face_morpher

Morpher face

Visages humains Warp, Moyen et morph!

Les scripts détecteront automatiquement les faces frontales et sauteront des images si aucune n'est détectée.

Construit avec Python, Dlib, Numpy, Scipy, Dlib.

Prend en charge sur Python 2.7, Python 3.6+

Testé sur macOS Mojave et 64bit Linux (dockerisé).

Exigences

• pip install -r requirements.txt
• Téléchargez http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 et extraire le fichier.
• Exporter la variable de l'environnement DLIB_DATA_DIR vers le dossier où se trouve shape_predictor_68_face_landmarks.dat . data par défaut. Par exemple, export DLIB_DATA_DIR=/Downloads/data

Soit:

• Utiliser comme utilitaire de ligne de commande locale
• Utiliser comme bibliothèque PIP
• Essayez dans un conteneur Docker

Utiliser comme utilitaire de ligne de commande locale

 $ git clone https://github.com/alyssaq/face_morpher

Morphing Faces

Se transformer d'une source à l'image de destination:

 Python facemorpher / morpher.py --src = <src_imgpath> --dest = <estr_imgpath> --plot

Traverser une série d'images dans un dossier:

 Python facemorpher / morpher.py --images = <hosteur> --out_video = out.avi

Toutes les options répertoriées dans morpher.py (collées ci-dessous):

 Se transformer de la source à la face de destination ou
Se transformer à travers toutes les images d'un dossier

Usage:
    morpher.py (--src = <src_path> --dest = <st_path> | --images = <holder>)
            [--width = <width>] [- Height = <Sight>]
            [--num = <num_frames>] [--fps = <frames_per_second>]
            [--out_frames = <holder>] [--out_video = <fileName>]
            [--plot] [- Background = (noir | transparent | moyenne)]]

Options:
    -H, --help afficher cet écran.
    --src = <src_imgpath> filepath to source image (.jpg, .jpeg, .png)
    --dest = <st_imgpath> filepath to Destination Image (.jpg, .jpeg, .png)
    --images = <holder> Path de dossier sur les images
    --width = <largeur> Largeur personnalisée des images / vidéo [par défaut: 500]
    --Height = <Sight> Hauteur personnalisée des images / vidéo [par défaut: 600]
    --num = <num_frames> Nombre de trames Morph [par défaut: 20]
    --fps = <fps> Numéro de trames par seconde pour la vidéo [par défaut: 10]
    --out_frames = <dossier> chemin de dossier pour enregistrer toutes les trames d'image
    --out_video = <nom de fichier> nom de fichier pour enregistrer une vidéo
    --Plot indicateur pour tracer des images pour résultat.png [par défaut: false]
    --Background = <bg> l'arrière-plan des images pour être l'un des (noir | transparent | moyenne) [par défaut: noir]
    - Version Show.

Faces en moyenne

Visages moyens de toutes les images d'un dossier:

 Python facemorpher / Averager.py --images = <images_folder> --out = moyen.png

Toutes les options répertoriées dans averager.py (collées ci-dessous):

 Faceur du visage

Usage:
    Averager.py --images = <images_folder> [--blur] [--plot]
            [- Background = (noir | transparent | moyenne)]]
            [--width = <width>] [- Height = <Sight>]
            [--out = <FileName>] [--Destimg = <Felename>]

Options:
    -H, --help afficher cet écran.
    --images = <polder> Folder to Images (.jpg, .jpeg, .png)
    - Flag à floral pour brouiller les bords de l'image [par défaut: false]
    --width = <largeur> Largeur personnalisée des images / vidéo [par défaut: 500]
    --Height = <Sight> Hauteur personnalisée des images / vidéo [par défaut: 600]
    --out = <nom de fichier> nom de fichier pour enregistrer la face moyenne [par défaut: result.png]
    --Destimg = <nom de fichier> Image de face de destination pour superposer la face moyenne
    --Plot indicateur pour afficher la face moyenne [par défaut: false]
    --Background = <bg> arrière-plan de l'image pour être l'un des (noir | transparent | moyenne) [par défaut: noir]
    - Version Show.

Étapes (dossier facemorpher)

1. Locator

• Localise les points de face
• Pour un autre localisateur, renvoyez un tableau de points de contrôle de contrôle (x, y)

2. Aligneur

• Aligner les visages en redimensionnement, en centrant et en recadrage à la taille donnée

3. Warper

• Étant donné 2 images et ses points de visage, déformez une image à l'autre
• Triangulant les points de face
• Affine transforme chaque triangle avec une interpolation bilinéaire

4a. Morpier

• Se transformer entre 2 images ou plus

4b. Avertisseur

• Les visages moyens de 2 images ou plus

Mixer

Mélange facultatif de l'image déformée:

• Moyenne pondérée
• Plumes alpha
• Mélange de Poisson

Exemples - Être John Malkovich

Créez une vidéo de morphing entre les 2 images:

> python facemorpher/morpher.py --src=alyssa.jpg --dest=john_malkovich.jpg

--out_video=out.avi

(Out.avi a joué et enregistré comme gif)

Enregistrez les cadres dans un dossier:

> python facemorpher/morpher.py --src=alyssa.jpg --dest=john_malkovich.jpg

--out_frames=out_folder --num=30

Tracer les cadres:

> python facemorpher/morpher.py --src=alyssa.jpg --dest=john_malkovich.jpg

--num=12 --plot

Moyenne toutes les images du visage dans un dossier:

85 images utilisées

> python facemorpher/averager.py --images=images --blur --background=transparent

--width=220 --height=250

Utiliser comme bibliothèque PIP

 $ pip installer facemorpher

Exemples

Les options supplémentaires sont exactement les mêmes que la ligne de commande

 Importer un visage

# Obtenez une liste de chemins d'image dans un dossier
imgpaths = facemorpher.list_imgpaths ('imagefolder')

# Pour morph, fournit un tableau d'images de visage:
facemorpher.morpher (imgpaths, tracé = true)

# À la moyenne, fournissez un tableau d'images de visage:
facemorpher.averager (['image1.png', 'image2.png'], tracé = true)

Une fois installé PIP, 2 binaires sont également disponibles en tant qu'utilitaire de ligne de commande:

 $ facemorpher --src = <src_imgpath> --dest = <st_imgpath> --plot
$ faceAverager --images = <images_folder> --plot

Essayez dans un conteneur Docker

Montez le dossier local sur / images dans Docker Container, exécutez-le et entrez une session bash. --RM supprime le conteneur lorsque vous le fermez.

 $ docker run -v / utilisateurs / alyssa / bourse / images: / images --name py3 --rm -it jjanzic / docker-python3-opencv bash

Une fois que vous êtes dans le conteneur, installez facemorpher et essayez les exemples énumérés ci-dessus

 root @ 0dad0912ebbe: / # pip installer facemorpher
root @ 0dad0912ebbe: / # facemorpher --src = <img1> --dest = <img2> --plot

Documentation

http://alyssaq.github.io/face_morpher

Construire et publier des documents

 ./scripts/publish_ghpages.sh

Licence

Mit