face_morpher
1.0.0
Python、dlib、numpy、scipy、dlibで構築されています。
pip install -r requirements.txtDLIB_DATA_DIR shape_predictor_68_face_landmarks.datがあります。デフォルトdata 。たとえば、 export DLIB_DATA_DIR=/Downloads/dataどちらか：
$ git clone https://github.com/alyssaq/face_morpher
ソースから宛先画像へのモーフ：
python facemorpher/morpher.py - -src = <src_imgpath> - dest = <dest_imgpath> --plot
フォルダー内の一連の画像をモーフィングします。
python facemorpher/morpher.py - images = <folder> --out_video = out.avi
morpher.pyにリストされているすべてのオプション（以下の貼り付け）：
ソースから目的地へのモーフまたは
フォルダー内のすべての画像をモーフィングします
使用法：
morpher.py（ - -src = <src_path> - dest = <dest_path> | -images = <folder>）
[-width = <width>] [ - Height = <height>]
[ - num = <num_frames>] [ - fps = <frames_per_second>]
[-out_frames = <folder>] [-out_video = <filename>]
[ - プロット] [ - バックグラウンド=（黒|透明|平均）]]
オプション：
-h、 - ヘルプこの画面を表示します。
-SRC = <src_imgpath> filepath to source image（.jpg、.jpeg、.png）
-dest = <dest_imgpath> filepathから宛先画像（.jpg、.jpeg、.png）
-images = <folder> folderpathから画像へ
-width = <width>画像/ビデオのカスタム幅[デフォルト：500]
- Height = <height>画像/ビデオのカスタム高さ[デフォルト：600]
-num = <num_frames>モーフフレームの数[デフォルト：20]
- fps = <fps>ビデオの1秒あたりのフレーム[デフォルト：10]
-out_frames = <folder>フォルダーパスすべての画像フレームを保存します
-out_video = <filename> filenameビデオを保存します
- 結果をプロットするためのフラグをプロットします。png[デフォルト：false]
-background = <bg>画像の背景（黒|透明|平均）[デフォルト：ブラック]
-version showバージョン。
フォルダー内のすべての画像からの平均顔：
python facemorpher/averager.py - images = <images_folder> -out = veary.png
averager.pyにリストされているすべてのオプション（以下の貼り付け）：
顔の平均
使用法：
averager.py -images = <mights_folder> [--blur] [--plot]
[ - バックグラウンド=（黒|透明|平均）]
[-width = <width>] [ - Height = <height>]
[--out = <filename>] [-destimg = <filename>]
オプション：
-h、 - ヘルプこの画面を表示します。
-images = <folder> folder to images（.jpg、.jpeg、.png）
- イメージのエッジをぼやけするブルールフラグ[デフォルト：false]
-width = <width>画像/ビデオのカスタム幅[デフォルト：500]
- Height = <height>画像/ビデオのカスタム高さ[デフォルト：600]
-out = <filename> filename平均的な顔を保存する[デフォルト：result.png]
-destimg = <filename>宛先フェイスイメージは平均顔をオーバーレイします
- 平均的な顔を表示するためのプロットフラグ[デフォルト：false]
-background = <bg>画像の背景（黒|透明|平均）[デフォルト：ブラック]
-version showバージョン。
ゆがんだ画像のオプションのブレンド：
> python facemorpher/morpher.py --src=alyssa.jpg --dest=john_malkovich.jpg--out_video=out.avi（out.aviはgifとしてプレイされ、録音されました）
> python facemorpher/morpher.py --src=alyssa.jpg --dest=john_malkovich.jpg--out_frames=out_folder --num=30> python facemorpher/morpher.py --src=alyssa.jpg --dest=john_malkovich.jpg--num=12 --plot使用されている85の画像
> python facemorpher/averager.py --images=images --blur --background=transparent--width=220 --height=250$ PIPインストールFaceMorpher
追加のオプションはコマンドラインとまったく同じです
Import Facemorpher ＃フォルダー内の画像パスのリストを取得する imgpaths = facemorpher.list_imgpaths（ 'imagefolder'） ＃モーフするには、顔の画像の配列を提供します。 facemorpher.morpher（imgpaths、plot = true） ＃平均するには、顔の画像の配列を提供します。 facemorpher.averager（['image1.png'、 'image2.png']、plot = true）
PIPがインストールされると、2つのバイナリもコマンドラインユーティリティとして利用できます。
$ FACEMORPHER -SRC = <SRC_IMGPATH> -DEST = <DEST_IMGPATH> --PLOT $ FACEAVERAGER -IMAGES = <Images_Folder> --Plot
ローカルフォルダーをDockerコンテナに /画像にマウントし、それを実行してBASHセッションを入力します。 -RM閉じると容器が削除されます。
$ docker run -v/users/alyssa/desktop/images：/images - name py3 - rm -it jjanzic/docker -python3 -opencv bash
コンテナに入ったら、 facemorpherをインストールして、上記の例を試してみてください
root@0DAD0912EBBE：/＃PIPインストールFaceMorpher root@0DAD0912EBBE：/＃FACEMORPHER - -src = <img1> - dest = <img2> --plot
http://alyssaq.github.io/face_morpher
./scripts/publish_ghpages.sh
mit
