Dlib的人脸交换(face swap)
wangxing233的博客
06-27 2万+
基于opencv和Dlib的人脸交换(face swap)主要分为两个步骤：人脸对齐(face aligment)和无缝融合(Seamless Cloning,可能翻译的不准确)。其中人脸对齐又分为人脸关键点检测(face landmark detection)，计算凸包(convex hull)，Delaunay三角剖分(delaunay trangulation), 仿射变换(affine warp)。下面来一点
基于opencv+Dlib的面部合成（Face Morph）
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零、前言前段时间看到文章【1】和【2】，大概了解了面部合成的基本原理。这两天空下来了，于是参考【3】自己实现了下。虽然【1】和【2】已经讲的很清楚了，但是有一些细节没有提到。所以我在这里记录一下实现的过程中以及一些小细节。一、什么是面部合成？这里的面部合成指的的是把一张脸逐渐的变化成另外一张脸。图1展示了从詹姆斯渐变到科比的过程。其实如果把这些图片合成视频的话效果会更好。但是我不知道在这里怎么添加视
人脸对齐-MTCNN实现
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06-04 1671
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