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使用Three.js和MindAR开发的网页端WebAR人脸追踪京剧脸谱演示代码(支持独立部署)

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简介:
本项目利用Three.js与MindAR技术构建了一个可独立部署的WebAR应用,实现基于浏览器的人脸跟踪展示京剧脸谱特效。 该功能基于MindAR的face-tracking示例进行了一些改动:将部分托管在CDN服务器上的脚本库进行了本地化关联(解决加载速度慢的问题),并替换了面部网格贴图,以实现京剧换脸程序的效果。 近期一直在研究MindAR的功能,在尝试图片识别追踪后发现其还具备强大的脸部识别和追踪功能。因此基于面网案例进行了一些修改,并利用个人的PS技术制作了京剧风格的面部贴图。本段落介绍了如何使用MindAR在网页端实现实时WebAR效果,包括配置步骤及图片识别等功能。 为了改善加载速度问题,将一些外部脚本库本地化处理。此外还尝试在京剧面网上进行实验并取得一定成果。不过,在手机上测试该功能时遇到加载失败的问题,如果有人知道原因请给予指导。

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客服
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  • 使Three.jsMindARWebAR
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    本项目利用Three.js与MindAR技术构建了一个可独立部署的WebAR应用,实现基于浏览器的人脸跟踪展示京剧脸谱特效。 该功能基于MindAR的face-tracking示例进行了一些改动:将部分托管在CDN服务器上的脚本库进行了本地化关联(解决加载速度慢的问题),并替换了面部网格贴图,以实现京剧换脸程序的效果。 近期一直在研究MindAR的功能,在尝试图片识别追踪后发现其还具备强大的脸部识别和追踪功能。因此基于面网案例进行了一些修改,并利用个人的PS技术制作了京剧风格的面部贴图。本段落介绍了如何使用MindAR在网页端实现实时WebAR效果,包括配置步骤及图片识别等功能。 为了改善加载速度问题,将一些外部脚本库本地化处理。此外还尝试在京剧面网上进行实验并取得一定成果。不过,在手机上测试该功能时遇到加载失败的问题,如果有人知道原因请给予指导。
  • 使MindAR实现WebAR图片识别功能源
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    本项目提供了一套基于MindAR库的WebAR图片识别与追踪功能的完整源代码,旨在帮助开发者快速构建具有增强现实互动体验的网页应用。 WebAR的实现方式通常采用图片识别技术叠加模型的方式进行开发。这种项目主要使用HTML、CSS和JavaScript语言来编写代码,并通过调用摄像头扫描特定图像生成的.mind文件,以触发后续的动作。 大多数情况下,增强现实(AR)的应用程序都是基于高通Vuforia或EasyAR等Unity3D引擎构建的,在这些框架下编写的程序通常运行在移动应用上,适用于安卓和iOS平台。然而,近年来网页端的需求日益增加,特别是在微信内打开链接即可体验功能方面。 我之前没有实现过这类需求,而且离职后也较少接触文旅相关的开发领域了。最近浏览GitHub时发现了一个名为AR.js的开源库(目前有4.4k颗星),它是一个轻量级Web增强现实库,支持图像跟踪、基于位置的AR和标记跟踪等功能。 在探索这个项目的过程中,我还发现了另一个更强大的解决方案——MindAR,它可以实现多个图像同时追踪以及面部识别功能。我尝试使用这些技术制作了一个案例,并且效果非常出色。
  • 矢量图
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    京剧脸谱矢量图是一系列以传统戏曲中象征角色性格与特质的脸谱图案为设计元素的矢量化艺术作品,适用于各类现代设计需求。 此图为127张脸谱中的一个。 还有更多动物、植物和京剧相关的矢量图材料免费提供。
  • 基于OpenCVArduino项目
    优质
    本项目运用OpenCV库进行人脸识别与跟踪,并通过Arduino控制外部设备响应面部动作,实现人机交互创新应用。 使用OpenCV的面部识别功能来跟踪您的脸部。
  • OpenCV小项目——启摄像头标记位置
    优质
    本项目利用OpenCV库开发,实现通过电脑摄像头实时捕捉并标记人脸,动态追踪人脸位置,适合计算机视觉初学者实践。 一个使用OpenCV进行人脸跟踪的小项目。该项目的功能是打开摄像头并标出画面中的人脸位置以实现跟踪。项目包含源代码、haarcasecade_frontface_alt.xml分类器以及makefile文件和可执行文件。
  • 虹软3.0识别客户(含、活体检测、特征存储等功能),离线断及5000个免费Key/年
    优质
    虹软3.0人脸识别系统提供高精度的人脸识别与追踪技术,具备活体检测和人脸特征存储功能。该软件支持离线断网环境下的部署,并且每年提供高达5000个免费许可密钥。 功能介绍: - 人脸追踪 - 活体检测 - 人脸特征存储 - 人脸识别 - 人脸注册 - 人脸匹配 使用方法: 1. 打开根目录下的App.config文件。 2. 在虹软官网(https://ai.arcsoft.com.cn/index.html)上注册账号,并创建一个人脸识别应用。将appid、sdkkey64和sdkkey32信息填写完整。 3. 创建人脸识别应用后,下载c++ x64的SDK,把lib文件夹内的dll覆盖替换到根目录下的Libs文件中。 4. 双击ArcAi.exe启动程序。 使用步骤: 1. 点击视频预览按钮来实时展示摄像头画面 2. 通过点击注册人脸按钮采集并保存人脸信息至数据库 3. 使用识别人脸功能,查看右侧面板显示的人脸绑定用户信息 HTTP请求说明: - 启动HTTP人脸识别服务后可通过http请求进行人脸的注册和识别操作。 - 请求方式为formdata - 参数名为file=文件
  • Python矩形
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    Python人脸矩形追踪项目运用了Python编程语言及相关的计算机视觉库,实现对视频或图片中的人脸进行检测与跟踪,并用矩形框标示出每一处人脸位置。 在Python中,可以使用简短的语句实现人脸跟踪,并用方框标记出人脸。
  • 基于Qt、OpenCVDlibC++识别机界面系统源使自有识别SDK系统
    优质
    本项目采用C++编程语言,基于Qt框架构建用户界面,并结合OpenCV与Dlib库实现高效的人脸检测及识别功能。通过集成自主研发的人脸识别SDK,进一步优化了人脸跟踪性能,提供了一套完整的人机交互解决方案的源代码资源。 C++基于Qt+OpenCV+Dlib的人脸识别GUI系统源码,使用自己的人脸识别SDK实现的人脸追踪功能,适合用作C++本科毕业设计项目。
  • 实时检测.rar.zip
    优质
    本项目提供了一种高效的人脸实时检测与追踪技术方案,利用先进的计算机视觉算法和机器学习模型,在视频流中快速准确地定位并跟踪人脸。 基于静止背景的视频序列中的移动目标监控主要包括视频图像预处理、移动目标检测与分割以及移动目标跟踪。
  • C# 识别与摄像头
    优质
    本项目利用C#编程语言开发的人脸识别软件,结合摄像头实时捕捉图像,实现精准的人脸检测、追踪及分析功能。 使用OpenCvSharp操作摄像头,并用虹软算法实现人脸追踪。程序已经编译好,可以直接运行。