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通过3D密集人脸重建实现稳定的头部姿势估计和地标回归 通过Tensorflow Lite框架，人脸网格，头部姿势，界标等，重新实现。 CPU实时人脸检测，对齐和重建管线。 轻量级渲染库，比工具快5倍（3对 。 通过单个网络的相机矩阵和密集/稀疏地标预测。 生成面部参数以实现可靠的头部姿势和表情估计。 设置 基本要求 Python 3.6+ pip3 install -r requirements.txt 渲染致密脸 GCC 6.0+ bash build_render.sh （谨慎）对于Windows用户，请参考以获取更多详细信息。 3D人脸地标 在这个项目中，我们通过3DMM参数回归进行密集人脸重建。 回归目标简化为相机矩阵（ C ，形状为3x4），外观参数（ S ，形状为1x40）和表达变量（ E ，形状为1x10），共有62个维度。 可以通过将这些参数应用于预定义的

经过项目实战，真实可用，安装步骤参考： https://blog.csdn.net/hitits/article/details/83572728

首先我们先引入requests模块 import requests 一、发送请求 r = requests.get('https://api.github.com/events') # GET请求 r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'}) # POST请求 r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'}) # PUT请求 r = requests.delete('http://httpbin.org/delete

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