使用从单个图像进行3D人脸建模的Python代码 新功能：请参阅我们的后续项目，以进行。 此页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算3D面部形状和纹理。 对于给定的输入图像，它将生成面部形状和纹理的标准层文件。 它伴随我们的论文[1]中描述的深层网络。 在此版本中，我们还包括了地标构成的姿势和表情拟合的演示代码。 此版本是正在进行的人脸识别和建模项目的一部分。 请，请参阅以获取更新和更多数据。 特征 直接从图像强度用于3D形状和纹理估计的端到端代码 在不受限制的条件下设计和测试人脸图像，包括具有挑战性的LFW，YTF和IJB-A基准 首次显示使用我们的网络提取的3D面部形状和纹理参数具有描述性和鲁棒性，并通过这些基准上的3DMM表示提供了近乎最新的面部识别性能 没有昂贵的迭代优化，内部循环即可回归形状。 因此，3DMM安装非常快 使用回归的3D人脸模型，根据检

Python实现的屏幕截图源码，界面实用PyQt5设计，可画框截图，解决图片不显示、变形、等比缩放等问题。稍加改进即可实现一个小巧实用截图工具。

目前工作要实现 一个图像扭曲的效果。 简单说明如下： 1个正常的矩形图片，改变其任意个点的坐标位置，整个彩色图片内容产生扭曲效果。 希望大家帮忙提供类似的算法。

变形神经网络 使用pytorch进行心电图诊断的可变形卷积网络。 这是文章“基于具有良好抗噪能力的可变形卷积神经网络的端到端12导心电图诊断系统”的源代码 入门 训练环境 NVIDIA驱动程序版本418.67 CUDA版本10.1 Python版本3.6.8 Pytorch版本1.4.0 + cu101 安装所需的软件包 从该存储库的根目录运行 pip install -r requirements.txt 下载数据集 我们使用CPSC-2018作为数据集。 您可以从下载数据重新处理数据并以.npy格式保存数据。 然后将数据放入文件夹./dataset/DataSet250HzRepeatFill并将标签放入文件夹./dataset 。 有关更多详细信息，请参考load_dataset.py 。 注意：在我们的实验中，我们删除了总长度超过30秒的数据，将采样频率降低到250 Hz

基于计算机视觉的水火弯板线变形测量系统的设计与实现.pdf

利用Pytorch实现的可变形卷积网络v2

介绍了图像变形和视图变形技术，在此基础上提出了一种改进的视图变形方法。利用样条小波变换进行边缘检测，根据模极大值原理，获得单像素的轮廓边缘；针对传统的霍夫（Hough）变换的局限性，对其进行改进，并将改进后的Hough变换方法，用于从单像素边缘图像中提取直线的特征点，即端点中。在原始图像中，载入这些特征点，交互地选取其中所需的特征点，连接形成特征线段，然后使用图像变形方法，生成从起始图像到终止图像的期间过渡图像，实现两幅图像的渐变。该方法提高了特征点选取的准确性和效率，使中间过渡图像更加自然逼真。

提取特征点，用B样条进行图像变形

对比PS2018人脸变形以及市面上美颜相机，无他相机，FACEU等app，本人的人脸编辑器功能更全，效果惊艳！跟大家分享一下！

随机颗粒变形程序设计，二维不规则颗粒随机分布模型的MATLAB程序，变形颗粒试件创建程序，对于复合材料的性能仿真模拟有极大帮助