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B样条与TPS方法在人脸变形中的应用

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简介：
本研究探讨了B样条和薄板样条（TPS）技术在人脸图像变形处理中的应用效果，通过实验分析其优缺点及适用场景。 MFC程序用于识别RGB图像中的人脸关键点，并使用TPS B样条变形技术实现人脸扭曲效果。相关可执行文件包含在提供的文件包里。

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  • B样条与TPS方法在人脸变形中的应用
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    本研究探讨了B样条和薄板样条（TPS）技术在人脸图像变形处理中的应用效果，通过实验分析其优缺点及适用场景。 MFC程序用于识别RGB图像中的人脸关键点，并使用TPS B样条变形技术实现人脸扭曲效果。相关可执行文件包含在提供的文件包里。
     
  • B样条曲线在计算机图形学中的应用
    优质
    本文章探讨了B样条曲线在计算机图形学领域的广泛应用，包括其在形状设计、动画制作及图像处理等方面的关键作用和优势。 计算机图形学实验使用基于C++6.0的MFC类库实现了一个单界面程序源代码来绘制B样条曲线。
     
  • 贝塞尔曲线与B样条曲面在图形学中的应用
    优质
    本论文探讨了贝塞尔曲线及B样条曲面的基本原理，并分析其在计算机图形学设计、动画制作等领域的具体应用，为相关技术的研究提供理论支持。 本资源包含了Bezier曲线和B样条曲面的代码实现，非常美观，并附有排版规整的实验报告。源代码基于C语言，下载后即可运行。欢迎交流，请勿抄袭。
     
  • 薄板样条Python代码-TPS变形：薄板样条函数的实现
    优质
    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。
     
  • B样条曲线生成算法在计算机图形学中的应用
    优质
    本文探讨了B样条曲线生成算法在计算机图形学领域的应用，分析其优势及局限性，并展示了该技术在复杂形状设计与动画制作等方面的潜力。 基于OpenGL的B样条曲线生成算法允许用户在运行时拖动特征点，并动态调整绘制出相应的B样条曲线形状。
     
  • 含有注释的dlib TPS人脸变形源代码
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    这段内容提供了带有详细注释的dlib库中TPS（Thin Plate Spline）算法在处理人脸图像变形应用中的源代码解析，便于开发者理解和实现复杂的人脸特征点对齐及变形操作。 基于dlib的TPS人脸变形源代码（含注释）。开发环境：Python 3.5 (Anaconda)。需要安装的第三方库包括PyQt5、cv2、dlib、numba。该代码可运行。
     
  • B样条的实现方法
    优质
    B样条的实现方法介绍了如何在计算机图形学中应用B样条曲线和曲面，涵盖参数选择、控制点调整及算法优化等内容。 自己实现了一个B样条的程序，并参考了网上的代码，在博客里已经标明出处。作为新人，资源有限，如果有错误希望各位多多指正。
     
  • B样条曲线_B样条_Matlab中的B样条_样条曲线
    优质
    简介：本文探讨了B样条曲线及其在Matlab环境下的应用。通过深入解析B样条理论，结合具体编程示例，展示了如何利用Matlab高效生成和操作各种复杂形状的样条曲线。 本段落将介绍如何使用Matlab绘制2次B样条曲线和3次B样条曲线，适合初学者学习参考。
     
  • Python-B-样条示例：在 Python 中绘制与内插 B 样条曲线及应用 Numpy 和 Scipy 的实例...
    优质
    本示例展示如何使用Python、Numpy和Scipy库绘制并进行B样条曲线的插值，适用于数据科学和工程中的平滑曲线拟合。 Python-B-spline-examples 在 Python 中使用 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 评估和插值 B 样条曲线及其比较的示例。 要求： - Python 版本：2.7.x 或 3.xx； - 安装必要的库：Numpy、Scipy 和 Matplotlib； 假设您已经对 B 样条曲线有所了解，否则请自行查阅相关资料。考虑一个名为 `plist` 的包含9个点的列表： ```python plist = [(3, 1), (2.5, 4), (0, 1), (-2.5, 4), (-3, 0), (-2.5, -4), (0, -1), (2.5, -4), (3, -1)] ``` 我们将执行以下两项操作： A. 绘制三次 B 样条曲线，其中 `plist` 是控制多边形。 B. 查找（插值），并绘制通过 `plist` 点的 B 样条曲线或使用三次 B 样条进行重写。
     
  • B样条曲线的MATLAB绘制方法_zip_BSpline_B样条_curve_matlab_clothingz92_样条
    优质
    本资源详细介绍并提供了使用MATLAB软件绘制B样条曲线的方法和代码示例。适用于需要进行计算机辅助设计或数据分析的研究者和技术人员，尤其在服装设计领域具有应用价值。 本段落讨论了三种曲线的绘制方法：贝塞尔曲线以及两种B样条曲线。