pytorch 膨胀算法实现大眼效果

目录
  • 算法思路：
  • 应用场景：
  • 代码实现：
  • 实验效果： 

论文：Interactive Image Warping（1993年Andreas Gustafsson）

算法思路：

以眼睛中心为中心点，对眼睛区域向外放大，就实现了大眼的效果。大眼的基本公式如下，

假设眼睛中心点为O(x,y)，大眼区域半径为Radius，当前点位为A(x1,y1)，对其进行改进，加入大眼程度控制变量Intensity，其中Intensity的取值范围为0～100。 

其中，dis表示AO的欧式距离，k表示缩放比例因子，k0表示大眼程度，xd,yd表示A点经过大眼变换后的目标点B的坐标。

当k=0时，目标点B与O点重合。

当k=1时，目标点B与A点重合。

当k<1.0时，目标点B的计算函数单调递增，眼睛放大。

当k>1.0时，目标点B的计算函数单调递减，眼睛缩小。

人眼半径求法，

根据眼睛左右2个关键点来计算大眼区域所在的半径Radius 

大眼程度Intensity求法，

根据图像分辨率，结合实际经验来计算大眼程度Intensity。

比如Intensity = 15*512*512/(width*height)

应用场景：

适用于任何球形局部形变的场景，比如大眼，比如嘴唇微笑。

代码实现：

import cv2
import math
import numpy as np

def big_eye_adjust_fast(src, PointX, PointY, Radius, Strength):
    processed_image = np.zeros(src.shape, np.uint8)
    processed_image = src.copy()
    height = src.shape[0]
    width = src.shape[1]
    PowRadius = Radius * Radius

    maskImg = np.zeros(src.shape[:2], np.uint8)
    cv2.circle(maskImg, (PointX, PointY), math.ceil(Radius), (255, 255, 255), -1)

    mapX = np.vstack([np.arange(width).astype(np.float32).reshape(1, -1)] * height)
    mapY = np.hstack([np.arange(height).astype(np.float32).reshape(-1, 1)] * width)

    OffsetX = mapX - PointX
    OffsetY = mapY - PointY
    XY = OffsetX * OffsetX + OffsetY * OffsetY

    ScaleFactor = 1 - XY / PowRadius
    ScaleFactor = 1 - Strength / 100 * ScaleFactor
    UX = OffsetX * ScaleFactor + PointX
    UY = OffsetY * ScaleFactor + PointY
    UX[UX < 0] = 0
    UX[UX >= width] = width - 1
    UY[UY < 0] = 0
    UY[UY >= height] = height - 1

    np.copyto(UX, mapX, where=maskImg == 0)
    np.copyto(UY, mapY, where=maskImg == 0)

    UX = UX.astype(np.float32)
    UY = UY.astype(np.float32)

    processed_image = cv2.remap(src, UX, UY, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    return processed_image

image = cv2.imread("tests/images/klst.jpeg")
processed_image = image.copy()
PointX_left, PointY_left, Radius_left, Strength_left = 150, 190, 44, 19.78
PointX_right, PointY_right, Radius_right, Strength_right = 244, 194, 42, 19.78
processed_image = big_eye_adjust_fast(processed_image, PointX_left, PointY_left, Radius_left, Strength_left)
processed_image = big_eye_adjust_fast(processed_image, PointX_right, PointY_right, Radius_right, Strength_right)
cv2.imwrite("big.jpg", processed_image)

实验效果： 

到此这篇关于pytorch 膨胀算法实现大脸效果的文章就介绍到这了,更多相关pytorch 膨胀算法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch 液态算法实现瘦脸效果

    pytorch 液态算法实现瘦脸效果

    论文:Interactive Image Warping(1993年Andreas Gustafsson) 算法思路: 假设当前点为(x,y),手动指定变形区域的中心点为C(cx,cy),变形区域半径为r,手动调整变形终点(从中心点到某个位置M)为M(mx,my),变形程度为strength,当前点对应变形后的目标位置为U.变形规律如下, 圆内所有像素均沿着变形向量的方向发生偏移 距离圆心越近,变形程度越大 距离圆周越近,变形程度越小,当像素点位于圆周时,该像素不变形 圆外像素不发生偏移 其中,

  • Python Pytorch深度学习之神经网络

    Python Pytorch深度学习之神经网络

    目录 一.简介 二.神经网络训练过程 2.通过调用net.parameters()返回模型可训练的参数 3.迭代整个输入 4.调用反向传播 5.计算损失值 6.反向传播梯度 7.更新神经网络参数 总结 一.简介 神经网络可以通过torch.nn包构建,上一节已经对自动梯度有些了解,神经网络是基于自动梯度来定义一些模型.一个nn.Module包括层和一个方法,它会返回输出.例如:数字图片识别的网络: 上图是一个简单的前回馈神经网络,它接收输入,让输入一个接着一个通过一些层,最后给出输出. 二.神经

  • PyTorch简单手写数字识别的实现过程

    PyTorch简单手写数字识别的实现过程

    目录 一.包导入及所需数据的下载 关于数据集引入的改动 二.进行数据处理变换操作 三.数据预览测试和数据装载 四.模型搭建和参数优化 关于模型搭建的改动 总代码: 测试 总结 具体流程: ① 导入相应的包,下载训练集和测试集对应需要的图像数据. ②进行图像数据的变换,使图像数据转化成pytorch可识别并计算的张量数据类型 ③数据预览测试和数据装载 ④模型搭建和参数优化 ⑤总代码 ⑥测试 一.包导入及所需数据的下载 torchvision包的主要功能是实现数据的处理.导入.预览等,所以如果需要对

  • pytorch 膨胀算法实现大眼效果

    pytorch 膨胀算法实现大眼效果

    目录 算法思路: 应用场景: 代码实现: 实验效果:  论文:Interactive Image Warping(1993年Andreas Gustafsson) 算法思路: 以眼睛中心为中心点,对眼睛区域向外放大,就实现了大眼的效果.大眼的基本公式如下, 假设眼睛中心点为O(x,y),大眼区域半径为Radius,当前点位为A(x1,y1),对其进行改进,加入大眼程度控制变量Intensity,其中Intensity的取值范围为0-100.  其中,dis表示AO的欧式距离,k表示缩放比例因子,

  • pytorch 液态算法实现瘦脸效果

    pytorch 液态算法实现瘦脸效果

    论文:Interactive Image Warping(1993年Andreas Gustafsson) 算法思路: 假设当前点为(x,y),手动指定变形区域的中心点为C(cx,cy),变形区域半径为r,手动调整变形终点(从中心点到某个位置M)为M(mx,my),变形程度为strength,当前点对应变形后的目标位置为U.变形规律如下, 圆内所有像素均沿着变形向量的方向发生偏移 距离圆心越近,变形程度越大 距离圆周越近,变形程度越小,当像素点位于圆周时,该像素不变形 圆外像素不发生偏移 其中,

  • JavaScript排序算法动画演示效果的实现方法

    JavaScript排序算法动画演示效果的实现方法

    之前在知乎看到有人在问 自己写了一个冒泡排序算法如何用HTML,CSS,JavaScript展现出来排序过程.   感觉这个问题还挺有意思 .前些时间就来写了一个.这里记录一下实现过程. 基本的思想是把排序每一步的时候每个数据的值用DOM结构表达出来. 问题一:如何将JavaScript排序的一步步进程展现出来? 我试过的几种思路: 1.让JavaScript暂停下来,慢下来. JavaScript排序是很快的,要我们肉眼能看到它的实现过程,我首先想到的是让排序慢下来. 排序的每一个循环都让它停

  • Python强化练习之PyTorch opp算法实现月球登陆器

    Python强化练习之PyTorch opp算法实现月球登陆器

    目录 概述 强化学习算法种类 PPO 算法 Actor-Critic 算法 Gym LunarLander-v2 启动登陆器 PPO 算法实现月球登录器 PPO main 输出结果 概述 从今天开始我们会开启一个新的篇章, 带领大家来一起学习 (卷进) 强化学习 (Reinforcement Learning). 强化学习基于环境, 分析数据采取行动, 从而最大化未来收益. 强化学习算法种类 On-policy vs Off-policy: On-policy: 训练数据由当前 agent 不断

  • 利用PyTorch实现爬山算法

    利用PyTorch实现爬山算法

    目录 0. 前言 1. 使用 PyTorch 实现爬山算法 1.1 爬山算法简介 1.2 使用爬山算法进行 CartPole 游戏 2. 改进爬山算法 0. 前言 在随机搜索策略中,每个回合都是独立的.因此,随机搜索中的所有回合都可以并行运行,最终选择能够得到最佳性能的权重.我们还通过绘制总奖励随回合增加的变化情况进行验证,可以看到奖励并没有上升的趋势.在本节中,我们将实现爬山算法 (hill-climbing algorithm),以将在一个回合中学习到的知识转移到下一个回合中. 1. 使用

  • PyTorch策略梯度算法详情

    PyTorch策略梯度算法详情

    目录 0. 前言 1. 策略梯度算法 2. 使用策略梯度算法解决CartPole问题 0. 前言 本节中,我们使用策略梯度算法解决 CartPole 问题.虽然在这个简单问题中,使用随机搜索策略和爬山算法就足够了.但是,我们可以使用这个简单问题来更专注的学习策略梯度算法,并在之后的学习中使用此算法解决更加复杂的问题. 1. 策略梯度算法 策略梯度算法通过记录回合中的所有时间步并基于回合结束时与这些时间步相关联的奖励来更新权重训练智能体.使智能体遍历整个回合然后基于获得的奖励更新策略的技术称为蒙特

  • 微信随机生成红包金额算法php版

    最近在研究发红包的功能,于是写了个红包的生成算法. 红包生成算法的需求 预先生成所有的红包还是一个请求随机生成一个红包 简单来说,就是把一个大整数m分解(直接以"分为单位,如1元即100)分解成n个小整数的过程,小整数的范围是[min, max]. 最简单的思路,先保底,每个小红包保证有min,然后每个请求都随机生成一个0到(max-min)范围的整数,再加上min就是红包的钱数. 这个算法虽然简单,但是有一个弊端:最后生成的红包可能都是min钱数的.也就是说可能最后的红包都是0.01元的. 另

  • Java抢红包的红包生成算法

    Java抢红包的红包生成算法

    马上过年了.过年微信红包很火,最近有个项目也要做抢红包,于是写了个红包的生成算法. 红包生成算法的需求 预先生成所有的红包还是一个请求随机生成一个红包 简单来说,就是把一个大整数m分解(直接以"分为单位,如1元即100)分解成n个小整数的过程,小整数的范围是[min, max]. 最简单的思路,先保底,每个小红包保证有min,然后每个请求都随机生成一个0到(max-min)范围的整数,再加上min就是红包的钱数. 这个算法虽然简单,但是有一个弊端:最后生成的红包可能都是min钱数的.也就是说可能

  • PHP Hash算法：Times33算法代码实例

    最近看书,里面提到了一些Hash算法.比较有印象的是Times33,当时理解不是很透测,今天写了段程序来验证了一下. 先上代码: 复制代码 代码如下: <?php /**  * CRC32 Hash function  * @param $str  * @return int  */ function hash32($str) {     return crc32($str) >> 16 & 0x7FFFFFFF; } /**  * Times33 Hash function  

随机推荐