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薄板样条Matlab代码-CIS-581_面部变形: 无缝变换两张脸部图像

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简介:
本项目为CIS-581课程作业,采用薄板样条技术实现MATLAB环境下两张人脸图像间的平滑过渡与变形效果。 薄板样条MATLAB代码概述:该项目专注于图像变形技术。目标是将我的脸部“变形”动画制作成另一个人的脸部形象。这一过程涉及同时扭曲图像的形状并进行颜色交叉溶解处理。在此项目中,我实现了两种方法(点三角剖分和薄板样条)。 在项目的进展与结果部分:首先,在两个输入图像之间手动选择对应的匹配点。我的代码利用了MATLAB内置的“cpselect”工具来完成这一任务。接下来通过平均两幅图上的对应关系得到一张平均脸,并在这张脸上执行Delauney三角剖分,将平面分割成多个三角形区域。 这些计算出的三角形可以应用于每个原始图像中的点。对于新生成图像中的每一个像素,我们确定该像素在两个初始人脸图像的位置。然后根据这两个位置计算这个新的像素作为原图中相应像素加权平均值的结果。关键在于理解:位于一个特定三角形内的任意一点,在经过变形处理后仍会保持在这个三角形内。 接下来是薄板样条(TPS)技术的介绍,它同样通过对应点求平均来生成一张平均脸。对于每张输入图像,计算出一种函数关系以实现从初始到最终状态的变化效果。

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客服
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  • Matlab-CIS-581_:
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    本项目为CIS-581课程作业,采用薄板样条技术实现MATLAB环境下两张人脸图像间的平滑过渡与变形效果。 薄板样条MATLAB代码概述:该项目专注于图像变形技术。目标是将我的脸部“变形”动画制作成另一个人的脸部形象。这一过程涉及同时扭曲图像的形状并进行颜色交叉溶解处理。在此项目中,我实现了两种方法(点三角剖分和薄板样条)。 在项目的进展与结果部分:首先,在两个输入图像之间手动选择对应的匹配点。我的代码利用了MATLAB内置的“cpselect”工具来完成这一任务。接下来通过平均两幅图上的对应关系得到一张平均脸,并在这张脸上执行Delauney三角剖分,将平面分割成多个三角形区域。 这些计算出的三角形可以应用于每个原始图像中的点。对于新生成图像中的每一个像素,我们确定该像素在两个初始人脸图像的位置。然后根据这两个位置计算这个新的像素作为原图中相应像素加权平均值的结果。关键在于理解:位于一个特定三角形内的任意一点,在经过变形处理后仍会保持在这个三角形内。 接下来是薄板样条(TPS)技术的介绍,它同样通过对应点求平均来生成一张平均脸。对于每张输入图像,计算出一种函数关系以实现从初始到最终状态的变化效果。
  • Python-TPS函数的实现
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    本项目提供了一套使用Python语言编写的薄板样条(Thin Plate Spline, TPS)算法代码,旨在实现二维空间中的非刚性配准和图像变形。 薄板样条(TPS)在Python中的实现可以替代原有的MATLAB代码。使用此功能的方法是通过`tps.find_coefficients`获得系数,之后可以通过将源面转换为变形表面来应用这些系数,方法是调用`tps.tps.transform`函数。或者也可以直接利用快捷方式`tps.TPS`(请参见下面的示例)。该实现同时支持二维和三维点,并且需要确保输入的数据格式正确:即Nx2或Nx3矩阵形式。 例如: ```python samp = np.linspace(-2, 2, 4) xx, yy = np.meshgrid(samp, samp) # 创建源表面,获取均匀分布的控制点 source_xy = np.stack([xx,yy], axis=2).reshape(-1, 2) # 创造变形后的表面 yy[:, [0,3]] *= 2 deform_xy = np.stack([xx, yy], axis=2) ``` 注意,这里的代码片段仅展示了如何构建源面和目标面的示例点集。实际应用中需要使用`tps.find_coefficients()`函数来计算变形参数,并通过`transform()`方法或直接利用快捷方式`tps.TPS()`来进行表面变换操作。
  • 基于配准 MATLAB
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    本MATLAB代码利用薄板样条技术实现图像配准,适用于医学影像处理和计算机视觉领域,能够有效提高图像对齐精度。 基于薄板样条的图像配准MATLAB代码已经过测试并能正常运行。
  • Matlab-Thin-Plate-Spline-Warp: 实现翘曲
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    本项目提供了一套完整的Matlab代码实现薄板样条(Thin Plate Spline, TPS)翘曲算法,适用于图像配准和变形分析等领域。通过TPS技术,能够灵活地对二维数据点进行非线性插值与形态变换,广泛应用于计算机视觉、医学影像处理等多个领域。 薄板样条的MATLAB代码是由YangYang对Python版本进行了重新实现,专门用于处理3D数据集中的薄板花键翘曲问题。
  • 器:人识别压器
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    《面部变换器:人脸识别变压器》是一款创新的人脸识别软件应用,能够实时分析并转换用户面部特征,提供独特的互动体验和趣味功能。 脸部变形金刚是用于识别的人脸变压器的代码实现。最近,在自然语言处理(NLP)领域以及计算机视觉领域都对Transformer模型产生了极大的兴趣。我们探讨了将Transformer应用于人脸识别的可能性,同时想知道其性能是否优于传统的卷积神经网络(CNN)。为此,我们研究并测试了几种基于Transformer架构的人脸识别模型,并在大规模数据库MS-Celeb-1M上进行了训练,在包括LFW、SLLFW、CALFW、CPLFW、TALFW、CFP-FP、AGEDB和IJB-C在内的多个主流基准数据集上评估了这些模型的性能。研究结果表明,与CNN相比,在参数数量相近的情况下,基于Transformer的人脸识别模型可以达到相似或更好的性能。 使用说明: 1. 准备工作:该代码主要依赖于PyTorch和torchvision库,并且需要安装vit-pytorch和timm==0.3.2这两个额外的包。感谢这些项目的贡献者们的支持与帮助。
  • :实现视频中自动人的流程(需深度学习),涉及、三角剖分和TPS等技术。
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    本文介绍了一种无须深度学习的方法来自动完成视频中的人脸替换。该方法利用了包括图像变形与三角剖分在内的多项技术,如TPS模型进行无缝面部替换。 视频中的自动无缝面部替换技术由Yiren Lu 和 Dongni Wang 开发(无需深度学习)。项目描述: 所需Python第三方库: - dlib - cv2 - skimage - scipy.io 进行脸部替换的步骤包括下载人脸界标估计模型并解压缩,具体命令为: ``` wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 tar xvfj shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 ```
  • 测试1
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    《面部变形测试1》通过一系列实验探索面部肌肉运动与表情变化之间的关系,揭示人类情感表达背后的生理机制。 在《人脸老化之二学习研究相关图像处理知识(Dlib库的使用)》中,参考了有关文献进行基于两个人脸的融合变形,并介绍了如何一步步实现人脸变形的过程。
  • MATLAB与C语言实现-ThinPlateSplines:n维算法
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    本项目提供了一套n维薄板样条插值算法的实现方案,包括MATLAB和C语言版本。ThinPlateSplines是用于平滑数据点集之间过渡的有效工具,在图形学及机器学习领域有着广泛应用。 薄板样条(Thin Plate Spline, TPS)在Matlab中的实现涉及到了一个名为`ThinPlateSpline`的类或函数。目前该方法计算完整的插值内核,虽然不稀疏但更新成本较高。然而,在许多应用场景中,内核只需一次性计算后便可多次重复使用。 以下是示例代码: ```matlab t = ThinPlateSpline; [yy,xx] = meshgrid(linspace(1,512,5), linspace(1,512,5)); t.SourceSpaceKnots=[xx(:) yy(:)]; % 促使内核计算 [yy,xx]=meshgrid(1:512, 1:512); t.SourceSpaceQuery = [xx(:) yy(:)]; % 可能会多次重复使用以进行查询操作 D.DestSpaceKnots=perturb(s); % 快速更新方法 r=map(t); ``` 在C语言中,需要包含一个头文件`tps.h`来实现相关的功能。
  • ImageMorphing: 使用 Matlab 函数生成从一到另一的动画,特别适用于
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    ImageMorphing是一款利用Matlab函数创建两张图像间平滑过渡效果的工具,尤其擅长于面部图像变换,展现生动的变形动画过程。 使用Matlab函数可以创建一个动画展示一张图像如何变形为另一张图像的效果,尤其适用于脸部图片的变换。例如,我可以将威尔史密斯的脸部特征逐步转换成我的脸。此过程首先需要用户在两张图中分别标记出对应的关键点,之后利用这些关键点进行Delaunay三角剖分,并计算中间或平均的三角形结构。 接下来,通过重心坐标变换或者采用薄板样条方法将原始图像变形为基于目标平均三角测量的结果。这一过程中生成了从一个脸部到另一个脸部过渡的一系列中间图象,最终呈现出流畅变化的效果。
  • 项目:将源中的人到目标中并生成相应视频
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    本项目致力于开发先进算法,实现将源图像中的人脸精准变换至目标图像,并生成流畅自然的动态视频效果。 人脸变形项目的目标是将源图像中的面部特征转换为目标图像中的对应特征,并生成一个视频来展示这一转变过程。通过创建一系列中间图像,可以实现从初始图片到最终结果的平滑过渡。 这个项目需要用到Cv2库来进行读取、显示和写入操作处理图像文件;同时使用os模块将这些单独的帧组合起来以利用cv2.VideoWriter()函数制作视频。由于Python环境通常已包含os模块,因此无需额外安装。 在代码实现中定义了几个关键变量: - img代表源图片; - img2表示目标图片; - img3则用来保存中间过渡图像; 为了精确地调整面部特征的位置和形状,在xs数组里记录了源图的控制点坐标(如左上角、右上角以及两只眼睛与下巴的具体位置)。 同样,xd用于存储目标图像中对应关键点的x轴坐标信息; ys和yd分别保存这些控制点在y轴上的位置数据。 此外,函数frame内的变量be和al代表了仿射变换中的Beta(偏移量)及Alpha(角度),而参数fr则用来设定生成中间过渡帧的数量。例如当设置为2时,则仅会创建一个单一的过渡图像。