基于python的带有关键点检测的超轻量级人脸检测器项目源码

为提升人体姿态估计在移动终端设备上的运行速度与实时性，提出一种改进的人体关键点检测算法。通过将 Mobilenetv2轻量级主干网络与深度可分离卷积模块相结合加速特征提取过程，使用精炼网络进行多尺度人体关键点预测，并利用融合网络整合多个尺度的预测结果得到最终人体关键点检测结果。实验结果表明，与传统CPM算法相比，该算法在网络模型参数量和浮点运算量明显减少的情况下PCKh@05仅下降01个百分点，具有较高的检测精度和较好的实时性。

活动形状模型 用于面部关键点检测的主动形状​​模型 对象的形状由一组点表示（由形状模型控制）。 ASM算法旨在将模型与新图像匹配。 它使用主成分分析来减少要检查的点数，或者可以说是定义形状中的点之间的关系。 在这里，我们仅考虑由n个维度中的有限数量的k个点组成的对象。 通常，这些点是在复杂物体（例如人骨）的连续表面上选择的，在这种情况下，它们被称为界标点。 运行：运行文件名Shape_to_image.py，它带有两个参数，如下所示 python Shape_to_image.py [调整形状] [寻找形状的图像]

基于深度学习的人脸检测和人脸关键点检测，包含python和C++两个版本，提供了所有代码和运行数据

图像标注工具，支持图片和视频标注，可标注矩形、多边形、直线、折线、圆、点，集成大量适用小功能，大大提高标注效率，具体功能见：https://blog.csdn.net/qq_42886289/article/details/119209140

UnityOpencvForUnity+FaceMaskExample+Dlib FaceLandmark Detector;Unity2019++；测试使用的是Unity2020.3.25

深度学习-人脸关键点。代码是利用python写的里面有数据与代码

目标 输入一张人脸头像图片，可以自动识别其五官关键点，并加上口罩 步骤 口罩图片处理 到网上找到一张N95口罩图片，去掉其背景 关于图片去除背景，可以使用PS 的魔棒抠图，也可以找到一些在线网站，如 https://www.zenfotomatic.com/ 检测人脸关键点 引入包 dlib，其自带人脸特征提取器 百度下载文件 shape_predictor_68_face_landmarks.dat PREDICTOR_PATH = shape_predictor_68_face_landmarks.dat detector = dlib.get_frontal_face_det

结构化光内窥镜中基于特征的图像配准 该存储库包含基于深度学习的图像配准，用于结构化光内窥镜检查。 该方法是通过使用喉部记录对激光投射的关键点（功能）进行分类而开发的。 该方法包含一个预处理步骤，在该步骤中执行语义分割以定位关键点。 然后执行图像配准，以将不规则放置的关键点转换为规则放置的图案。 在后处理步骤中，使用最近邻居方法和排序算法对各个关键点进行分类。 实现驻留在包endolas（内镜检查+拉斯ER）和示范在演示提供。 此外，该数据集LASTEN，其用于训练和评估在数据中给出。 安装 下载资源库。 激活所需的python环境，该环境至少包含Python 3.7。 在存储库中，使用以下命令运行setup.py： pip install . 现在，将endolas软件包安装在您的环境中，包括资源和其他必需的软件包。 演示版 管道可以根据图像对关键点进行预测，方法如下： 'jupy

从传统方法到深度学习，人脸关键点检测方法综述，非常系统的总结。