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将正面人脸转换为3D人脸，适用于侧脸

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简介：
本项目致力于开发一种算法，能够将正面视角的人脸图像精准转化为三维模型，并可应用于侧面视角的人脸呈现。 1. 包含两套不同的软件供您选择使用。 2. 其中一套提供了源代码。 3. 测试时请使用软件自带的图片；如果您的图片无法正常使用，可能是图片存在问题，请用Photoshop重新保存后再试。 4. 选取的文件路径不能包含中文字符。这一点非常重要，需要特别注意：不能有中文路径、不要有中文路径、绝对避免中文路径。 5. 如果问题依旧存在，则请确保软件所在的整个目录也不含有任何中文字符。

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  • 将正面人脸转换为3D人脸，适用于侧脸
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    本项目致力于开发一种算法，能够将正面视角的人脸图像精准转化为三维模型，并可应用于侧面视角的人脸呈现。 1. 包含两套不同的软件供您选择使用。 2. 其中一套提供了源代码。 3. 测试时请使用软件自带的图片；如果您的图片无法正常使用，可能是图片存在问题，请用Photoshop重新保存后再试。 4. 选取的文件路径不能包含中文字符。这一点非常重要，需要特别注意：不能有中文路径、不要有中文路径、绝对避免中文路径。 5. 如果问题依旧存在，则请确保软件所在的整个目录也不含有任何中文字符。
     
  • 将FERET人脸数据库转换为MAT文件
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    本项目旨在介绍如何将FERET人脸数据库转换成MAT格式文件的过程和方法，便于使用MATLAB进行面部识别研究和开发。 关于FERET人脸数据库中的图像转化为MAT文件，其中MAT文件包括训练集（traindata）、训练标签（trainlabel）、测试集（testdata）、测试标签（testlabel）和分类总数（nclass）。
     
  • 用Python制作的换脸工具：将图像B中的人脸替换成图像A中的人脸，并生成新的换脸图片；同时支持将视频B中的人脸替换为图像A中的人脸。
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    本项目利用Python开发了一款强大的换脸工具，能够精准地将图像或视频中的目标人脸替换为指定的另一张图像中的人脸，实现逼真的面部置换效果。 这是一个使用Python编写的换脸软件，所提供的功能包括将图像B上的人脸替换为图像A上的人脸，并生成相应的换脸图片；以及将视频B中的人脸替换为图像A上的人脸，并生成对应的换脸视频。整个程序由两个主要过程组成：人脸检测和提取、人脸转换，分别在detect.py和convert.py文件中实现。这两个阶段提供了可选选项，包括使用2D变换或3D变换的方法进行面部变换以及是否进行色彩调和处理。 此外，在图形界面上（通过gui.py文件实现），用户可以预览生成的图片和视频，并且这些图像和视频会自动保存到out文件夹中。关键技术包括人脸检测与提取（keypoints_detection）— 该功能基于dlib库中的shape_predictor函数及相应的数据集，用于识别人脸的关键点；选取指定的人脸（face_selection）以及核心的面部变换函数（face_swap），其步骤涉及仿射变换、生成掩膜、颜色校正和无缝接合。
     
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
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    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。
     
  • Python将人脸照片转换为3D模型（带贴图）的源代码
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    这段Python源代码提供了一种创新方法，能够将普通的人脸照片转化为具有纹理映射的高质量3D模型，适用于各种图形设计与虚拟现实应用。 本项目采用PRNet算法，通过训练CNN网络将二维图像转换为三维空间图像。其中，二维使用UV坐标作为2D的表达方式，在UV空间中可以保存完整的人脸3D形状。
     
  • 3D人脸模型
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    3D人脸模型是一种数字化的人脸表示形式，利用三维坐标构建真实或虚拟人物的脸部结构，广泛应用于动画制作、游戏开发及面部识别等领域。 三维人脸造型程序使用VC和OpenGL实现，能够读取3DS模型文件。
     
  • 实时2D到3D人脸转换：基于深度学习的实时3D人脸重建与源码
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    本项目介绍了一种先进的实时2D到3D人脸转换技术，采用深度学习方法实现高效的三维人脸重建，并提供完整开源代码。 在该项目中，我们利用深度学习技术从2D图像出发构建了一个能够实时重建3D人脸的基础架构。通过给定的视频流，我们将应用训练好的模型处理每一帧，并借助WebGL Studio平台来展示重建后的3D人脸效果。项目的一个重要目标是获取一种中间表示形式，这种形式可以高效地传输面部数据以应用于视频会议中。为此，我们创建了一个PCA模型，该模型涵盖了所有可能的3D配置情况。在构建这个模型时，我们使用了AFLW2000-3D数据集，并结合3DDFA库处理得到相应的3D面部点云信息。最后，在训练神经网络的过程中采用了Resnet架构作为框架，输入的数据是用于学习PCA模型的2D图像，而输出则是通过PCA方法获得的结果。
     
  • 人脸识别.rar_QT人脸识别_QT人脸采集_人脸_人脸识别QT
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    该资源包包含基于QT框架的人脸识别与采集程序代码及文档，适用于开发人员快速构建和部署相关应用程序。 本系统从摄像头实时采集视频并显示，并使用Qt进行开发。系统能够对视频中的脸部图像进行识别与检测。该系统支持多平台及多种操作系统，在Windows系统下利用OpenCV库函数实现视频采集功能。
     
  • Python将人脸照片转换为3D模型(含贴图)的源代码.zip
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    该资源提供了一套完整的Python脚本，用于将单个人脸图像自动转化为包含纹理信息的3D模型，适用于AI、游戏开发等领域。 Python代码可以用来将人脸照片转换为3D模型（贴图）。
     
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    本资源为基于LabVIEW的人脸识别项目，涵盖人脸检测与识别技术，适用于学习和研究人脸识别算法及其实现。 使用LabVIEW编程可以实现强大的功能，自动识别人脸，并且操作方便快捷。