dlib

Mat转matrix<dlib::rgb_pixel> cv::Mat frame = cv::imread("test.jpg"); matrix<dlib::rgb_pixel> img; assign_image(img,cv_image<rgb_pixel>(frame)); array2d<dlib::bgr_pixel>转Mat 方法一： dlib::array2d<dlib::bgr_pixel> img_bgr;//使用dlib载入彩色的RGB图像 dlib::load_image(img_bgr, "test.jpg"); cv::Mat img = dlib::toMat(img_bgr); 方法二： cv::Mat temp_Roi; temp_Roi=imread("test.jpg"); array2d< bgr_pixel> img(temp_Roi.rows, temp_Roi.cols); for (int i = 0; i < temp_Roi.rows; i++) { for (int j = 0; j < temp_Roi.cols; j++) { img[i][j].blue = temp_Roi.at< cv::Vec3b>(i, j)[0]; img[i][j].green = temp_Roi.at< cv::Vec3b>(i, j)

python3.5 32位下载，可以安装 https://pypi.org/project/dlib/18.17.100/#files https://www.jb51.net/softs/543679.html#downintro2 人脸检测 import sys import os import dlib # import glob import numpy as np import cv2 import time cap = cv2.VideoCapture(0) # fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (1280, 720)) # predictor_path = 'shape_predictor_81_face_landmarks.dat' predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat' detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read()

第一章 Introduction 　　OpenCV 　　　　Opencv现在支持多种与计算机视觉和机器学习相关的算法 　　OpenCV-Python 　　　　它是由C/C++写的Py的封装器，优点： 　　　　　　1，运行速度与原始的c/c++一样快（本质是c/c++写的） 　　　　　　2，用py写代码比c/c++方便 第二章 Install OpenCV-Python in Windows 　　0. 引言 　　　　对于opencv-python的安装并不友好，前前后后大概捣鼓了2-3天，总结原因就是对于opencv-python不要用太新版的whl 　　1. 目标 　　　　在Anaconda的虚拟环境中安装OpenCV-Python及其相关组件 　　2. 安装环境 　　　　Windows 7 64位操作系统 　　　　Anaconda: Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64（对应于Python 3.6） 　　　　OpenCV-Python: opencv_python-3.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 　　　　（ps：如果想用SIFT,SURF等的，可以直接pip install opencv-contrib-python==3.3.1.11） 　　　　Dlib: dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64

通过上面级片文章，你应该基本知道了换脸的流出，也能换出一个视频来。此时，你可能会产生好多疑问，比如每个环节点点到底是什么意思，那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容，我换脸效果这么差，该如何提升？等等，好奇宝宝已上线，不搞明白睡不着。接下来，我就把每个环节展开说一说。本篇文章主要说“人脸提取部分”。 DeepFaceLab 更目录如下。 workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat （清空项目） 这是一个用来初始化项目目录的文件，由于软件本身自带了一个workspace，所以你第一次使用的时候可点，可不点。点了之后，一个回车，界面如下。 2) extract PNG from video data_src.bat（视频转图片） 双击这个文件之后程序就开始运行，会出现一个提示。 Enter FPS ( ?:help skip:fullfps ) : 此时你可以直接回车，这样转换出的图片最多，你也可以输入一个20以内的数字，比如10，这样图片就会少一点，设置5 也可以。输入数字后回车即可。 运行结束之后出现 Done Press any key to continue 。 此时在 workspace\data_src 目录中会出现好多图片，这些图片就是把视频一帧帧分解成图片了。 3.2) extract PNG from video data_dst FULL

换脸程序执行步骤，大部分程序都是类似。DeepFaceLab 虽然没有可视化界面，但是将整个过程分成了8个步骤，每个步骤只需点击BAT文件即可执行。只要看着序号，一个个点过去就可以了，这样的操作应该不复杂吧。 DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为 五个阶段 。 1.视频转图片 2.提取脸部， 3.训练模型， 4.人脸替换， 5.合成视频。 出于不同的原因，目录里准备了很多批处理(bat)文件，但是完成一次换脸，并不需要点击每一个文件。下面我举个例子。 按以下文件名依次点击，即可换成换脸( 某个环节停住了不动，请按Enter键 )。 1) clear workspace.bat （重置工作空间，第一次使用可不点） 2) extract PNG from video data_src.bat （把src视频转换成图片，按一次Enter键） 3.2) extract PNG from video data_dst FULL FPS.bat （把dst视频转换成图片） 4) data_src extract faces DLIB best GPU.bat （从src图片中提取脸部图片） 5) data_dst extract faces DLIB best GPU.bat （从dst图片中提取脸部图片） 6) train H64.bat (使用H64开始训练模型，耗时久

https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78878745 https://download.csdn.net/download/hongbin_xu/10170440 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4279909/blog/4263438