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使用详情见 本人博客【深度学习模型训练】使用DPED DPE模型进行图片增强

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这是一个使用Python编写的换脸软件，所提供的换脸功能包含以下两个场景： 将图像B上的人脸换成图像A上的人脸，生成换脸图片。 将视频B上的人脸换成图像A上的人脸，生成换脸视频。 整体上，程序由两个过程组成：人脸检测和提取、人脸转换，分别实现于文件detect.py和convert.py，两个阶段分别提供可选选项：包括图像变换的方法（2D变换和3D变换）和是否进行色彩调和。 在图形界面上（实现文件：gui.py），提供生成的图片、视频预览功能，生成的图像视频会自动保存到out文件夹。 关键算法 人脸检测与提取 keypoints_detection - 通过人脸五官68个关键点识别人脸集合，基于dlib.shape_predictor函数和数据集shape_predictor_68_face_landmarks.dat face_selection - 选取指定人脸 人脸变换 face_swap - 人脸变换核心函数，步骤为： 仿射变换（2D/3D） 生成掩膜 颜色校正（选） 无缝接合

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Unity C#使用pHash算法实现图片相似度计算（判断俩张图片是否相似）。

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矿石数据集（包含4500张左右矿石图片） 矿石图片，均是网络上爬取获得。其中训练集包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”、“砂岩”七种矿石图片。测试集包括24张相应的七种矿石图像。